Un nou studiu al grupului de cercetare Google AI arată că medicii şi computerele sunt mai eficienţi dacă lucrează împreună decât fiecare pe cont propriu.
Este unul din primele studii care examinează modul în care inteligenţa artificială poate îmbunătăţi precizia de diagnostic a doctorilor. Noua cercetare va fi publicată în ”Ophthalmology”, jurnalul Academiei Americane de Oftalmologie.
Studiul extinde lucrări anterioare ale Google AI ce arată că algoritmul său funcţionează la fel de bine ca specialiştii în ceea ce priveşte screening-ul pentru pacienţii cu o boală diabetică comună a ochiului numită retinopatie diabetică.
În decembrie, Google a lansat în Thailanda un program de inteligenţă artificială care poate detecta retinopatia diabetică, o boală ce poate provoca orbire permanentă.
Pentru ultimul lor studiu, cercetătorii au vrut să vadă dacă algoritmul lor ar putea face mai multe decât să diagnosticheze boala. Au vrut să creeze un nou sistem asistat de calculator ce ar putea ”explica” diagnosticul algoritmului.
Cercetătorii au descoperit că acest sistem nu a îmbunătăţit doar precizia de diagnostic a oftalmologilor, dar şi precizia algoritmului.
Mai mult de 29 de milioane de americani au diabet şi riscă să facă retinopatie diabetică, o boală de ochi cu potenţial de a cauza orbirea. În mod normal, oamenii nu observă schimbări în vederea lor în stadiile timpurii ale bolii. Dar odată ce progresează, retinopatia diabetică de obicei cauzează pierderea vederii, în multe cazuri aceasta neputând fi restaurată. De aceea este aşa de important ca oamenii cu diabet să beneficieze de screening-uri oculare cât mai repede.
Din nefericire, precizia screening-urilor poate varia semnificativ. Un studiu a arătat o rată de eroare de 49% printre medicii internişti, diabetologi şi medici rezidenţi.
Încercările anterioare de a pune un diagnostic asistat de calculator au arătat că unele scanări se bazează prea mult pe maşini, ceea ce duce la repetarea erorilor acestora, iar altele se bazează prea puţin pe computer, ignorând predicţiile precise. Cercetătorii de la Google AI sunt de părere că unele dintre aceste capcane ar putea fi evitate dacă ar putea calculatorul să îşi ”explice” predicţiile.
Pentru a testa această teorie, cercetătorii au dezvoltat două tipuri de asistenţă pentru a ajuta doctorii să citească predicţiile algoritmului. Primul tip este un set de cinci note ce reprezintă puterea dovezilor pentru predicţia algoritmului. Cel de-al doilea tip este alcătuit din note explicative şi o hartă termografică ce măsoară contribuţia fiecărui pixel în imaginea predicţiei algoritmului.
Zece oftalmologi (patru oftalmologi generali, unul instruit în afara Statelor Unite, patru specialişti în retină şi un specialist în retină aflat în instruire) au fost rugaţi să citească fiecare imagine in fiecare din următoarele trei condiţii: neasistaţi, doar cu note şi folosind atât note, cât şi harta termografică.
Ambele tipuri de asistenţă au îmbunătăţit acurateţea diagnosticului doctorilor. De asemenea le-au îmbunătăţit încrederea în diagnostic. Dar gradul îmbunătăţirii a depins de nivelul de experienţă al doctorului.
Fără asistenţă, oftalmologii generali au fost semnificativ mai puţin precişi decât algoritmul, în timp ce specialiştii în retină nu au fost semnificativ mai precişi decât algoritmul. Cu asistenţă, oftalmologii generali nu au depăşit precizia modelului, în timp ce specialiştii în retină au început să depăşească performanţa modelului.
”Ce am descoperit este că inteligenţa artificială poate face mai multe decât screening-ul automat al ochiului, poate asista doctorii în diagnosticarea mai precisă a retinopatiei diabetice. Inteligenţa artificială şi doctorii lucrând împreună ar putea fi mai precişi decât fiecare separat”, a spus cercetătorul principal, dr. Rory Sayres, citat de sciencedialy.com.
Descoperirile studiului indică faptul că ar putea exista mult spaţiu pentru augmentare în clasificarea imaginilor medicale deoarece combinaţia dintre clinicieni şi inteligenţa artificială funcţionează mai bine decât separat, mai susţin autorii cercetării.
