Новое исследование показало, что дерматологи и врачи общей практики несколько менее точны в диагностике заболеваний темной кожи. При правильном использовании ИИ может помочь.
Согласно новому исследованию исследователей Массачусетского технологического института, при диагностике кожных заболеваний на основе изображений кожи пациента врачи не работают так же эффективно, если у пациента более темная кожа.
Исследование, в котором приняли участие более 1000 дерматологов и врачей общей практики, показало, что дерматологи точно охарактеризовали около 38 процентов изображений, которые они видели, и только 34 процента тех, на которых была изображена более темная кожа. Врачи общей практики, которые в целом были менее точны, показали аналогичное снижение точности при более темной коже.
Исследовательская группа также обнаружила, что помощь алгоритма искусственного интеллекта может повысить точность врачей, хотя эти улучшения были более значительными при диагностике пациентов со светлой кожей.
Диагностические расхождения
Несколько лет назад исследование Массачусетского технологического института под руководством Джой Буоламвини, доктора философии ’22, показало, что программы анализа лица имеют гораздо более высокий уровень ошибок при прогнозировании пола темнокожих людей. Это открытие вдохновило Гро, изучающего сотрудничество человека и искусственного интеллекта, изучить, могут ли модели искусственного интеллекта и, возможно, сами врачи испытывать трудности с диагностикой кожных заболеваний на более темных оттенках кожи — и можно ли улучшить эти диагностические способности.
Усиление от ИИ
Оценив работу врачей самостоятельно, исследователи также предоставили им дополнительные изображения для анализа с помощью разработанного ими алгоритма искусственного интеллекта. Исследователи обучили этот алгоритм примерно на 30 000 изображениях, попросив его классифицировать изображения как одно из восьми заболеваний, которые представляют большинство изображений, плюс девятую категорию «другие».
Этот алгоритм имел точность около 47 процентов. Исследователи также создали еще одну версию алгоритма с искусственно завышенным показателем успеха в 84 процента, что позволило им оценить, повлияет ли точность модели на вероятность того, что врачи примут ее рекомендации.
Оба эти классификатора одинаково точны как на светлой, так и на темной коже. Исследователи обнаружили, что использование любого из этих алгоритмов искусственного интеллекта повышает точность как для дерматологов (до 60 процентов), так и для врачей общей практики (до 47 процентов).
Они также обнаружили, что врачи с большей вероятностью восприняли предложения алгоритма более высокой точности после того, как он дал несколько правильных ответов, но они редко включали неправильные предложения ИИ. Это говорит о том, что врачи обладают высокой квалификацией в исключении заболеваний и не будут принимать предложения ИИ в отношении болезни, которую они уже исключили, говорит Гро.
источник —> https://news.mit.edu/2024/doctors-more-difficulty-diagnosing-diseases-images-darker-skin-0205