Los médicos, en su conjunto, son un grupo muy inteligente, pero son resistentes al cambio. El ejemplo más popular es probablemente los cirujanos del siglo XIX, que se niegan a lavarse las manos en el camino de marzo a la sala de trabajo, y pueden propagar microorganismos invisibles únicos y provocar muertes infantiles. El médico húngaro, Ignaz Semmelvis, que recolectó estadísticas en el caso de salvar la vida del jabón y el agua, fue burlado y expulsado.
Hoy, vivimos en tiempos más iluminados y la práctica médica generalmente respalda por evidencia, pero ¿siempre obtenemos la evidencia adecuada para lograr el cambio? Por ejemplo, llevar inteligencia artificial al uso clínico también puede salvar vidas. Cuando informamos en IA en exámenes globales reales para radiólogos, cuando informamos en la IA en exámenes globales reales, seleccionamos un caso adicional para 1000 personas que han sido probadas para el uso de IA que clasifican la imagen para ayudar a detectar el cáncer de seno . En los sistemas de atención médica, el efecto puede ser grande.
¿Significa esto que alentamos a los médicos a colgar sus matorrales y dejar que las máquinas se incaguen? Lejos de eso. Los grandes sistemas de IA de modelo lingüístico como el chatGPT pueden aplicar pruebas médicas de opción múltiple, que hacen menos conclusiones de conversación (“los chatbots de IA no confirman a los pacientes hablando con pacientes”). El sombreado médico con una buena cama y la oreja escuchada sigue siendo muy importante.
Debemos ser valientes en la prueba de sistemas médicos de IA en entornos mundiales reales
En cambio, podemos hacer dos resoluciones de estos estudios. Primero, debemos tener cuidado con el uso de “inteligencia artificial”. Aunque dos sistemas que comparten la tecnología de red neurol subyacente, hemos informado que la producción de texto de clasificación de imágenes es una tarea muy diferente, y la próxima IA está en peligro de escupir los resultados incorrectos. En otras palabras, no todos los AI están hechos por igual.
La segunda resolución es que debemos ser valientes en la prueba de sistemas de IA médica en entornos del mundo real en lugar de en el laboratorio o simulaciones. Estudio de cáncer de mama, al dar a los radiólogos control sobre cuándo usar IA, lo muestra como una herramienta útil. Para obtener pruebas similares, después de la semmelvis, que ahora se considera un héroe médico, puede salvar vidas.
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