Australische Perspektiven zur künstlichen Intelligenz in der tierärztlichen Praxis

Während künstliche Intelligenz (KI) und die jüngsten Entwicklungen im Deep Learning (DL) das Interesse an der medizinischen Bildgebung geweckt haben, gab es wenig Kommentare zu den Auswirkungen von KI auf Tierärzte und tierärztliche Bildgebungstechnologen. Diese Umfrage-Studie zielte darauf ab, die Einstellungen, Anwendungen und Bedenken von Tierärzten und Radiologie-Fachleuten in Australien hinsichtlich der schnell aufkommenden Anwendungen von KI zu verstehen. Eine anonyme Online-Umfrage wurde an die Mitglieder von drei australischen tierärztlichen Berufsorganisationen verteilt. Die Umfrageeinladungen wurden per E-Mail und sozialen Medien geteilt, und die Umfrage war 5 Monate lang geöffnet. Unter den 84 Befragten gab es ein hohes Maß an Akzeptanz für weniger komplexe Aufgaben (z. B. Patientenregistrierung, Triage und Abgabe von Arzneimitteln) und weniger Akzeptanz für die Automatisierung von komplexen Aufgaben (z. B. Chirurgie und Interpretation). Es gab eine niedrige Prioritätswahrnehmung für die Rolle der KI bei komplexen Aufgaben (z. B. Diagnose, Interpretation und Entscheidungsfindung) und eine hohe Priorität für Anwendungen, die komplexe Aufgaben automatisieren (z. B. Quantifizierung, Segmentierung, Rekonstruktion) oder die Bildqualität verbessern (z. B. Dosis-/Geräuschreduzierung und Pseudo-CT zur Dämpfungskorrektur). Medico-rechtliche, ethische, Diversitäts- und Datenschutzprobleme wurden als moderat oder stark besorgniserregend wahrgenommen, während es scheinbar keine Bedenken hinsichtlich der klinischen Nützlichkeit von KI und der Verbesserung der Effizienz gab. Leichte Bedenken betrafen Redundanz, Trainingsvorurteile, Transparenz und Validität. Australische Tierärzte und tierärztliche Fachleute erkennen wichtige Anwendungen von KI zur Unterstützung von sich wiederholenden Aufgaben, zur Durchführung weniger komplexer Aufgaben und zur Verbesserung der Qualität von Outputs in der medizinischen Bildgebung an. Es gibt Bedenken hinsichtlich ethischer Aspekte der Algorithmusentwicklung und -implementierung.