L'étude montre comment l'AI peut améliorer l'exactitude diagnostique des médecins

Pendant que l'artificial intelligence continue à évoluer, diagnostiquant la maladie plus rapidement et potentiellement avec la grande précision que des médecins, certains ont proposé que la technologie puisse bientôt remonter les tâches que les médecins effectuent actuel. Mais une étude neuve de l'organisme de recherche de Google AI prouve que les médecins et les algorithmes fonctionnant ensemble seul sont plus efficaces que l'un ou l'autre. Elle est l'une des premières études pour examiner comment l'AI peut améliorer l'exactitude diagnostique des médecins. La recherche neuve sera publiée dans l'édition d'avril de l'ophthalmologie, le tourillon de l'Académie américaine de l'ophthalmologie.

Cette étude examine des anciens travaux de l'apparence de Google AI que son algorithme fonctionne rugueux ainsi que les experts humains en matière de patients d'examen critique pour une rétinopathie diabétique appelée de maladie des yeux liée au diabète courante. Pour leur dernière étude, les chercheurs ont voulu voir si leur algorithme pourrait faire plus que diagnostiquent simplement la maladie. Ils ont voulu produire un système assisté par ordinateur neuf qui pourrait « expliquer » le diagnostic de l'algorithme. Ils ont constaté que ce système a non seulement amélioré l'exactitude diagnostique des ophtalmologues, mais il a également amélioré l'exactitude de l'algorithme.

Plus de 29 millions d'Américains ont le diabète, et sont en danger pour la rétinopathie diabétique, une maladie oculaire potentiellement sans visibilité. Les gens type ne remarquent pas des changements de leur visibilité dans les stades précoces de la maladie. Mais pendant qu'elle progresse, la rétinopathie diabétique entraîne habituellement la perte de vision qui ne peut pas être renversée dans de nombreux cas. C'est pourquoi il est si important que les gens avec du diabète aient les examens critiques annuels.

Malheureusement, l'exactitude des examens critiques peut varier de manière significative. Une étude a trouvé un taux d'erreurs de 49 pour cent parmi des internistes, des diabetologists, et des résidants médicaux.

Les progrès récents dans l'AI promettent d'améliorer l'accès à l'examen critique de rétinopathie diabétique et d'améliorer son exactitude. Mais il est moins clair comment l'AI fonctionnera dans d'autres réglages cliniques du médecin le bureau ou. Les précédentes tentatives d'employer le diagnostic assisté par ordinateur prouve que quelques tamis se fondent sur la machine trop, qui mène à répéter les erreurs de machine, ou sous-compte là-dessus et ignore des prévisions précises. Les chercheurs chez Google AI croient que certains de ces pièges peuvent être évités si l'ordinateur peut « expliquer » ses prévisions.

Pour vérifier cette théorie, les chercheurs ont développé deux types d'aide pour aider des médecins à afficher les prévisions de l'algorithme.

  • Pentes : Un ensemble de cinq rayures qui représentent la force de la preuve pour la prévision de l'algorithme.
  • Pentes + heatmap : Améliorez le système de classement avec un heatmap qui mesure la cotisation de chaque pixel dans l'image à la prévision de l'algorithme.

Dix ophtalmologues (quatre ophtalmologues généraux, un qualifiés en dehors des USA, quatre spécialistes en rétine, et un spécialiste en rétine dans la formation) ont été invités à afficher chaque image une fois au-dessous d'une de trois conditions : sans aide, pentes seulement, et pentes + heatmap.

Les deux types d'exactitude diagnostique des médecins améliorés par aide. Elle a également amélioré leur confiance dans le diagnostic. Mais le degré d'amélioration a dépendu du niveau du médecin des compétences.

Sans aide, les ophtalmologues généraux sont sensiblement moins précis que l'algorithme, alors que les spécialistes en rétine ne sont pas plus précis que l'algorithme. Avec l'aide, les ophtalmologues généraux apparient mais ne dépassent pas l'exactitude du modèle, alors que les spécialistes en rétine commencent à dépasser le rendement du modèle.

« Ce que nous avons trouvé est cette AI pouvons faire plus qu'automatisez simplement l'examen critique d'oeil, il peut aider des médecins en diagnostiquant plus exactement la rétinopathie diabétique, » a dit le chercheur de fil, Rory Sayres, PhD. La « AI et les médecins travaillant ensemble peuvent seul être plus précis que l'un ou l'autre. »

Comme les technologies médicales qui l'ont précédé, Sayres a dit que l'AI est un autre outil qui effectuera la connaissance, la technique, et le jugement des médecins bien plus centraux aux soins de qualité.

« Il y a une analogie en pilotant, » Sayres a expliqué. « Là auto-pilotent des véhicules, et il y a des outils pour aider des gestionnaires, comme l'automobile androïde. Le premier est automatisation, le deuxième est augmentation. Les découvertes de notre étude indiquent qu'il peut y avoir l'espace pour l'augmentation en classifiant des images médicales comme des images rétiniennes du fond. Quand la combinaison du clinicien et de l'assistant seul surpasse l'un ou l'autre, ceci fournit à un argument pour les cliniciens de -mise à niveau les outils intelligents. »

Source : https://www.aao.org/newsroom/news-releases/detail/how-ai-can-make-ophthalmologists-more-effective