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Enregistrement W3130937151 · doi:10.1038/s41746-021-00385-9

Do as AI say: susceptibility in deployment of clinical decision-aids

2021· article· en· W3130937151 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

Revuenpj Digital Medicine · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueArtificial Intelligence in Healthcare and Education
Établissements canadiensVector InstituteUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGovernment of CanadaCanadian Institute for Advanced ResearchVector InstituteMicrosoft Research
Mots-clésAdvice (programming)Medical diagnosisDecision aidsSoftware deploymentTask (project management)Quality (philosophy)Work (physics)PsychologyMedicineMedical educationComputer scienceMedical physicsPathologyEngineeringAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Artificial intelligence (AI) models for decision support have been developed for clinical settings such as radiology, but little work evaluates the potential impact of such systems. In this study, physicians received chest X-rays and diagnostic advice, some of which was inaccurate, and were asked to evaluate advice quality and make diagnoses. All advice was generated by human experts, but some was labeled as coming from an AI system. As a group, radiologists rated advice as lower quality when it appeared to come from an AI system; physicians with less task-expertise did not. Diagnostic accuracy was significantly worse when participants received inaccurate advice, regardless of the purported source. This work raises important considerations for how advice, AI and non-AI, should be deployed in clinical environments.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,532
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,205
Tête enseignante GPT0,527
Écart entre enseignants0,322 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle