Trust and accuracy in AI: Optometrists favor multimodal AI systems over unimodal for glaucoma diagnosis in collaborative environment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: User trust and decision accuracy are crucial for the successful collaboration of humans and Artificial Intelligence (AI) systems, especially in clinical settings such as glaucoma diagnosis. Both trust and accuracy are influenced by the data modality used by AI systems, which directly impacts the effectiveness of human-AI collaboration. OBJECTIVE: The objective of this study is to discover the modality of an AI system that aligns best with an optometrist's mental model. This was achieved by comparing trust levels between unimodal and multimodal AI systems used for glaucoma diagnosis. Additionally, we explore the impact of modality on various targets of user trust and user performance. METHODS: We conducted a within-subject study with 20 optometrists, who were presented with both unimodal and multimodal AI mock-up systems specifically designed for glaucoma diagnosis. Trust was measured across five key targets using a 5 point Likert scale questionnaires. Statistical analysis was performed to assess trust differences between the unimodal and multimodal AI systems. Optometrist performance was evaluated based on the alignment of their decisions with those of the unimodal and multimodal AI systems. RESULTS: The results showed that the multimodal system had a higher average trust rating of 3.98 on a Likert scale, indicating greater trust compared to the unimodal system, which had an average trust rating of 3.00. This difference was statistically significant (p<.001), with further analysis revealing significant variation across all trust targets (p<.001). Additionally, optometrists demonstrated higher F1 scores with the multimodal system (43.1%) compared to the unimodal system (37.3%), while accuracy remained comparable between the two systems (63.0% for multimodal and 63.3% for unimodal). However, major differences across these metrics were observed in relation to optometrist's expertise. CONCLUSIONS: Multimodal AI systems, which use the same data modality as optometrists and align more closely with their mental models and decision-making processes, result in higher user trust and improved diagnostic performance. Therefore, for effective human-AI collaboration in healthcare, specifically for glaucoma diagnosis, AI systems should be designed to utilize the same data sources as the human counterparts, ensuring consistency and improving both trust and decision accuracy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».