Mennesker og datamaskiner – kunstig intelligens i medisin
Samarbeidet mellom mennesker og datamaskiner innen medisin har lenge vært en realitet. Imidlertid øker bruken av kunstig intelligens for å støtte menneskelig kompetanse. Imidlertid er potensialet i disse programmene og risikoen forbundet med samspillet mellom menneskelig og kunstig intelligens ennå ikke grundig undersøkt. I tillegg kommer frykten ofte til uttrykk for at i fremtiden, så snart AI er av tilstrekkelig kvalitet, vil menneskelig kompetanse være utilgjengelig. Av denne grunn kan legenes rolle avta i fremtiden.
Konkurranse mellom mennesker og datamaskiner
Denne frykten gjenspeiles i den populære fremstillingen som "konkurrent" mellom mennesker og datamaskiner ytterligere drivstoff. En internasjonal studie har nå vist det enorme potensialet for samarbeid mellom mennesker og datamaskiner. Forskerne prøver nå å avkrefte ideen om denne påståtte konkurransen og i stedet fremheve det enorme potensialet i kombinasjonen av menneskelig og teknologisk erfaring. Denne publiserte studien undersøker samspillet mellom leger og AI fra forskjellige perspektiver og i forskjellige scenarier av praktisk relevans. Forfatterne begrenser imidlertid observasjonene til diagnostisering av hudkreft. Imidlertid understreker de at resultatene også kan overføres til andre medisinområder der det er kunstig intelligens.
I et eksperiment laget av studieforfatterne, måtte 302 undersøkere og / eller leger vurdere bilder med et dermatoskop av godartede og ondartede hudforandringer med og uten støtte fra kunstig intelligens. Teamet utførte den databaserte vurderingen på tre forskjellige måter. I det første tilfellet viste AI undersøkelsen sannsynligheten for alle mulige diagnoser. I det andre tilfellet var det sannsynligheten for en ondartet endring og i det tredje tilfellet et utvalg av lignende bilder med kjente diagnoser. Dette lignet faktisk på et bildesøk på Google. Som et hovedfunn fant de at det å jobbe med AI bare forbedret den diagnostiske nøyaktigheten til sensorene i det første tilfellet. Dette var signifikant med en 13% økning i riktige diagnoser. Et annet eksperiment viste at alle revisorer, inkludert anerkjente eksperter, kan bli villedet av AI. Dette skjer når utgangen endres for å indikere feil diagnoser.
Perspektiver for medisin
Så studien antyder at en viss grad av tillit til AI er nødvendig for å dra nytte av den. Imidlertid kan det også være en ulempe med denne tilliten. I tillegg kan kunstig intelligens redusere legenes arbeidsmengde og forbedre kvaliteten. I et ytterligere trinn viste forfatterne at god AI kan filtrere ut godartede hudforandringer i et telemedisinsk scenario. Dette kan redusere antall tilfeller som må undersøkes av en menneskelig ekspert betydelig.
Ved å bruke virkelige, prospektivt innsamlede data, demonstrerte forskerne deretter at selv uerfarne undersøkere kan bruke AI til å stille telemedisinske diagnoser på ekspertnivå. I et siste eksperiment denne studien Forskerne viste også at mennesker kan lære å bruke datagenererte konsepter som diagnostiske tips for å forbedre sine egne ferdigheter uavhengig av AI. I fremtiden kan mennesker og datamaskiner utfylle hverandre og jobbe sammen for å forbedre pasientbehandlingen. Derfor bør vitenskap og medisin ikke lenger fokusere på konkurranse. Fokuset bør heller være på samarbeidet mellom menneskelig kompetanse og AI. AI-baserte medisinske systemer bør ikke bare utsettes for praktiske tester som frittstående applikasjoner, men også alltid i samspill med den typiske brukeren.
