Новое исследование показало, что искусственный интеллект не только поддерживает рентгенологов во время анализа маммографии, но и активно формирует их визуальный поиск, повышая точность интерпретаций. Это открывает новые горизонты, чтобы использовать ИИ в качестве инструмента, который улучшает медицинскую диагностику, не замедляя процессы.
Во время эксперимента, проведенного командой под руководством Джесси Хоммерса из Медицинского центра Университета Радбо (Немеген, Нидерланды), были вовлечены 12 рентгенологов, которые оценили 150 маммограмм - половина из которых содержала подтвержденные случаи рака молочной железы. Ученые использовали технологию отслеживания движения глаз, что позволило точно измерить, какие области изображений и как долго наблюдали специалисты - с поддержкой ИИ и без него.
Результаты, опубликованные по радиологии, указывают на заметное улучшение качества диагностики: AUC (площадь под кривой) увеличилась с 0,93 до 0,97 с неизменной чувствительностью, специфичностью и временем чтения. Анализ движения глаз показал, что при поддержке радиологов ИИ больше сосредоточен на областях с реальными поражениями и проводил меньше времени на здоровых областях. Например, доля фиксации на здоровой груди снизилась с 11,1% до 9,5%, в то время как среднее время поражения увеличилось с 4,4 до 5,4 секунды. По словам исследователей, ИИ служит своего рода «фокусом» для взгляда доктора, увеличивая внимание к потенциально опасным областям. Тем не менее, авторы подчеркивают, что чрезмерное доверие к автоматическим советам может быть рискованным. Ложные сигналы ИИ могут ввести в заблуждение врача, поэтому критическое мышление остается ключевым навыком. Сегодня ученые работают над оптимизацией способов интеграции искусственного интеллекта в клиническую практику: когда и как наилучшим образом оказать поддержку, а также о том, как распознать ситуации, в которых ИИ может быть ненадежным.
Маммограммы двойного чтения, которые широко используются в мире, хотя улучшают качество рака, но дважды увеличивают нагрузку на врачей. ИИ уже демонстрирует способность компенсировать это - в частности, в Дании было возможно уменьшить нагрузку рентгенологов на 50%, поддержав уровень диагностики. Это только подчеркивает потенциал искусственного интеллекта как инструмента для эффективной и безопасной медицинской поддержки.
