News

00:00
Журнал медицинских наук - 医学科学报 (Онлайн-версия)
Журнал медицинских наук - 医学科学报 (Онла...
...
News
00:09, 18 Apr

Врачам трудно отличить поддельные рентгеновские снимки

Исследование показало, что большинство радиологов не могут отличить реальные рентгеновские снимки от сгенерированных ИИ, что создает риски для науки и медицины

科学网—假X光片医生也难辨
medical.sciencenet
medical.sciencenet.cn

Short Summary

Новое исследование, опубликованное в журнале «Радиология», выявило тревожную проблему: большинство радиологов не способны отличить реальные рентгеновские снимки от сгенерированных искусственным интеллектом. Лишь 41% специалистов заподозрили наличие синтетических изображений в представленном наборе, а при целенаправленной проверке средняя точность распознавания составила лишь 75%. При этом сами ИИ-модели, такие как ChatGPT и Gemini, также демонстрируют несовершенство в различении, показывая точность от 57% до 85%.

Проблема вызвана высокой реалистичностью ИИ-генерации, которая способна воспроизводить мельчайшие детали медицинских изображений. Исследователи из Медицинской школы Икана на горе Синай отмечают, что опыт радиологов (от 0 до 40 лет) не влиял на их способность обнаруживать подделки. Эксперты, такие как микробиолог Элизабет Бик, предупреждают, что это ставит под угрозу не только целостность научных исследований, но и клинические процессы, страховые выплаты и судебные разбирательства, где рентгеновские снимки используются как доказательства.

В качестве решений ученые предлагают специальные обучающие программы для радиологов, которые учат выявлять характерные артефакты ИИ-изображений (например, слишком гладкие кости или неестественно прямые позвоночники). Также рассматриваются технологии цифровых водяных знаков и регулирующие меры со стороны государственных органов. Парадоксально, но синтетические данные могут принести и пользу, заполняя пробелы в наборах для обучения диагностических ИИ-моделей и улучшая их производительность, как отмечает Кертис Лэнглотц из Стэнфордского университета.

Key Takeaways
Низкая способность к обнаружению

Только 41% радиологов заподозрили наличие ИИ-снимков в представленном наборе, а при целенаправленной проверке средняя точность распознавания составила 75%

Опыт не является преимуществом

Способность отличать реальные снимки от сгенерированных ИИ не зависела от профессионального стажа радиологов, который варьировался от 0 до 40 лет

Риски для различных сфер

Фальшивые изображения угрожают целостности научной литературы, а также могут негативно повлиять на клинические рабочие процессы (workflows), страховые иски и судебные процессы

Двойственная роль синтетических данных

С одной стороны, они представляют угрозу, с другой — могут улучшить производительность диагностических ИИ-моделей, заполняя пробелы в обучающих данных

Text generated using AI

Искусственный интеллект, Медицинская визуализация, Радиология, Рентгеновские снимки, Научная целостность, Синтетические данные
1

Recommendations on the topic

Comments

Golos Nauki Logo
Home page
Support Project
Sections
Быстрый доступ
  • Author's interview
  • Video Abstracts
Sponsor
* is not an advertisement
Presentation
Information

    Phone: 8 (800) 350 17-24email: office@golos-nauki.ru
    Sign Up
    Журнал медицинских наук - 医学科学报 (Онлайн-версия)News Feed
    Other News