กำไร:
- ความสามารถในการกำหนดบทบาทของ AI ในการคัดกรองล่วงหน้า การจัดลำดับความสำคัญ และการร่างรายงานในภาพรังสี อัลตราซาวนด์ และเซลล์วิทยา
- ความสามารถในการตรวจสอบผลการค้นพบที่ตั้งค่าสถานะโดย AI ด้วยบริบททางคลินิก ตำแหน่งมาตรฐาน และการประเมินโดยผู้เชี่ยวชาญ (นักรังสีวิทยา/พยาธิวิทยา)
- ความสามารถในการเข้าใจว่า AI ที่ใช้ภาพไม่ได้ให้การวินิจฉัยขั้นสุดท้าย ประเภท/ตำแหน่ง/คุณภาพที่แตกต่างกันนั้นทำให้เข้าใจผิด และการตีความขั้นสุดท้ายขึ้นอยู่กับแพทย์
การถ่ายภาพเป็นหน้าต่างที่นำดวงตาของสัตวแพทย์เข้าสู่ร่างกาย การถ่ายภาพรังสี (เอ็กซเรย์ การถ่ายภาพโครงสร้างภายในด้วยรังสีเอกซ์) อัลตราซาวนด์ (การถ่ายภาพเนื้อเยื่ออ่อนด้วยคลื่นเสียง) และเซลล์วิทยา (การตรวจตัวอย่างเซลล์ด้วยกล้องจุลทรรศน์) เป็นส่วนสำคัญของการปฏิบัติประจำวัน ปัญญาประดิษฐ์ (AI) มีความก้าวหน้าอย่างรวดเร็วในการจดจำรูปแบบในภาพเหล่านี้ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา โดยสามารถระบุมวลที่เป็นไปได้ในภาพรังสี จัดลำดับความสำคัญของชุดภาพ และร่างรายงาน แต่ความเข้าใจผิดที่อันตรายที่สุดคือ: AI ไม่ได้ทำการวินิจฉัยขั้นสุดท้ายจากภาพ ความแตกต่างในตำแหน่ง การเปิดรับแสง (ปริมาณลำแสง) ประเภท และการซ้อน (การทับซ้อนกันของอวัยวะ) ทำให้ AI เข้าใจผิดได้ง่าย ในหน่วยนี้คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ AI ตามการมองเห็นอย่างปลอดภัยเป็นเครื่องมือในการคัดกรองและจัดลำดับความสำคัญ การตีความขั้นสุดท้ายจะเป็นของแพทย์เสมอ และเมื่อจำเป็น จะเป็นของนักรังสีวิทยาหรือพยาธิวิทยา
สิ่งที่ AI ทำได้และทำไม่ได้ในการถ่ายภาพ
บทบาทที่ถูกต้องตามกฎหมายสำหรับ AI ได้แก่ การคัดกรองล่วงหน้า (ทำเครื่องหมายพื้นที่ที่ต้องการค้นหา) การจัดลำดับความสำคัญ (นำเสนอกรณีที่ดูเหมือนเร่งด่วน) ความช่วยเหลือในการวัด (การคำนวณการวัดมาตรฐาน เช่น อัตราส่วนหัวใจ/ทรวงอก) และการร่างรายงาน (ใส่สิ่งที่ค้นพบลงในข้อความที่เรียบร้อย) สิ่งที่ AI ไม่สามารถทำได้: การวินิจฉัยขั้นสุดท้าย การวินิจฉัยขั้นสุดท้ายของเนื้อร้าย/เนื้องอก การตัดสินใจในการรักษา และการเปลี่ยนการตรวจ
ข้อผิดพลาดที่ร้ายกาจที่สุดของ AI ตามการมองเห็นคือการที่ AI ฝึกฝนโดยส่วนใหญ่เกี่ยวกับข้อมูลของมนุษย์หรือข้อมูลสายพันธุ์ที่จำกัด กายวิภาคของทรวงอกของสุนัขและทรวงอกของแมว เกรย์ฮาวด์ และบูลด็อกนั้นแตกต่างกัน AI สามารถสร้างความสับสนให้กับความแตกต่างเหล่านี้ และระบุว่าความแปรผันปกติเป็นพยาธิวิทยา หรือในทางกลับกัน
