AI支援による継続的相互作用における偽陽性への初期反応：大腸内視鏡検査のケーススタディ

臨床支援システムにおける人工知能（AI）の使用が増加しています。本記事では、継続的な相互作用シナリオに対するAIの支援に焦点を当てます。ユーザー入力が持続し、AIの提案がいつでも表示されるこれらの継続的な人間とAIの相互作用におけるエンドユーザーの行動を十分に理解することはまだ欠けています。私たちは、21人の内視鏡医とAI大腸内視鏡支援システムを含む制御されたラボ研究を提示します。カスタム開発されたアプリケーションと市販のビデオゲームコントローラーを使用して、参加者のナビゲーション行動と14本の内視鏡動画にわたる臨床評価を記録します。各動画はAIの推奨を模倣するために手動で注釈付けされ、真陽性または偽陽性のいずれかになります。AIの推奨と臨床評価の間の時間は、不正確な評価の場合に有意に長いことがわかります。さらに、表示される医療内容のタイプが意思決定時間に有意に影響します。最後に、参加者の臨床的役割が臨床AI支援システムの認識に大きな影響を与えることを発見しました。私たちの研究は、臨床シナリオにおける不完全で継続的なAI支援の影響についての現実的な評価を示しています。