Недавнее исследование, опубликованное в Nature Medicine, предлагает инновационную систему под названием CoDoC (Complementarity-driven Deferral-to-Clinical Workflow), созданную для оценки относительной точности предсказательного ИИ в медицинских условиях. Учёные из команд CoDoC и Google Research разработали алгоритм, который помогает решать, когда предсказательный AI может быть более полезным, чем человеческий врач.
CoDoC может снизить количество ложноположительных результатов, как показали эксперименты с данными по маммографии из Великобритании, где система снизила ложные срабатывания на 25% – это произошло без пропуска истинных положительных результатов. Исследование также продемонстрировало, что AI может успешно работать рядом с врачами, улучшая интерпретацию медицинских изображений и уменьшая нагрузку на клиницистов.
Для практической реализации CoDoC требуется всего три входных параметра для каждой задачи в обучающем наборе данных и не требует доступа к медицинским изображениям. Это открывает новые горизонты для автоматизации медицинского обслуживания без необходимости переработки существующих ИИ-решений.
Исследование проведено с участием множества медицинских организаций, включая партнерство Stop TB при ООН. Этот проект подчеркивает важность совместной работы человека и AI для достижения наилучших результатов в медицине.
*компания Meta Platforms Inc. признана экстремистской организацией, ее деятельность на территории России запрещена