Home Medizin Die KI-Unterstützung in der Radiologie zeigt hinsichtlich der Leistung gemischte Ergebnisse

Die KI-Unterstützung in der Radiologie zeigt hinsichtlich der Leistung gemischte Ergebnisse

von NFI Redaktion


Eines der wichtigsten Versprechen von medizinischer künstlicher Intelligenz ist es, die Leistung von Ärzten zu verbessern, indem sie bei der Interpretation von Bildern wie Röntgen- und CT-Scans unterstützt werden, um präzisere Diagnosen zu ermöglichen.

In einer neuen Studie der Harvard Medical School in Zusammenarbeit mit MIT und Stanford zeigt sich jedoch, dass die Auswirkungen von KI-Tools auf die Bildinterpretation von Kliniker zu Kliniker variieren können.

Die Ergebnisse der Studie legen nahe, dass die Interaktion zwischen Mensch und Maschine die Leistung beeinflusst, was eine personalisierte Herangehensweise bei der Implementierung von KI erfordert, um den Nutzen zu maximieren und Schäden zu minimieren.

„Wir stellen fest, dass verschiedene Radiologen unterschiedlich auf KI-Unterstützung reagieren – manchen wird geholfen, während andere verletzt werden.“

Pranav Rajpurkar, Co-Senior-Autor, Assistenzprofessor für biomedizinische Informatik, Blavatnik Institute an der HMS

Die Ergebnisse betonen die Bedeutung einer gezielten Implementierung von KI in der klinischen Praxis, ohne deren Einsatz zu behindern. Die Interaktion zwischen KI-Systemen und Kliniker:innen sollte sorgfältig abgestimmt werden, um die menschliche Leistung zu steigern.

KI-Tools wirken sich unterschiedlich auf verschiedene Radiologen aus

Frühere Untersuchungen haben gezeigt, dass KI-Assistenten die diagnostische Leistung von Radiologen steigern können. Die neue Studie untersucht jedoch, wie individuelle Faktoren wie Fachkenntnisse, Erfahrung und vorherige Nutzung von KI-Tools die Leistung in der Mensch-KI-Zusammenarbeit beeinflussen.

Die Forscher analysierten die Auswirkungen von KI-Tools auf die Leistung von 140 Radiologen bei 15 Röntgenaufgaben. Die Ergebnisse zeigten, dass KI-Tools die Leistung unterschiedlich beeinflussen können, was darauf hindeutet, dass eine personalisierte Herangehensweise erforderlich ist.

KI-Tools beeinflussen die menschliche Leistung unvorhersehbar

Die Studie ergab überraschende Ergebnisse, wie KI-Tools die Leistung von Radiologen beeinflussen. Faktoren wie Erfahrung, Fachgebiet und vorherige Nutzung von KI konnten nicht zuverlässig vorhersagen, wie sich die Leistung unter dem Einfluss von KI ändern würde.

Die Forscher betonen die Bedeutung von präzisen KI-Tools und die Notwendigkeit, deren Leistung vor dem klinischen Einsatz zu testen, um die menschliche Leistung nicht zu beeinträchtigen.

Ausblick auf die Zukunft der KI in der Klinik

Die Forscher empfehlen eine enge Zusammenarbeit zwischen KI-Entwicklern und Ärzten, um die Mensch-KI-Interaktion besser zu verstehen und sicherzustellen, dass KI-Tools die menschliche Leistung steigern und die Patientenversorgung verbessern.

Es ist wichtig, Radiologen darin zu schulen, ungenaue KI-Vorhersagen zu erkennen und kritisch zu hinterfragen, um eine qualitativ hochwertige Diagnose zu gewährleisten.

Urheberschaft, Finanzierung, Offenlegung

Diese Arbeit wurde finanziell unterstützt von der Alfred P. Sloan Foundation, der J-PAL Health Care Delivery Initiative und der MIT School of Humanities, Arts, and Social Sciences.

Quelle:

Zeitschriftenreferenz:

Yu, F., et al. (2024). Heterogenität und Prädiktoren für die Auswirkungen der KI-Unterstützung auf Radiologen. Naturmedizin. doi.org/10.1038/s41591-024-02850-w.

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