محققان یک مطالعه جدید را به منظور تعیین تأثیر ابزارهای هوش مصنوعی (AI) در نرخ تشخیص آدنوم (ADR) در طول کولونوسکوپی انجام دادند، به طور خاص نقش تجربه یک پزشک را تحلیل کردند. این مطالعه دو گروه از پزشکان را مقایسه کرد: کسانی که کمتر از 2000 کولونوسکوپی تحت فرماندهی خود داشتند و پزشکان با تجربه.
با استفاده از کولونوسکوپی با کیفیت بالا همراه با یک ابزار شناسایی کمکی کامپیوتری هوش مصنوعی (CADe) به نام GI Genius، محققان نرخ ADR را که برای ارزیابی کیفیت کولونوسکوپی بسیار اهمیت دارد، اندازه گیری کردند. هدف این مطالعه ارزیابی نحوه اثرگذاری فناوری هوش مصنوعی بر ADR و نقش تجربه پزشک در نتایج بود.
نتایج جالبی به دست آمد. در میان پزشکان کمتر تجربه، استفاده از ابزار هوش مصنوعی در طول کولونوسکوپی، افزایش قابل توجهی در کلیت ADR مقایسه با کسانی که از این فناوری استفاده نکردند نشان داد. کمک هوش مصنوعی همچنین تشخیص آدنوم ها و نوع خاصی از رشد ها در روده را افزایش می دهد.
سرشماره با نشان داد که تجربه پزشک تنها تأثیر کمی در ADR داشته‌است. هر چند تجربه عاملی اساسی در انجام کولونوسکوپی است، اما این تجربه تأثیر چشمگیری در تفاوت های ADR بین دو گروه نداشت. این یافته نشان می دهد که کمک هوش مصنوعی به پزشکان کمتر تجربه در یافتن ناهنجاری ها در طول کولونوسکوپی سود می برد و تأثیر تجربه در ADR نسبتاً کمتر است.
این پژوهش به بالقوه فناوری هوش مصنوعی در بهبود نرخ تشخیص رشد های ناهنجار در روده و برای کمک به پزشکان با سطوح مختلف تجربه اشاره می کند. با استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی مانند GI Genius، پزشکان می توانند توانایی تشخیصی خود را ارتقا داده و شانس تشخیص زودرسی از شرایطی مانند آدنوم ها که می تواند به سرطان روده منتهی شود، را افزایش دهند.
اگرچه تجربه بدون شک در روش های پزشکی مهم است، این مطالعه نقش مکمل فناوری هوش مصنوعی در حمایت از پزشکان و بهینه سازی مراقبتهای بیمار در طول کولونوسکوپی را مورد تأکید قرار می دهد. آینده امکاناتی واعدۀ ادغام هوش مصنوعی در نمونه های پزشکی را در اختیار دارد، و این منجر به انقلاب در حوزه گاستروآنترولوژی و بهبود عملکرد بیماران می شود.
The source of the article is from the blog radardovalemg.com