Исследование проведенное исследователями из Копенгагена ставило перед задачей оценить эффективность искусственного интеллекта в анализе рентгеновских снимков грудной клетки после десятилетий усовершенствования этой области медицины. Сравнивая результаты, ученые провели состязание между машинами и рентгенологами. Стороной людей выступили 72 рентгенолога, в то время как машины были представлены четырьмя коммерческими программами.
Лидер исследования, Луис Плеснер, отмечает, что рентгенография грудной клетки требует значительной подготовки и опыта для правильной интерпретации снимков. Искусственный интеллект становится все более популярным среди рентгенологов, но его диагностическая эффективность в реальных клинических условиях оставалась неясной. Целью исследования было выяснить, насколько машины точны в диагностике.
Для анализа использовались рентгенограммы, полученные в четырех датских больницах за два года. Примерно в трети случаев снимки делались для подтверждения предварительного диагноза.
Задача как для врачей, так и для искусственного интеллекта была одинаковой: оценить рентгенограммы на предмет трех наиболее распространенных легочных патологий — отека легких, пневмоторакса и плеврального выпота. Рентгенологи проявили себя намного более точно, чем машины: искусственный интеллект допустил значительное количество ложноположительных диагнозов. В то время как точность диагноза пневмоторакса у машины составила 56–86%, у рентгенологов она была 96%. Отек легких был диагностирован с точностью 40–50% у машины и 91% у врачей, а плевральный выпот — с точностью 62–72% у машины и 95% у врачей.
Результаты данного исследования контрастируют с ранее проведенными исследованиями, сравнивающими навыки искусственного и естественного интеллекта. Однако следует отметить, что в данном исследовании искусственным интеллектом и рентгенологами было разрешено ознакомиться с медицинской историей пациента и предыдущими рентгенограммами, что соответствует обычной клинической практике и, возможно, обусловило уверенную победу рентгенологов.