设计面向病理医生的 AI 辅助诊断工具的的经验教训
人机交互
2021-02-12 v4 图像与视频处理
摘要
尽管数据驱动的人工智能（AI）前景广阔，但对于如何弥合传统医生主导诊断与由 AI 自动化的可行医学未来之间的鸿沟，人们知之甚少。具体而言，鉴于大多数 AI 仍处于初级阶段且易出错（例如数字病理学中的 AI），我们如何将其有益地融入医生的诊断工作流？为探索此问题，我们首先基于 AI 的能力与局限，提出一系列让人类病理医生与 AI 协作的技术；基于此，我们原型开发了 Impetus——一个由 AI 采取不同程度主动性、在组织学切片肿瘤检测中向病理医生提供多种协助的工具。我们总结了与八位病理医生研究的观察与经验教训，并探讨面向未来以人为中心的医学 AI 系统的建议。
引用
@article{arxiv.2006.12695,
title = {Lessons Learned from Designing an AI-Enabled Diagnosis Tool for Pathologists},
author = {Hongyan Gu and Jingbin Huang and Lauren Hung and Xiang 'Anthony' Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.12695},
year = {2021}
}
备注
25 pages, 5 figures. To appear in the 24th ACM Conference on Computer-Supported Cooperative Work and Social Computing (CSCW 2021)