ข้อควรระวัง: เพียงเพราะ AI ทำเครื่องหมายการค้นพบไม่ได้หมายความว่า "มีบางอย่างอยู่ที่นั่น"; แปลว่า "ดูนี่สิ" แต่ละพื้นที่ที่ทำเครื่องหมายไว้ควรได้รับการตรวจสอบโดยเทียบกับบริบททางคลินิกและการถ่ายภาพตำแหน่งมาตรฐาน บริเวณที่ไม่มีเครื่องหมายควรได้รับการตรวจโดยแพทย์ด้วย
ข้อผิดพลาดสองทาง: ผลบวกลวงและผลลบลวง
Image AI สร้างข้อผิดพลาดสองประเภท ผลบวกลวง: ทำเครื่องหมายการค้นพบที่ไม่มีอยู่จริง (เช่น เข้าใจผิดว่าเป็นมวลในการซ้อนทับ) สิ่งนี้นำไปสู่การตรวจสอบและความวิตกกังวลที่ไม่จำเป็นต่อเจ้าของ ผลลบลวง: พลาดการค้นพบที่แท้จริง (เช่น พลาดการแพร่กระจายเล็กน้อย) สิ่งนี้เป็นอันตรายมากกว่าเพราะอาจทำให้แพทย์หลงเชื่อได้ ดังนั้น เพียงเพราะ AI บอกว่า "สะอาด" ไม่ได้ยกเว้นพยาธิวิทยา แพทย์จะต้องประเมินภาพทั้งหมดด้วยตาของเขาเอง
ทีละขั้นตอน: การประเมินภาพล่วงหน้าด้วย AI
- ได้ภาพที่มีคุณภาพ หากไม่มีตำแหน่งมาตรฐาน ค่าแสงที่ถูกต้อง ภาพที่ชัดเจน ไม่มีการตีความที่เชื่อถือได้
- เพิ่มบริบททางคลินิก แจ้งสายพันธุ์ อายุ ข้อร้องเรียน และผลการตรวจสอบแก่ AI
- ขอคัดกรองล่วงหน้า ขอให้ AI "ทำเครื่องหมายบริเวณที่ต้องดู" ไม่ใช่ "ทำการวินิจฉัย"
- ตรวจสอบสัญญาณ ตรวจสอบแต่ละสัญญาณด้วยภาพมาตรฐานและบริบททางคลินิก
- ตามหาผู้ที่หลบหนี ตรวจสอบพื้นที่ที่ AI ไม่ได้ทำเครื่องหมายด้วยตัวคุณเอง
- ปรึกษาผู้เชี่ยวชาญ. รับการประเมินจากนักรังสีวิทยา/พยาธิวิทยา ในกรณีที่ผลการค้นพบที่น่าสงสัยหรือสำคัญ
- ให้แพทย์อนุมัติรายงาน การตีความขั้นสุดท้ายและลายเซ็นเป็นของแพทย์
มินิเคสสามอัน
กรณีที่ 1 AI ในสุนัขอายุ 9 ปี ตรวจพบก้อนเนื้อในกลีบปอดด้านขวา แพทย์ตรวจบริเวณนั้นด้วยการสกัดแบบสองตำแหน่งมาตรฐาน เขาเห็นว่าจริงๆ แล้วเครื่องหมายนั้นเป็นเงาของกระดูกซี่โครงและเส้นเลือดที่ทับซ้อนกัน (ผลบวกลวง) AI มุ่งความสนใจไป แต่แพทย์กลับแก้ไขการวินิจฉัย
กรณีที่ 2 ภาพเอ็กซ์เรย์ 14 ภาพสะสมระหว่างกะฉุกเฉินที่มีงานยุ่ง AI จัดเรียงภาพตามความน่าจะเป็นเร่งด่วนและนำกรณีที่เป็นไปได้ของของเหลวในช่องท้องออกมา แพทย์ใช้คำสั่งนี้เป็นลำดับความสำคัญ แต่ยังคงประเมินแต่ละภาพด้วยตัวเอง ประหยัดเวลาในการจัดลำดับความสำคัญ การตัดสินใจเป็นของแพทย์
กรณีที่ 3 ตัวอย่างเซลล์วิทยาจากมวล "อาจมีการอักเสบ" AI กล่าว แพทย์สังเกตว่าตัวอย่างมีคุณภาพไม่ดี (มีเซลล์น้อย มีเลือดปนเปื่อย) จึงเก็บตัวอย่างใหม่ส่งให้พยาธิแพทย์ ผลลัพธ์ที่ได้ก็แตกต่างออกไป กรณีนี้แสดงให้เห็นว่าหากตัวอย่าง/คุณภาพของภาพไม่ดี เอาต์พุต AI ก็ไม่น่าเชื่อถือเช่นกัน
แผนภูมิเปรียบเทียบ
สถานะ
บทบาทของเอไอ
บทบาทของแพทย์
คุณภาพของภาพไม่ดี
ไม่น่าเชื่อถือก็ตักเตือน.
