Conform descoperirilor publicate în JAMA Dermatology, se sugerează că supremația adesea raportată a IA în diagnosticarea cancerului de piele ar putea necesita o examinare mai atentă în situațiile care sunt mai similare cu practica clinică zilnică.
Sistemele de rețele neurale convoluționale (CNN) de primă generație nu și-au menținut avantajele raportate atunci când au fost confruntate cu un spectru larg de cazuri, inclusiv prezentări rare și atipice.
Modelele de bază au fost mai promițătoare, reproducând o parte semnificativă din expertiza clinică și apropiindu-se de precizia diagnostică a clinicienilor bine pregătiți, depășind-o pe cea a novicilor.
Cu toate acestea, aceste modele au rămas în urma celor mai buni experți care aveau cel puțin un deceniu de experiență.
„Acest lucru arată că expertiza umană la cel mai înalt nivel rămâne indispensabilă și că experiența continuă să fie cel mai puternic instrument pentru performanță”, a declarat Luc Thomas, PhD, de la Hôpital Lyon Sud din Franța, și colegii săi.
Ei au sugerat: „Instrumentele de IA ar putea fi cele mai valoroase ca sisteme de suport decizional pentru clinicienii mai puțin experimentați, funcționând eficient ca un mentor virtual.”
Narațiunea predominantă sugerează că IA a egalat sau a depășit expertiza umană în diagnosticul medical, în special în specialitățile bazate pe imagistică.
Cu toate acestea, rămâne o discrepanță semnificativă între rezultatele promițătoare în condiții experimentale controlate și implementarea clinică semnificativă, care necesită integrarea factorilor precum demografia pacientului, istoricul medical, constatările fizice și informațiile contextuale.
Pentru a obține o comparație mai bună în setările clinice realiste, Thomas și echipa sa au comparat performanța diagnostică a 652 de medici cu expertiză dermatologică variabilă cu trei algoritmi AI: un model CNN de primă generație și modelele de bază uni- și multimodale PanDerm.
Setul de date a inclus imagini dermatologice—inclusiv imagini clinice și dermoscopice cu metadate asociate—din 1117 cazuri care au reprezentat scenarii clinice de zi cu zi.
Rezultatele au arătat că dermatologii experți cu cel puțin 10 ani de experiență au obținut cea mai mare acuratețe multiclasse, cu o medie de 74,2%, depășind toate modelele AI pe acest punct principal.
Cea mai scăzută acuratețe a fost pentru CNN, la 56,7%, în timp ce în mod neașteptat modelul modern de bază unimodal a depășit versiunea multimodală, la un procentaj de 72,2% versus 66,3%.
Toți cititorii umani i-au depășit pe cei AI, având o acuratețe colectivă de 65,9%. Cu toate acestea, modelul unimodal a fost mai bun decât cel al cititorilor cu mai puțin de un an de experiență și cei cu mai puțin de trei ani de experiență, care au avut acurateți de 59,1% și, respectiv, 68,2%.
Printre leziunile maligne trecute cu vederea de ambele modele de bază, s-a observat o preponderență de localizări acrale.
„Viitorul probabil stă în colaborare be
Sursa articol https://insideprecisionmedicine.com
Senior Editor RevistaSanatatii.ro. Pasionat de lifespan, fan David Sinclair.
