Новое исследование ставит под сомнение утверждения о том, что искусственный интеллект (ИИ) равен или превосходит способность экспертов-людей интерпретировать медицинские изображения.
Авторы исследования утверждали, что многие предыдущие исследования были низкого качества и, возможно, преувеличивали преимущества искусственного интеллекта, который может представлять риск для безопасности миллионов пациентов.
Исследователи проанализировали два рандомизированных клинических испытания и 81 нерандомизированное исследование, опубликованное за последнее десятилетие, в которых сравнивалась эффективность алгоритма глубокого обучения для интерпретации медицинских изображений с опытными клиницистами.
Авторы исследования отметили, что глубокое обучение - это отрасль искусственного интеллекта, которая показала особые перспективы в области медицинской визуализации.
По словам исследователей, из нерандомизированных исследований только девять были проспективными (они отслеживали и собирали информацию о пациентах с течением времени) и только шесть касались реальных («реальных») клинических условий.
Более двух третей (58 из 81) нерандомизированных исследований имели высокий риск систематической ошибки из-за проблем с дизайном исследования, а соблюдение признанных стандартов отчетности часто было низким.
Три четверти исследований заявили, что эффективность ИИ была по крайней мере сопоставима или лучше, чем у опытных клиницистов, и только 31 (38%) заявили, что необходимы дальнейшие проспективные исследования или испытания, согласно обзору, опубликованному 25 марта в BMJ .
Полученные данные свидетельствуют о том, что «существует множество предположительно преувеличенных заявлений об эквивалентности (или превосходстве) над клиницистами, что представляет потенциальный риск для безопасности пациентов и здоровья населения на социальном уровне», по словам автора исследования Мьюры Нагендран, научного сотрудника клинической лаборатории Imperial. Колледж Лондона и коллеги.
Чрезмерно позитивные формулировки «делают [эти] исследования уязвимыми для неправильного толкования СМИ и общественностью», - предупреждают исследователи в пресс-релизе журнала.
«Обеспечение максимальной безопасности пациентов будет наилучшим образом обеспечено, если мы будем развивать высококачественную и прозрачную доказательную базу в дальнейшем», - заключила команда.
