Awareness of Ambiguity in Medical Data Analysis AI Assistants

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用于临床决策的人工智能（AI）助手在医学领域显示出越来越大的潜力。然而，医学评估可能会引起争议，导致专家意见不一致。这引发了如何设计AI助手来处理模糊案例分类的问题。我们的研究比较了两种提供医学时间序列数据分类标签并附带定量不确定性估计的AI助手：传统型与模糊感知型。我们基于现实世界的专家讨论模拟了模糊感知型AI，以突出可能导致专家意见分歧的案例，并提出相互冲突的分类选择的论据。我们的结果显示，模糊感知型AI可以通过显著增加审查争议案例的比例来改变专家的工作流程。我们还发现，AI提供的论据的相关性（从指南中随机选择或由专家选择）会影响专家在修订AI建议标签时的准确性。我们的工作为设计用于争议性临床评估的AI提供了一个新颖的视角。