A különböző, mesterséges intelligenciára támaszkodó diagnosztikai megoldások hatékonyságáról már többször hallottunk, ezek készítői pedig szeretik kidomborítani, hogy termékeik elérik, sőt, egyes esetekben meg is haladják az emberek – azaz az orvosok – képességeit. Ezt igazából különböző vizsgálatok is megerősítették már, ugyanakkor részletes, átfogó elemzés még nem készült arról, hogy milyen szituációkban és milyen módon lehetne kihasználni az orvosi diagnosztikában az AI jelentette előnyöket.

[+]

Ezt a hiányt igyekeztek most pótolni Prof. Alastair Denniston vezetésével a Birminghami Egyetemi Kórház kutatói, akik a The Lancet Digital Health nevű szaklapban tették közzé az eredményeket. Ők arra jutottak, hogy az általuk átnézett 20 500 témába vágó tanulmány kevesebb, mint 1% tekinthető csak valóban szilárd alapokon nyugvónak, ezek alapján pedig kijelenthető, hogy a mélytanuláson alapuló algoritmusoknak valóban van helyük a diagnosztikában, ám hatékonyságuk nem egyértelműen jobb az emberekénél. A begyűjtött adatokat elemezve az AI hatékonysága a betegségek felismerésében 87, a humán orvosoké 86 százalékos volt. A valóban egészséges pácienseket a számítógépek 93, az emberek 91 százalékosan nyilvánították annak. A számok tehát túl közel vannak egymáshoz egyelőre, további, alapos kutatásokra van tehát szükség, hogy a mélytanuló algoritmusok előnyeire, hátrányaira valós körülmények között is fény derüljön.

Ilyen vizsgálatok ezideáig nem igazán voltak: az AI-k általában előre „leszűrt” adatbázisokon dolgoztak. Szakértők, így például a Londoni Egyetemen dolgozó Franz Kiraly véleménye szerint „a történet nem arról szól, hogy az AI jobb vagy sem az egészségügyben dolgozó szakembereknél, hanem arról, hogy az AI teljesítményének értékelésére nincs kidolgozva megfelelő módszer”.