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El seguimiento ocular en combinación con inteligencia artificial es un área de investigación en desarrollo con una amplia gama de aplicaciones, como lo demuestra el creciente número de estudios realizados en este campo. Estos estudios muestran resultados prometedores en términos de pronóstico y diagnóstico, ya que proporcionan información sobre cómo los médicos interpretan las imágenes y los factores que influyen en sus procesos de toma de decisiones. En este estudio, investigamos si se pueden reconocer errores diagnósticos potenciales cometidos por los médicos a través de los movimientos oculares y la inteligencia artificial. Para lograr esto, involucramos a cuatro radiólogos con diferentes niveles de experiencia diagnóstica para analizar 400 imágenes de radiografías de tórax con una amplia gama de anomalías, capturando simultáneamente sus movimientos oculares utilizando un rastreador ocular. Para cada una de las 1546 lecturas resultantes, calculamos características numéricas extraídas utilizando los datos de sacadas de la mirada de los radiólogos. Posteriormente, aplicamos tres algoritmos de aprendizaje automático, como bosques aleatorios, máquinas de soporte vectorial, clasificador de k-vecinos más cercanos, y también una red neuronal para mapear las características de la mirada de lectura con los errores radiológicos, resultando en una precisión de predicción de error de 0.7. Nuestros experimentos demuestran la existencia de una conexión entre errores diagnósticos y la mirada, indicando que los datos de seguimiento ocular pueden servir como una fuente valiosa de información para el análisis de errores humanos.
Anikina et al. (Vie,) estudiaron esta cuestión.