Celem badania było porównanie skuteczności diagnostycznej oprogramowania sztucznej inteligencji (AI) w interpretacji zdjęć rentgenowskich psów i kotów z wiedzą i doświadczeniem radiologów weterynaryjnych. Istnieje rosnące zainteresowanie wdrażaniem AI w diagnostyce medycznej, zwłaszcza w kontekście niedoboru ekspertów w medycynie weterynaryjnej. Badanie opierało się na hipotezach, że (1) AI będzie co najmniej tak skuteczne jak radiolodzy, a (2) AI będzie mniej skuteczne w przypadkach o wysokiej niejednoznaczności. AI może zredukować błędy diagnostyczne, poprawiając dostępność diagnostyki oraz zmniejszając wpływ stronniczości i przypadkowych zmienności, co może prowadzić do lepszych wyników zdrowotnych.
Najnowocześniejsza sztuczna inteligencja radiologiczna weterynaryjna może być niezawodnym narzędziem wykorzystywanym do określania opisowych wyników radiografii psów i kotów, dzięki czemu nadaje się do szerszego zastosowania i zwiększa dostępność wiedzy specjalistycznej w tej dziedzinie. Podczas gdy sztuczna inteligencja jest obiecująca w zwiększaniu możliwości diagnostyki weterynaryjnej, jej optymalne zastosowanie prawdopodobnie polega na uzupełnieniu ludzkiej wiedzy. Wykorzystując mocne strony sztucznej inteligencji oraz wiedzy i doświadczenia radiologów, sztuczna inteligencja może poprawić dokładność diagnostyczną, zwiększyć dostępność opinii ekspertów i poprawić wyniki leczenia pacjentów w zakresie opieki weterynaryjnej.
Zachęcamy do zapoznania się z badaniem i poznania szczegółowych wyników.
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40061904/
