La inteligencia artificial IA mejoró la precisión del diagnóstico del cáncer de piel cuando se usó en colaboración con controles clínicos humanos, según un estudio internacional que incluyó investigadores de la Universidad de Queensland.
El equipo global probó por primera vez si un enfoque colaborativo del 'mundo real' que involucrara a médicos asistidos por IA mejoró la precisión de la toma de decisiones clínicas sobre el cáncer de piel.
La profesora de UQ, Monika Janda, dijo que la precisión diagnóstica más alta se logró cuando se combinaron la sabiduría colectiva y las predicciones de IA, lo que sugiere que las colaboraciones de IA humana y de IA eran preferibles a expertos individuales o solo IA
"Esto es importante porque el apoyo a la decisión de IA ha comenzado lentamente a infiltrarse en entornos de atención médica y, sin embargo, pocos estudios han probado su rendimiento en entornos del mundo real o cómo los médicos interactúan con él", dijo el profesor Janda.
"Los evaluadores sin experiencia obtuvieron el mayor beneficio del apoyo a la toma de decisiones de IA y los evaluadores expertos con confianza en el diagnóstico de cáncer de piel lograron un beneficio modesto o ningún beneficio"
"Estos hallazgos indicaron que un enfoque combinado AI-humano para el diagnóstico de cáncer de piel puede ser el más relevante para los médicos en el futuro"
Aunque el software de diagnóstico de IA ha demostrado una precisión de nivel experto en varios estudios médicos basados en imágenes, los investigadores no han tenido claro si su uso mejoró la práctica clínica.
"Nuestro estudio encontró que el apoyo de IA de buena calidad era útil para los médicos, pero tenía que ser simple, concreto y de acuerdo con una tarea determinada", dijo la profesora Janda.
"Para los médicos del futuro, esto significa que la detección y el diagnóstico basados en IA pronto estarán disponibles para apoyarlos a diario".
"La implementación de cualquier software de IA necesita pruebas exhaustivas para comprender el impacto que tiene en la toma de decisiones clínicas"
Los investigadores entrenaron y probaron una red neuronal convolucional artificial para analizar lesiones cutáneas pigmentadas, y compararon los hallazgos con evaluaciones en humanos sobre tres tipos de apoyo a la decisión basado en IA.
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Materiales proporcionado por Universidad de Queensland . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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