Hari ini juga semakin relevan, dalam pengelolaan pasien dan pemeriksaan dalam tim besar, pemindai (CT) dan resonansi (MRI). Pada hari-hari awal itu disebut diagnosis berbantuan komputer (CAD). diagnosis dengan bantuan komputer). Konsep seperti sensitivitas, spesifisitas, positif palsu adalah parameter yang mencoba memastikan keandalan dalam hasil. Karena digitalisasi telah menegaskan dirinya dalam Radiologi, keserbagunaan yang mungkin di dalamnya telah menjadi subjek berbagai perbaikan dan kemajuan, dan juga kritik. Perspektif yang diberikan oleh perjalanan waktu memungkinkan kita untuk memiliki kerangka kerja yang menjelaskan sifat ruang digital dan tingkat kontribusinya terhadap diagnosis pencitraan medis.
Pendekatan yang diusulkan dalam topik ini sejauh ini dapat dikelompokkan menjadi dua kemungkinan versi penerapan kecerdasan buatan, menurut dua cara di mana teknik ini juga diartikulasikan di bidang lain:
– yang pertama, kami sudah berkomentar, the komputer akan membantu profesional kesehatan dalam fungsinya, di bidang-bidang di mana hasil komputer kurang lebih setara dengan manusia atau kinerjanya jelas lebih unggul;
– yang kedua, yang merupakan strategi CAD generasi pertama, ini tentang menunjukkan bahwa ahli radiologi dapat dibuang dan algoritme akan menggantikan dokter. Dengan demikian, dikotomi berikut dapat diusulkan: Haruskah kita memahami digitalisasi sebagai bantuan untuk meningkatkan layanan kesehatan atau sebagai cerminan lain dari kebangkitan mesin dalam hierarki?
Siapa yang berdaulat, algoritme atau dokter?
Kami dapat menyangkal pentingnya masalah ini, tetapi kenyataannya adalah bahwa kami tidak berbicara tentang masalah sepele. Siapa yang berdaulat, algoritme atau dokter? Jika propaganda seputar teknik-teknik ini hanyalah hiasan atau taktik sederhana dari rumah-rumah komersial besar, masalah itu tidak akan terlalu penting. Tapi sebuah sensasi terbentuk, dan itulah yang kecerdasan buatan bisa jadi rem pilihan spesialisasi medis tertentuterutama di mana teknologi baru memainkan peran yang lebih besar.
Harus juga diperhitungkan bahwa sudah banyak publikasi yang mengumumkan bahwa peran algoritma bisa menjadi sangat penting. Banyak penelitian memperkirakan persentase keberhasilan dalam mendeteksi tanda-tanda tertentu dan temuan radiologis lebih dari 90%, mulai dari: kanker payudaraemfisema, dan bahkan contoh deteksi pnemonia covid-19, dengan hasil yang berbeda dalam kasus terakhir. Harus diperhitungkan bahwa kesalahan tidak harus bertepatan dengan kegagalan dan keberhasilan ahli radiologi, jadi keduanya hasilnya bisa saling melengkapi.
|
“Tidak ada algoritme digital yang akan menggantikan perdebatan ide terkait pengambilan keputusan tentang pasien, meskipun ini dapat mempermudah kami untuk meningkatkan detail spesifik” |
Untuk menjelaskan masalah ini kita harus membahas setidaknya berikut ini. Yang pertama mengacu pada kemampuan algoritma untuk memecahkan pertanyaan umum, di luar temuan khusus. Sejak awal, ruang digital dinyatakan sebagai domain satu arah. Kecerdasan buatan dan algoritmenya bekerja dengan logika yang tidak ada hubungannya dengan sistem multitasking. Bahwa mereka adalah sistem yang melatih diri mereka sendiri dan menyempurnakan algoritme mereka dengan menganalisis sejumlah besar data (yang disebut pembelajaran yang mendalam), tidak berarti bahwa mereka menganalisis semua patologi individu pada saat yang sama, tetapi dengan mempelajari karakteristik yang dimiliki beberapa individu dengan yang lain, algoritma dapat berhasil dalam analisis pertanyaan yang diberikan.
Seperti yang telah terlihat dalam beberapa penelitian dan artikel, sistem AI saat ini, bahkan yang paling canggih, merespons dengan relatif baik terhadap situasi tertentu, tetapi mereka memiliki kinerja yang baik. kesulitan mengatasi masalah umum. Dengan kata lain, mendeteksi temuan yang mengikuti pola di mana tumor dengan karakteristik tertentu cocok tidak sama dengan mengenali dan mendiagnosis pasien. Jadi memang benar bahwa kecerdasan buatan dapat membebaskan kita dari banyak tugas yang berulang, itu tidak akan menggantikan profesional, setidaknya tidak di masa mendatang….
