AI destekli dermatolojide insan yargısı
· FikirPilot
Nature Sensors’ta yayımlanan çalışmada, 623 kişi melanom ile nevüsü ayırt etti; 153 birinci basamak hekimi dört cilt hastalığı arasında ayırıcı tanı yaptı. Üstelik, ayrıca 320 tıp öğrencisi, tıbbi eğitimin etkisini değerlendirmek için hekimlerle aynı görevi tamamladı. Katılımcılar dört yapay…
Nature Sensors’ta yayımlanan çalışmada, 623 kişi melanom ile nevüsü ayırt etti; 153 birinci basamak hekimi dört cilt hastalığı arasında ayırıcı tanı yaptı. Ayrıca 320 tıp öğrencisi, tıbbi eğitimin etkisini değerlendirmek için hekimlerle aynı görevi tamamladı. Katılımcılar dört yapay zekâ destek yönteminden birine rastgele atandı. Halk grubunda yapay zekâ tanı doğruluğunu %69,7’den %75,8’e yükseltti ve cilt tonları arasındaki performans farkını azalttı. Çok modlu büyük dil modeli açıklamaları, doğru tahminlerde en fazla katkıyı sağlarken yanlış tahminlere güveni de artırdı. Hekimlerde performans belirgin biçimde yükseldi; hekimler yanlış önerilere karşı dirençli kaldı ve tıp öğrencilerinden daha dayanıklıydı. Klinik uzmanlık, yapay zekâyı daha eleştirel kullanmalarını sağladı.