Минимизация ложноотрицательных результатов стала приоритетом для всех групп респондентов в вопросе внедрения технологий искусственного интеллекта для выявления рака кожи. Исследование с участием 2302 участников выявило единое мнение врачей общей практики, пациентов и общественности о том, что эффективность ИИ-алгоритмов на различных типах кожи является вторым по важности фактором после точности диагностики.
Исследователи провели дискретный выбор-эксперимент с использованием онлайн-опросов по всей Великобритании. Сценарии выбора основывались на пяти ключевых атрибутах ИИ-технологий:
- Частота ложноотрицательных и ложноположительных результатов
- Стоимость технологии
- Место применения ИИ-технологии
- Эффективность на различных типах кожи
- Рекомендации клинических руководств
Данные анализировали с использованием альтернативно-специфичных моделей условной логистической регрессии.
Все изученные атрибуты значимо влияли на предпочтения респондентов. Ранжирование атрибутов по относительной важности оказалось идентичным для всех трех групп участников:
- Частота ложноотрицательных результатов — наиболее важный атрибут
- Типы кожи, на которых технология разрабатывалась и тестировалась — второй по значимости фактор
- Остальные характеристики (стоимость, локализация, рекомендации)
Примечательно, что ложноотрицательные результаты оказывали значительно более негативное влияние на выбор врачей общей практики по сравнению с другими группами участников.
Участники исследования отдавали предпочтение ИИ-технологиям, используемым медицинскими работниками в кабинете врача общей практики, а не технологиям для самостоятельного использования пациентами в домашних условиях. Это указывает на важность сохранения профессионального медицинского контроля в процессе диагностики.
Результаты исследования подчеркивают критическую важность разработки и тестирования ИИ-технологий с использованием данных для всех типов кожи. Это особенно актуально для обеспечения справедливого доступа к качественной диагностике рака кожи среди различных этнических групп.
Предпочтения в отношении ИИ-технологий могут иметь значительные последствия для успешного внедрения таких систем в клиническую практику. Понимание этих предпочтений поможет разработчикам и организаторам здравоохранения создать более эффективные и приемлемые решения для раннего выявления рака кожи в первичном звене.