ถ่ายใหม่/ตัวอย่าง
ค้นหาการทำเครื่องหมาย
“ดูนี่” เบาะแส
ตรวจสอบด้วยภาพมาตรฐาน
ไม่มีการค้นพบ
ไม่รวมพยาธิวิทยา
ตรวจสอบด้วยตัวคุณเอง
การค้นพบที่สำคัญ/น่าสงสัย
รายงานร่าง
ปรึกษารังสีแพทย์/พยาธิวิทยา ยืนยัน
เทมเพลตที่สามารถคัดลอกได้สี่แบบ
บทบาท: ผู้ช่วยคัดกรองภาพล่วงหน้า (คุณไม่ได้วินิจฉัย แต่คุณดึงดูดความสนใจ) บริบท: ประเภท [...] อายุ [...] ข้อร้องเรียน [...] ประเภทช็อต [...] ตำแหน่ง งาน: ระบุพื้นที่ในภาพนี้ที่ต้องพิจารณาอย่างรอบคอบและเหตุผล ให้ "การวินิจฉัยขั้นสุดท้าย"; เขียนว่า "ตรวจสอบโดยแพทย์" สำหรับแต่ละรายการ
ภารกิจ: สร้างรายงานที่มีโครงสร้างจากการค้นพบทางรังสีวิทยาต่อไปนี้ (คุณภาพทางเทคนิค / การค้นพบ / การตีความที่แนะนำ) กฎ: เขียนการตีความด้วยภาษา "ที่เป็นไปได้" ห้ามทำการวินิจฉัยขั้นสุดท้าย การตีความขั้นสุดท้ายเป็นของแพทย์ ผลการวิจัย: [...]
งาน: จัดทำรายการตรวจสอบคุณภาพทางเทคนิคสำหรับรูปภาพ/ตัวอย่างนี้ (ตำแหน่ง การเปิดรับแสง การเคลื่อนไหว ความเพียงพอของตัวอย่าง) หากคุณภาพต่ำ ระบบจะไฮไลต์คำเตือน "ความคิดเห็นไม่น่าเชื่อถือ ต้องโพสต์ใหม่" บริบท: [...]
ภารกิจ: รายการที่มีเกณฑ์ธงแดงเมื่อต้องมีการส่งต่อไปยังผู้เชี่ยวชาญ (นักรังสีวิทยา/พยาธิวิทยา) สำหรับการค้นพบต่อไปนี้ การตัดสินใจเป็นของแพทย์ กำลังค้นหา: [...]
พรอมต์อ่อน / พรอมต์แข็งแกร่ง
อ่อนแอ: "มีอะไรอยู่ในเอ็กซเรย์นี้ ช่วยวินิจฉัยหน่อย"
Güçlü: "ภาพเอ็กซ์เรย์ทรวงอกด้านขวาซ้ายของแมวอายุ 10 ขวบที่บ่นว่าไอ ระบุบริเวณที่ต้องตรวจสอบอย่างละเอียดและเหตุผล อย่าทำการวินิจฉัยขั้นสุดท้าย เขียนว่า "แพทย์ต้องตรวจสอบ" สำหรับแต่ละรายการ หากคุณพบปัญหาเกี่ยวกับคุณภาพของภาพ ให้ระบุปัญหานั้นก่อน"
ในการแจ้งเตือนอันทรงพลัง บทบาทของ AI ถูกจำกัดอยู่เพียงการคัดกรองล่วงหน้า จัดลำดับความสำคัญการควบคุมคุณภาพ และห้ามการวินิจฉัย
ข้อผิดพลาดทั่วไป
- เข้าใจผิดว่าเป็นสัญญาณการรับรู้ AI บอกว่า "ดูที่นี่" ไม่ใช่ "นี่คือสิ่งนั้น"
- แสดงความคิดเห็นด้วยภาพคุณภาพต่ำ ทั้ง AI และมนุษย์ต่างเข้าใจผิดในภาพคุณภาพต่ำ
- เชื่อมั่นในผลลัพธ์ที่ "สะอาด" และละทิ้งการตรวจสอบ ผลลบลวงถือเป็นความเสี่ยงที่แท้จริง
- ข้ามความแตกต่างประเภท/ตำแหน่ง AI ที่ได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อมูลของมนุษย์หรือข้อมูลประเภทอื่นๆ จะทำให้เข้าใจผิด
- การส่งต่อผู้เชี่ยวชาญล่าช้า ในการค้นพบที่สำคัญ/น่าสงสัย การประเมินของนักรังสีวิทยา/พยาธิวิทยาถือเป็นสิ่งสำคัญ
เกณฑ์ความน่าเชื่อถือและปัญหา "กล่องดำ"
