Pentru a testa veridicitatea acestui obiectiv, o echipă de cercetători din Spania a supus peste 200 de medici un test pentru a determina dacă clinicienii ar avea încredere în experiența și formarea lor sau în recomandările AI.
„Este important să investigăm erorile pe care le fac oamenii (inclusiv medicii) atunci când lucrează cu algoritmi, pentru a învăța cum să minimizăm problemele care apar din ele,” a declarat coautorul studiului, Fernando Blanco, PhD, cercetător la Centrul de Cercetare al Minții, Creierului și Comportamentului (CIMCYC) din Granada, Spania.
„Am vrut să vedem dacă medicii profesioniști ar acționa diferit astfel încât să observe și să corecteze aceste erori,” au scris autorii în articolul lor publicat în PLOS Digital Health.
Cercetătorii au creat opțiuni de planuri de tratament pentru o serie de pacienți fictivi cu o boală rară. Au întrebat cei 223 de participanți medici dacă să ofere sau nu un tratament unui pacient în funcție de faptul că AI îl clasificase ca fiind foarte sensibil sau puțin sensibil la planul de tratament. Medicii au primit apoi date despre recuperarea pacientului și li s-a cerut să evalueze cât de fiabilă a fost clasificarea AI.
În aceste experimente, ambele grupuri de pacienți au răspuns la tratament cu o sensibilitate similară, rezultând recomandări AI ineficiente care puteau fi identificate folosind datele de recuperare ale pacientului.
„În primul experiment, tratamentul a funcționat moderat (și egal) bine pentru ambele grupuri. În al doilea, tratamentul nu a funcționat deloc pentru niciunul dintre grupuri,” au scris autorii. Se așteptau ca „în ambele experimente, participanții să administreze tratamentul mai puțin des pacienților fictivi clasificați ca fiind puțin sensibili la tratament, în concordanță cu clasificarea AI.” Cu toate acestea, nu a fost cazul.
„În ambele experimente, medicii au avut încredere în mare parte în clasificările AI și au întâmpinat dificultăți în a învăța din feedback,” a spus autorul principal Aranzazu Vinas, PhD, Universitatea Țării Țării Basce, Spania. „În plus, în al doilea experiment, profesioniștii nu au observat că tratamentul a fost complet ineficient.”
Aceste rezultate reprezintă o preocupare majoră pentru comunitatea medicală în utilizarea AI-ului în clinică. Deși AI-ul poate fi extrem de eficient și util în colectarea și rezumarea datelor, supravegherea și gândirea critică sunt totuși necesare pentru îngrijirea efectivă și sigură a pacienților. Acest studiu subliniază necesitatea ca medicii să-și acorde timpul necesar pentru a evalua critic toate datele disponibile, indiferent de recomandările AI în deciziile lor diagnostice și de tratament.
Sursa articol https://insideprecisionmedicine.com
Senior Editor RevistaSanatatii.ro. Pasionat de lifespan, fan David Sinclair.
