論文の概要: Toward a Human-Centered AI-assisted Colonoscopy System in Australia

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.20790v1
• Date: Sat, 15 Mar 2025 23:36:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-30 07:31:50.444038
• Title: Toward a Human-Centered AI-assisted Colonoscopy System in Australia
• Title（参考訳）: オーストラリアにおける人間中心型AI支援大腸内視鏡システムを目指して
• Authors: Hsiang-Ting Chen, Yuan Zhang, Gustavo Carneiro, Rajvinder Singh,
• Abstract要約: 現在の開発は機械学習モデルのパフォーマンスを優先し、ユーザインターフェース設計、ワークフロー統合、全体的なユーザエクスペリエンスの重要な側面を見越している。 AIの可能性を最大限に実現するために、HCIコミュニティは、ユーザ中心の設計を擁護し、これらのシステムを確実に使用し、内科医の専門知識をサポートし、患者の成果を高める必要がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.548421709213379
• License:
• Abstract: While AI-assisted colonoscopy promises improved colorectal cancer screening, its success relies on effective integration into clinical practice, not just algorithmic accuracy. This paper, based on an Australian field study (observations and gastroenterologist interviews), highlights a critical disconnect: current development prioritizes machine learning model performance, overlooking essential aspects of user interface design, workflow integration, and overall user experience. Industry interactions reveal a similar emphasis on data and algorithms. To realize AI's full potential, the HCI community must champion user-centered design, ensuring these systems are usable, support endoscopist expertise, and enhance patient outcomes.
• Abstract（参考訳）: AI支援大腸内視鏡は、大腸癌スクリーニングの改善を約束するが、その成功は、アルゴリズムの精度だけでなく、効果的な臨床実践への統合に依存している。 本稿では,オーストラリアのフィールドスタディ(観察と胃腸科医のインタビュー)に基づいて,機械学習モデルのパフォーマンスを優先し,ユーザインターフェース設計やワークフロー統合,ユーザエクスペリエンス全体において重要な側面を見越すという,重要な断絶を強調した。 業界の相互作用は、データとアルゴリズムにも同様の重点を置いている。 AIの可能性を最大限に実現するために、HCIコミュニティは、ユーザ中心の設計を擁護し、これらのシステムを確実に使用し、内科医の専門知識をサポートし、患者の成果を高める必要がある。

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