人工知能を扱う人間の専門家は、それ自体が自分よりも正確な医療診断を行うと、新しい研究が発見しました。人間の集団によって行われた診断も、AI単独の診断よりも正確でした。
これらの結果は、 マックスプランク人間開発研究所 ドイツで。彼らは、カリフォルニア州サンフランシスコのヒューマン診断プロジェクトと、ローマのイタリア国立研究評議会の認知科学技術研究所と提携しました。
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Max Planck Instituteのプレスリリースでは、診断エラーは医療分野で「最も深刻な問題の一部」であると述べました。 ChatGpt、Gemini、Claude 3などのAIプログラムは、診断を行う際に医師をサポートするために使用できますが、使用するリスクもあります、と研究者は指摘しました。
「AIシステム、特に大規模な言語モデル（LLMS）は、安全性、品質、公平性を確保するための適切な保護手段なしで個人と社会の両方に影響を与えるハイステークスの決定にますます採用されています」と研究者は研究の要約に書いています。 「しかし、LLMSは幻覚を起こし、常識を欠いており、偏っています。LLMSの固有の制限を反映している可能性があるため、より洗練されたアーキテクチャ、より多くのデータ、またはより多くの人間のフィードバックによって改善されない可能性があります。」
研究者は、Human Diagnosisプロジェクトのデータを分析することにより、人間の専門家とAIの診断精度をテストしました。この研究では、研究者は2,100以上のビネットを調べ、医療専門家が作成した診断を5つの主要なAIモデルとAIを使用して人間の専門家がいるグループと比較しました。
人間とAIの両方を抱えているグループからの診断は、どちらかを含むものしか含まれていなかったグループよりも「大幅に」より正確でした。人間とAIのグループは、人間の診断者の85％を上回ったと発見しましたが、人間だけがより良い仕事をした症例もたくさんありました。さらに、AIが間違った診断を受けたとき、研究によると、人間は「しばしば」正しいものを知っていました。
人間の専門家グループにAIモデルを1つだけ追加するだけでは結果を改善するのに十分でしたが、通常、最良の結果は複数のAIツールを使用して複数の人間から来ました。
これは、「多数の可能な解決策を伴う複雑でオープンエンドの診断質問」に特に当てはまりました、とプレスリリースは述べています。
「我々の結果は、人間とAIモデル間の協力が患者の安全性を改善する大きな可能性があることを示しています」と、Max Planck Institutesの適応合理性センターのポスドク研究者であるNikolasZöllerは、次のように述べています。
結果の理由
なぜそうなのですか？プレスリリースでは、人間とAIが「体系的に異なるエラー」を行うと述べたので、彼らはお互いを補完することができます。
「人間を機械に置き換えることではありません。むしろ、人工知能を集団的意思決定において最大限の可能性を展開する補完的なツールと見なすべきです」と、マックスプランク研究所の上級研究科学者であるStefan Herzogは述べています。
それでも、この研究にはいくつかの制限があります。この研究では、臨床環境での実際の患者、ビネットだけでは見られず、患者を治療しない患者の診断に焦点を当てていました。
プレスリリースによると、この研究は、オープンエンドの意思決定（HACID）プロジェクトにおけるハイブリッドヒトの人工集団情報の一部であると述べました。 Hacidの目標は、人間と機械の知能を統合することにより、将来の臨床意思決定サポートシステムの開発を促進することです。
#人間AIの協力はより正確な医学的診断になります研究