เครื่องมือ AI ที่เน้นการมองเห็นมักจะให้คะแนนความน่าจะเป็น: “ผู้ชมมีแนวโน้มที่จะสูง” หรือเปอร์เซ็นต์ ตัวเลขนี้ทำให้เกิดความรู้สึกมั่นใจที่ทำให้เข้าใจผิด อย่างไรก็ตาม มักเป็นไปไม่ได้ที่จะเห็นว่าโมเดลตัดสินใจอย่างไรในเบื้องหลัง สิ่งนี้เรียกว่าปัญหากล่องดำ: ระบบสร้างผลลัพธ์แต่ไม่ได้อธิบายเหตุผลในลักษณะที่มนุษย์สามารถควบคุมได้ แพทย์ไม่ควรมีความเชื่อมั่นแบบไร้เหตุผลในผลลัพธ์ที่เขาไม่เห็นเหตุผล คะแนนสูงจะมีความหมายหากข้อมูลและเงื่อนไขของแบบจำลองนั้นได้รับการฝึกอบรมคล้ายกับผู้ป่วยของคุณ หากเกี่ยวข้องกับสายพันธุ์อื่น อุปกรณ์อื่น หรือตำแหน่งที่ผิดปกติ คะแนนจะไม่น่าเชื่อถืออย่างรวดเร็ว
หลักการทั่วไปคือ ไม่ว่าคะแนน AI จะเป็นอย่างไร ให้พิจารณาตัวเองและจับคู่กับบริบททางคลินิก เพื่อค้นหาสิ่งที่จะเปลี่ยนการตัดสินใจของคุณ คะแนนที่สูงอาจนำคุณไปทดสอบ แต่การทดสอบและการตรวจวินิจฉัยจะเป็นตัววินิจฉัย คะแนนที่ต่ำไม่ควรทำให้คุณมั่นใจ เนื่องจากผลลบที่ผิดพลาดเกิดขึ้นได้เสมอ นอกจากนี้ การประเมินภาพเดิมอีกครั้งภายใต้เงื่อนไขที่แตกต่างกัน (ตำแหน่งใหม่ ค่าแสงที่แตกต่างกัน) จะช่วยลดขอบเขตของข้อผิดพลาดสำหรับทั้งคุณและ AI Vision AI เป็นเครื่องมือที่ดึงดูดความสนใจของดวงตาที่มีประสบการณ์ ไม่ใช่สิ่งทดแทน น้ำหนักของการตีความขั้นสุดท้ายขึ้นอยู่กับแพทย์เสมอ
โดยสรุป
AI ที่อิงตามวิสัยทัศน์เป็นตัวช่วยที่ทรงพลังในการคัดกรองล่วงหน้า การจัดลำดับความสำคัญ และการร่างรายงาน แต่ไม่ได้วินิจฉัยแน่ชัด ใช้เครื่องหมายของพวกเขาเป็นสัญญาณ "ดูที่นี่" ตรวจสอบแต่ละรายการด้วยภาพมาตรฐานและบริบททางคลินิก และตรวจสอบบริเวณที่ไม่มีเครื่องหมายด้วยตนเอง หากคุณภาพของภาพ/ตัวอย่างไม่ดี ผลงานจะไม่น่าเชื่อถือ ในกรณีที่การค้นพบที่สำคัญ ควรปรึกษานักรังสีวิทยาหรือพยาธิวิทยา การตีความขั้นสุดท้ายและความรับผิดชอบเป็นของแพทย์
งานสมัคร
สแกนภาพสามภาพล่วงหน้า (ภาพเอ็กซ์เรย์หนึ่งภาพ อัลตราซาวนด์หนึ่งชิ้น และเซลล์วิทยาหนึ่งภาพ) ลงใน AI สำหรับแต่ละ: (1) ตรวจสอบพื้นที่ที่ AI ทำเครื่องหมายด้วยรูปภาพมาตรฐาน (2) ประเมินว่ามีผลบวกลวงหรือผลลบลวง (3) สังเกตว่ากรณีใดที่ต้องได้รับคำแนะนำจากผู้เชี่ยวชาญ สร้างรายการตรวจสอบคุณภาพและใช้ในคลินิกด้วย
รายการตรวจสอบ
- [ ] ฉันได้ภาพที่มีคุณภาพด้วยตำแหน่งมาตรฐานและค่าแสงที่ถูกต้อง
- [ ] ฉันให้ข้อมูลบริบททางคลินิก (ประเภท อายุ ข้อร้องเรียน) แก่ AI
- [ ] ฉันขอให้ AI คัดกรองเบื้องต้น ไม่ใช่วินิจฉัย
- [ ] ฉันตรวจสอบพื้นที่ที่ทำเครื่องหมายด้วยภาพมาตรฐาน
- [ ] ฉันยังตรวจสอบบริเวณที่ไม่มีเครื่องหมายด้วยตัวเองด้วย
- [ ] ฉันได้ปรึกษาผู้เชี่ยวชาญเกี่ยวกับการค้นพบที่สำคัญ/น่าสงสัย
- [ ] ในฐานะแพทย์ ฉันอนุมัติรายงานขั้นสุดท้าย