Google DeepMind与Google Research今日在国际学术期刊Nature Medicine上发表一篇联合论文。该论文提出了一种AI系统CoDoC（互补性驱动的延迟到临床工作流程），它可以在假设的医疗环境中确定预测性AI工具的相对准确性，以及系统何时应该听从人类临床医生的意见。

CoDoC探讨了如何在假设的医疗环境中利用人类与AI的合作来提供最佳结果。研究人员用多个真实世界的数据集对CoDoC进行了全面测试，结果表明，将人类最好的专业知识与预测性AI相结合，比单独使用任何一种都更准确。

在一个示例场景中，与常用的临床工作流程相比，CoDoC不仅将英国乳房x线摄影数据集的假阳性减少了25%，还能够将临床医生需要阅读的病例数量减少2/3。研究团队已在GitHub上开源了CoDoC的代码。

论文地址：

https://www.nature.com/articles/s41591-023-02437-x%20