Ankieta przeprowadzona wśród pacjentów pokazuje ostrożne poparcie dla sztucznej inteligencji w badaniach mammograficznych

Ankieta przeprowadzona wśród pacjentów pokazuje ostrożne poparcie dla sztucznej inteligencji w badaniach mammograficznych

Jak wynika z badania opublikowanego dzisiaj w czasopiśmie przesiewowym, wyniki dużego badania przeprowadzonego wśród zróżnicowanej populacji pacjentów wykazały ostrożne poparcie dla wdrażania sztucznej inteligencji (AI) w mammografii przesiewowej.Radiologia: obrazowanie rakaczasopismo Towarzystwa Radiologicznego Ameryki Północnej (RSNA). Na zaufanie respondenta do sztucznej inteligencji wpływa osobista historia choroby oraz czynniki socjodemograficzne.

Chociaż w ostatnich latach dokładność diagnostyczna systemów sztucznej inteligencji uległa radykalnej poprawie, technologia ta jest nadal powszechnie stosowana i akceptowana z różnych powodów, takich jak:

Perspektywa pacjenta często pomijana w rozmowach na temat rozwoju sztucznej inteligencji w radiologii.

Perspektywa pacjentów ma kluczowe znaczenie, ponieważ pomyślne wdrożenie sztucznej inteligencji w obrazowaniu medycznym zależy od zaufania i akceptacji ze strony osób, którym chcemy służyć. Jeśli pacjenci wahają się lub są sceptyczni co do roli sztucznej inteligencji w ich opiece, może to mieć wpływ na przestrzeganie zasad badań przesiewowych, a w konsekwencji na ogólne wyniki zdrowotne. „

Lek. Basak E. Dogan,Autor badaniaProfesor kliniczny radiologii i dyrektor badań obrazowania piersi w Southwestern Medical Center na Uniwersytecie Teksasu w Dallas

Dr Aby lepiej zrozumieć opinie i obawy pacjentów dotyczące stosowania sztucznej inteligencji w mammografii przesiewowej, Dogan i współpracownicy opracowali ankietę składającą się z 29 pytań dla wszystkich pacjentek, które odwiedziły ich placówkę w celu wykonania mammografii przesiewowej w kierunku raka piersi. Ankieta opcjonalna była dostępna przez okres siedmiu miesięcy w 2023 r.

Wszystkie pytania ankiety miały charakter zamknięty i oceniały wiedzę uczestników oraz postrzeganie sztucznej inteligencji. W badaniu, oprócz informacji klinicznych, uzyskano informacje demograficzne, które ujawniły historię raka piersi respondentki, m.in.

Spośród 518 pacjentów, którzy wypełnili ankietę, najczęściej wskazywano poparcie dla stosowania sztucznej inteligencji w połączeniu z opinią radiologa, przy czym 71% respondentów wolałoby, aby sztuczna inteligencja została drugim czytelnikiem. Stało się tak pomimo obaw związanych z utratą bezpośredniej interakcji z radiologiem, prywatnością, brakiem przejrzystości i stronniczości. Mniej niż 5% nie czuło się komfortowo, korzystając z samej sztucznej inteligencji i interpretując mammografię przesiewową.

Ze względu na dużą i zróżnicowaną populację pacjentów, w badaniu odkryto różnorodne czynniki demograficzne, które wpływają na percepcję pacjentów. Respondenci z wyższym wykształceniem lub wyższą wiedzą na temat sztucznej inteligencji, którą sami deklarowali, dwukrotnie częściej akceptowali udział sztucznej inteligencji w mammografii przesiewowej.

Warto zauważyć, że respondenci rasy czarnej pochodzenia latynoskiego i niebędącego Latynosem zgłosili znacznie większe obawy dotyczące stronniczości sztucznej inteligencji i prywatności, co najprawdopodobniej skutkowało niższą akceptacją sztucznej inteligencji wśród tych grup pacjentów.

„Wyniki te sugerują, że czynniki demograficzne odgrywają złożoną rolę w kształtowaniu zaufania pacjentów i postrzegania sztucznej inteligencji w obrazowaniu piersi” – dodała dr Dogan.

Rodzinna i osobista historia medyczna również miała wpływ na podejście pacjentów do sztucznej inteligencji.

Niezależnie od tego, czy sztuczna inteligencja czy radiolodzy wykryli nieprawidłowość, pacjentki, których bliscy krewni chorowali na raka piersi, częściej zgłaszały się po dodatkową ocenę. Jednakże pacjenci ci wykazali wysoki poziom zaufania do sztucznej inteligencji i ocen radiologów, gdy mammografia powróciła do normy.

Natomiast pacjenci z nieprawidłowym wynikiem mammografii częściej zgłaszali się na dalsze badania diagnostyczne, gdy opinie sztucznej inteligencji i radiologów były sprzeczne. Miało to miejsce szczególnie w przypadku, gdy sztuczna inteligencja sygnalizowała nieprawidłowość.

„To pokazuje, jak osobista historia medyczna w różny sposób wpływa na zaufanie do sztucznej inteligencji i radiologów, a także podkreśla potrzebę spersonalizowanych strategii integracji sztucznej inteligencji w badaniach mammograficznych” – stwierdziła dr Dogan.

Naukowcy zauważyli, że w miarę ciągłego rozwoju technologii ważne jest dalsze nawiązywanie kontaktu z pacjentami, aby zrozumieć ich zmieniające się poglądy na temat technologii sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej.

„Nasze badanie pokazuje, że zaufanie do sztucznej inteligencji jest w dużym stopniu zindywidualizowane i zależy od takich czynników, jak wcześniejsze doświadczenie medyczne, wykształcenie i pochodzenie rasowe” – stwierdził dr Dogan. „Włączenie perspektywy pacjenta do strategii wdrażania sztucznej inteligencji gwarantuje, że technologie te usprawnią, a nie utrudniają opiekę nad pacjentem, promując zaufanie i przestrzeganie raportów i zaleceń dotyczących obrazowania”.

Źródła: