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Enregistrement W4398206491 · doi:10.2214/ajr.24.31465

Beyond the <i>AJR</i>: Unpredictably Unequal Effects of Artificial Intelligence Augmentation

2024· letter· en· W4398206491 sur OpenAlexaff
Angela Udongwo, Farouk Dako

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Roentgenology · 2024
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueArtificial Intelligence in Healthcare and Education
Établissements canadiensCentre for Global Health Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMedical physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

of the InvestigationThe study by Yu et al. [1] revealed that artificial intelligence (AI) has a heterogeneous effect on individual radiologist performance improvement (treatment effect) in various tasks (aggregated and individual), being sometimes helpful and sometimes a hindrance.The study featured performance results of 140 radiologists without and with AI assistance across 15 chest radiograph diagnostic tasks.Analysis focused on the influence of experience-based predictors, direct measures of diagnostic skill, and AI error on radiologist performance improvement.Experience-based factors included years as a radiologist, subspecialization in thoracic radiology, and experience with AI tools.Performance improvement was measured as the difference without and with AI assistance in radiologists' predictions relative to the ground truth.The researchers found that individual performance improvement was not reliably predicted by experience-based factors and radiologist performance without AI assistance [1].The improvement in absolute error with AI assistance ranged from -1.295 to 1.440 across all pathologies.Heterogeneity in treatment effect increased for high-prevalence pathology (> 10% in dataset); the largest effect extended from -8.914 to 5.563 (IQR, 3.245).No singular trend was seen across individual pathologies.Radiologists with inferior AI-unassisted performance did not benefit more from AI assistance than those with superior performance.One factor that reliably predicted radiologist performance improvement was accuracy of AI predictions.Additionally, AI underestimation resulted in improved radiologist performance compared with overestimation, at the same margin of error.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,044
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,044
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,007
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0440,039
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,003

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,372
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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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