Pacientų apklausa rodo atsargų AI palaikymą atliekant mamografijos patikrą

Pacientų apklausa rodo atsargų AI palaikymą atliekant mamografijos patikrą

Remiantis šiandien paskelbtu tyrimu, atlikus didelę įvairių pacientų populiacijos apklausą, rezultatai atskleidė atsargų pritarimą dirbtinio intelekto (AI) diegimui atliekant mamografijos patikrą.Radiologija: vėžio vaizdavimasŠiaurės Amerikos radiologijos draugijos (RSNA) žurnalas. Asmeninė ligos istorija ir sociodemografiniai veiksniai turėjo įtakos respondento pasitikėjimui dirbtiniu intelektu.

Nors AI sistemų diagnostikos tikslumas pastaraisiais metais labai pagerėjo, ši technologija vis dar plačiai taikoma ir pripažįstama dėl įvairių priežasčių, tokių kaip:

Viena perspektyva, kuri dažnai nepaisoma pokalbyje apie AI augimą radiologijoje, yra paciento požiūris.

Pacientų perspektyvos yra labai svarbios, nes sėkmingas AI įgyvendinimas medicininiame vaizdavime priklauso nuo pasitikėjimo ir priėmimo iš tų, kuriems mes siekiame padėti. Jei pacientai abejoja ar skeptiškai vertina AI vaidmenį jų slaugoje, tai gali turėti įtakos atrankos laikymuisi ir, atitinkamai, bendriems sveikatos rezultatams. “

Basakas E. Doganas, medicinos mokslų daktarasStudijos autoriusKlinikinis radiologijos profesorius ir krūtų vaizdavimo tyrimų direktorius Teksaso universiteto Pietvakarių medicinos centre Dalase

Dr. Siekdamas geriau suprasti pacientų nuomonę ir susirūpinimą dėl AI naudojimo atliekant mamografijos patikrą, Doganas ir kolegos sukūrė 29 klausimų apklausą, skirtą visiems pacientams, kurie apsilankė jų įstaigoje dėl krūties vėžio patikros mamografijos. Neprivaloma apklausa buvo prieinama septynių mėnesių laikotarpiui 2023 m.

Visi apklausos klausimai buvo uždaro tipo ir įvertino dalyvių žinias ir supratimą apie AI. Apklausos metu be klinikinės informacijos buvo gauta demografinė informacija, kuri atskleidė respondentės krūties vėžio istoriją, pvz.

Iš 518 apklausą baigusių pacientų daugiausia pritarė AI naudojimui kartu su radiologo apžvalga, o 71 % respondentų pirmenybę teikia AI, kad taptų antruoju skaitytoju. Taip buvo nepaisant susirūpinimo dėl tiesioginio bendravimo su radiologu praradimo, privatumo, skaidrumo trūkumo ir šališkumo. Mažiau nei 5 % buvo patogu naudotis vien dirbtiniu intelektu ir interpretuoti savo patikros mamografiją.

Dėl didelės ir įvairios pacientų populiacijos tyrimo metu buvo nustatyta įvairių demografinių veiksnių, turinčių įtakos pacientų suvokimui. Respondentai, turintys aukštesnį nei koledžo laipsnį arba aukštesnes savo žiniomis apie AI, du kartus dažniau sutiko su dirbtiniu intelektu, dalyvaujant jų atrankinėje mamografijoje.

Pažymėtina, kad ispanakalbiai ir ne ispanakalbiai juodaodžiai respondentai pranešė apie daug didesnį susirūpinimą dėl AI šališkumo ir privatumo, todėl greičiausiai šių pacientų grupių AI pripažįsta mažiau.

„Šie rezultatai rodo, kad demografiniai veiksniai vaidina sudėtingą vaidmenį formuojant pacientų pasitikėjimą ir AI suvokimą krūtų vaizdavimo srityje“, – pridūrė dr.

Šeimos ir asmeninė ligos istorija taip pat turėjo įtakos pacientų požiūriui į AI.

Nepriklausomai nuo to, ar anomaliją aptiko AI, ar radiologai, pacientės, kurių artimas giminaitis sirgo krūties vėžiu, buvo labiau linkusios papildomos peržiūros. Tačiau šie pacientai labai pasitikėjo AI ir radiologų apžvalgomis, kai mamografija grįžo kaip įprasta.

Priešingai, pacientai, kurių mamografija buvo nenormali, buvo labiau linkę atlikti diagnostinius tyrimus, kai AI ir radiologų apžvalgos nesutampa. Tai buvo ypač aktualu, kai AI pažymėjo anomaliją.

„Tai parodo, kaip asmeninė medicininė istorija skirtingai veikia pasitikėjimą dirbtiniu intelektu ir radiologais, ir pabrėžia, kad mamografijos patikros metu reikia pritaikyti individualizuotas AI integravimo strategijas“, – sakė dr.

Tyrėjai pažymėjo, kad technologijai ir toliau tobulėjant, svarbu ir toliau bendrauti su pacientais, kad suprastų jų besikeičiančią nuomonę apie DI technologiją sveikatos priežiūros srityje.

„Mūsų tyrimas rodo, kad pasitikėjimas dirbtiniu intelektu yra labai individualizuotas ir jį įtakoja tokie veiksniai kaip ankstesnė medicininė patirtis, išsilavinimas ir rasinė kilmė“, – sakė daktaras Doganas. „Pacientų perspektyvų įtraukimas į AI įgyvendinimo strategijas užtikrina, kad šios technologijos pagerintų, o ne trukdytų pacientų priežiūrai, skatindamos pasitikėjimą ir vaizdavimo ataskaitų bei rekomendacijų laikymąsi.

Šaltiniai: