X-ray AI looks strong at spotting tuberculosis — until the other patients are also illهوش مصنوعیِ خوانش X-ray در تشخیص سل خوب عمل می‌کند — تا وقتی بیماران دیگر هم بیمار باشند

Artificial intelligence systems read chest X-rays well when telling tuberculosis from healthy lungs, but stumbled when the other patients had pneumonia or a lung tumour. Against pneumonia, the best system ranked tuberculosis cases lower, not higher.سیستم‌های هوش مصنوعی در خواندن X-ray قفسه سینه وقتی قرار است سل را از ریه‌های سالم تشخیص دهند خوب عمل می‌کنند، اما وقتی بیماران دیگر پنومونی یا تومور ریه داشتند، عملکردشان افت می‌کرد. در برابر پنومونی، بهترین سیستم موجود به موارد سل رتبه پایین‌تری می‌داد، نه بالاتر.

ترجمهٔ ماشینی است؛ برای دقت به متن اصلی انگلیسی مراجعه کنید.

Why it matters

Tuberculosis is a lung infection that still kills over a million people a year, and X-ray software is being offered as a cheap way to find cases early. Real clinics are full of people who are ill with something else, not people with perfectly healthy lungs. This study suggests some of these systems may be reacting to "this chest looks abnormal" rather than to tuberculosis itself. It is a test on stored images, not on real patients being screened, so it is a warning sign for buyers and regulators rather than proof that any specific tool has harmed anyone.سل یک عفونت ریوی است که همچنان سالانه بیش از یک میلیون نفر را می‌کشد، و نرم‌افزارهای X-ray به‌عنوان راهی ارزان برای تشخیص زودهنگام موارد ابتلا عرضه می‌شوند. کلینیک‌های واقعی پر از افرادی هستند که به بیماری دیگری مبتلایند، نه افرادی با ریه‌های کاملاً سالم. این مطالعه نشان می‌دهد برخی از این سیستم‌ها شاید به «غیرعادی به‌نظر رسیدنِ این قفسه سینه» واکنش نشان می‌دهند، نه به خود سل. این آزمایش روی تصاویر ذخیره‌شده انجام شده، نه روی بیماران واقعی در حال غربالگری، پس بیشتر هشداری است برای خریداران و نهادهای نظارتی، نه اثباتی بر اینکه ابزار خاصی به کسی آسیب زده است.

Who's behind it: Mushir Akhtar, M. Tanveer and Mohd. Arshad, Indian Institute of Technology Indore.

Summary by the Lemma AI · how we grade

Read the original paper (arxiv.org)