El estudio muestra cómo el AI puede perfeccionar la exactitud diagnóstica de los médicos

A medida que la inteligencia artificial continúa desarrollarse, diagnosticando enfermedad más rápidamente y potencialmente con mayor exactitud que médicos, algo ha sugerido que la tecnología puede pronto reemplazar las tareas que los médicos realizan actualmente. Pero un nuevo estudio del grupo de investigación de Google AI muestra que los médicos y los algoritmos que trabajan juntos son más efectivos que cualquiera solamente. Es uno de los primeros estudios para examinar cómo el AI puede perfeccionar la exactitud diagnóstica de los médicos. La nueva investigación será publicada en la edición de la oftalmología, el gorrón de abril de la academia americana de oftalmología.

Este estudio se despliega en trabajo previo de la demostración de Google AI que su algoritmo trabaja áspero así como los expertos humanos en los pacientes de la investigación para una enfermedad ocular diabética común llamada retinopatía diabética. Para su último estudio, los investigadores quisieron ver si su algoritmo podría hacer más que diagnostican simple enfermedad. Quisieron crear un nuevo sistema de ayuda de computadora que podría “explicar” la diagnosis del algoritmo. Encontraron que este sistema no sólo perfeccionó la exactitud diagnóstica de los oftalmólogos, pero también perfeccionó la exactitud del algoritmo.

Más de 29 millones de americanos tienen diabetes, y están en riesgo de la retinopatía diabética, una enfermedad ocular potencialmente cegadora. La gente no nota típicamente cambios en su visión en los primeros tiempos de la enfermedad. Pero como progresa, la retinopatía diabética causa generalmente la baja de la visión que en muchos casos no puede ser invertida. Por eso es tan importante que la gente con diabetes tiene investigaciones anuales.

Lamentablemente, la exactitud de investigaciones puede variar importante. Un estudio encontró una tasa de error del 49 por ciento entre internos, diabetologists, y residentes médicos.

Los avances recientes en el AI prometen perfeccionar el acceso a la investigación diabética de la retinopatía y perfeccionar su exactitud. Pero está menos sin obstrucción cómo el AI trabajará en otras fijaciones clínicas del médico la oficina o. Las tentativas anteriores de utilizar diagnosis de ayuda de computadora muestran que algunos cribadores confían en la máquina demasiado, que lleva a relanzar los desvíos de máquina, o bajo-confían en ella e ignoran predicciones exactas. Los investigadores en Google AI creen que algunas de estas trampas pueden ser evitadas si la computador puede “explicar” sus predicciones.

Para probar esta teoría, los investigadores desarrollaron dos tipos de ayuda de ayudar a médicos a leer las predicciones del algoritmo.

  • Pendientes: Un equipo de cinco muescas que representan la fuerza de las pruebas de la predicción del algoritmo.
  • Pendientes + heatmap: Aumente el sistema que nivela con un heatmap que mida la contribución de cada pixel en la imagen a la predicción del algoritmo.

Pidieron diez oftalmólogos (cuatro oftalmólogos generales, uno entrenados fuera de los E.E.U.U., cuatro especialistas de la retina, y un especialista de la retina en el entrenamiento) leer cada imagen una vez bajo una de tres condiciones: sin ayuda, pendientes solamente, y pendientes + heatmap.

Ambos tipos de la exactitud diagnóstica de los médicos perfeccionados ayuda. También perfeccionó su confianza en la diagnosis. Pero el grado de mejoría dependió del nivel del médico de experiencia.

Sin ayuda, los oftalmólogos generales son importante menos exactos que el algoritmo, mientras que los especialistas de la retina no son más exactos que el algoritmo. Con ayuda, los oftalmólogos generales igualan pero no exceden la exactitud del modelo, mientras que los especialistas de la retina comienzan a exceder el funcionamiento del modelo.

“Qué encontramos somos ese AI podemos hacer más que automatice simple la investigación del aro, puede ayudar a médicos en más exacto el diagnóstico de retinopatía diabética,” dijo al investigador del guía, Rory Sayres, doctorado. El “AI y los médicos que trabajan juntos pueden ser más exactos que cualquiera solamente.”

Como las tecnologías médicas que lo precedieron, Sayres dijo que el AI es otra herramienta que hará el conocimiento, la habilidad, y el juicio de los médicos aún más centrales al cuidado de calidad.

“Hay una analogía en impulsar,” Sayres explicó. “Uno mismo-está impulsando el vehículo, y hay herramientas para ayudar a impulsores, como el automóvil androide. El primer es automatización, el segundo es aumento. Las conclusión de nuestro estudio indican que puede haber espacio para el aumento en clasificar imágenes médicas como imágenes retinianas del fondo. Cuando la combinación del clínico y de la ayudante supera cualquiera solamente, ésta provee de un argumento para los clínicos de hacia arriba-nivelación las herramientas inteligentes.”