SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

WFRF:(Lallas A.)
 

Sökning: WFRF:(Lallas A.) > Human-computer coll...

  • Tschandl, P. (författare)

Human-computer collaboration for skin cancer recognition

  • Artikel/kapitelEngelska2020

Förlag, utgivningsår, omfång ...

  • 2020-06-22
  • Springer Science and Business Media LLC,2020

Nummerbeteckningar

  • LIBRIS-ID:oai:gup.ub.gu.se/294864
  • https://gup.ub.gu.se/publication/294864URI
  • https://doi.org/10.1038/s41591-020-0942-0DOI

Kompletterande språkuppgifter

  • Språk:engelska

Ingår i deldatabas

Klassifikation

  • Ämneskategori:ref swepub-contenttype
  • Ämneskategori:art swepub-publicationtype

Anmärkningar

  • The rapid increase in telemedicine coupled with recent advances in diagnostic artificial intelligence (AI) create the imperative to consider the opportunities and risks of inserting AI-based support into new paradigms of care. Here we build on recent achievements in the accuracy of image-based AI for skin cancer diagnosis to address the effects of varied representations of AI-based support across different levels of clinical expertise and multiple clinical workflows. We find that good quality AI-based support of clinical decision-making improves diagnostic accuracy over that of either AI or physicians alone, and that the least experienced clinicians gain the most from AI-based support. We further find that AI-based multiclass probabilities outperformed content-based image retrieval (CBIR) representations of AI in the mobile technology environment, and AI-based support had utility in simulations of second opinions and of telemedicine triage. In addition to demonstrating the potential benefits associated with good quality AI in the hands of non-expert clinicians, we find that faulty AI can mislead the entire spectrum of clinicians, including experts. Lastly, we show that insights derived from AI class-activation maps can inform improvements in human diagnosis. Together, our approach and findings offer a framework for future studies across the spectrum of image-based diagnostics to improve human-computer collaboration in clinical practice. A systematic evaluation of the value of AI-based decision support in skin tumor diagnosis demonstrates the superiority of human-computer collaboration over each individual approach and supports the potential of automated approaches in diagnostic medicine.

Ämnesord och genrebeteckningar

Biuppslag (personer, institutioner, konferenser, titlar ...)

  • Rinner, C. (författare)
  • Apalla, Z. (författare)
  • Argenziano, G. (författare)
  • Codella, N. (författare)
  • Halpern, A. (författare)
  • Janda, M. (författare)
  • Lallas, A. (författare)
  • Longo, C. (författare)
  • Malvehy, J. (författare)
  • Paoli, John,1975Gothenburg University,Göteborgs universitet,Institutionen för kliniska vetenskaper, Avdelningen för dermatologi och venereologi,Institute of Clinical Sciences, Department of Dermatology and Venereology(Swepub:gu)xpaojo (författare)
  • Puig, S. (författare)
  • Rosendahl, C. (författare)
  • Soyer, H. P. (författare)
  • Zalaudek, I. (författare)
  • Kittler, H. (författare)
  • Göteborgs universitetInstitutionen för kliniska vetenskaper, Avdelningen för dermatologi och venereologi (creator_code:org_t)

Sammanhörande titlar

  • Ingår i:Nature Medicine: Springer Science and Business Media LLC26, s. 1229-12341078-89561546-170X

Internetlänk

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy