Mensch-KI-Kollaborationen am besten für die Diagnose von Hautkrebs: Studie

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(IANS) Forscher haben herausgefunden, dass künstliche Intelligenz (AI) verbessert die diagnostische Genauigkeit von Hautkrebs in Zusammenarbeit mit klinischen Untersuchungen am Menschen.

Das Forschungsteam testete zum ersten Mal, ob ein „realer“ kollaborativer Ansatz, an dem von KI unterstützte Kliniker beteiligt sind, die Genauigkeit der klinischen Entscheidungsfindung bei Hautkrebs verbessert.

"Dies ist wichtig, da die Unterstützung von KI-Entscheidungen langsam begonnen hat, das Gesundheitswesen zu infiltrieren, und dennoch nur wenige Studien ihre Leistung in der realen Welt oder die Interaktion von Klinikern damit getestet haben", sagte die Studienforscherin Monika Janda von der University of Queensland in Australien.

Für die in der Zeitschrift „Nature Medicine“ veröffentlichten Ergebnisse trainierten und testeten die Forscher ein künstliches neuronales Faltungsnetzwerk zur Analyse pigmentierter Hautläsionen und verglichen die Ergebnisse mit menschlichen Bewertungen zu drei Arten von AI-basierter Entscheidungsunterstützung.

Die Studie ergab, dass die höchste diagnostische Genauigkeit erreicht wurde, wenn die Weisheits- und KI-Vorhersagen der Menge kombiniert wurden, was darauf hindeutet, dass die Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI einzelnen Experten oder nur der KI vorzuziehen ist.

Unerfahrene Bewerter profitierten am meisten von der Unterstützung von KI-Entscheidungen, und Experten, die zuversichtlich waren, dass die Diagnose von Hautkrebs ein bescheidener oder gar keinen Nutzen brachte, sagten die Forscher.

Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass ein kombinierter AI-Human-Ansatz zur Diagnose von Hautkrebs für Kliniker in Zukunft am relevantesten sein könnte.

Obwohl AI-Diagnosesoftware in mehreren bildbasierten medizinischen Studien Genauigkeit auf Expertenebene gezeigt hat, ist den Forschern unklar geblieben, ob ihre Verwendung die klinische Praxis verbessert.

"Unsere Studie ergab, dass eine gute KI-Unterstützung für Kliniker nützlich ist, aber einfach und in Übereinstimmung mit einer bestimmten Aufgabe sein muss", sagte Janda.

"Für Kliniker der Zukunft bedeutet dies, dass KI-basiertes Screening und Diagnose bald verfügbar sein könnten, um sie täglich zu unterstützen", fügte Janda hinzu.

Die Implementierung einer KI-Software erfordert umfangreiche Tests, um die Auswirkungen auf die klinische Entscheidungsfindung zu verstehen.

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