Autorii studiului au efectuat o analiză comparativă a patru instrumente AI disponibile pe care le-au comparat cu un grup de 72 de radiologi. Ei au evaluat 2.040 de radiografii toracice ale adulților efectuate pe o perioadă de doi ani la patru spitale daneze în 2020. Vârsta medie a grupului de pacienți a fost de 72 de ani, cu 32,8% din radiografiile toracice prezentând cel puțin o descoperire țintă.

Cercetătorii din Danemarca au ajuns la concluzia că radiologii oferă mai puține rezultate fals pozitive decât modelele avansate de IA privind interpretarea radiografiilor toracice. Instrumentele AI au demonstrat rate de sensibilitate variind de la 63% până la 90% pentru pneumotorax și 62% până la 95% pentru revărsat pleural.

Pe scurt, studiul demonstrează că AI nu funcționează la fel de bine ca un radiolog instruit și cu experiență.

„Instrumentele AI au arătat o sensibilitate moderată până la mare, comparabilă cu radiologii pentru detectarea pneumotoraxului și a efuziunii pleurale pe radiografiile toracice. Cu toate acestea, ei au produs mai multe rezultate fals pozitive (prevăd boala atunci când nu era prezentă) decât radiologii, iar performanța lor a scăzut atunci când au fost prezente mai multe constatări și pentru ținte mai mici”, a spus cercetătorul principal dr. Louis Plesner, de la Spitalul Herlev și Spitalul Gentofte.

Plesner a subliniat că posibilitatea de a exclude boala este crucială pentru a face un diagnostic corect, deoarece rezultatele fals-pozitive pot fi costisitoare și împovărătoare.

„Sistemele AI par foarte bune în găsirea bolii, dar nu sunt la fel de bune ca radiologii în identificarea absenței bolii, mai ales atunci când radiografiile toracice sunt complexe. Prea multe diagnostice fals pozitive ar duce la imagistică inutilă, expunere la radiații și costuri crescute”, a spus medicul, potrivit siteului HealthImaging.com.

În opinia acestuia, studiile anterioare care arătau că AI a depășit radiologii au fost limitate, deoarece radiologilor nu li s-a oferit adesea acces la istoricul medical al unui pacient și nici nu li s-a oferit acces la alte studii. În schimb, radiologii au fost însărcinați să facă un diagnostic bazat doar pe revizuirea unor imagini specifice – ceva ce modelele AI îl pot face destul de bine.