論文の概要: Artificial Intelligence Should Genuinely Support Clinical Reasoning and Decision Making To Bridge the Translational Gap
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.05030v1
- Date: Thu, 05 Jun 2025 13:39:37 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-06 21:53:49.73341
- Title: Artificial Intelligence Should Genuinely Support Clinical Reasoning and Decision Making To Bridge the Translational Gap
- Title（参考訳）: 人工知能は、翻訳ギャップを橋渡しする臨床推論と意思決定を総合的に支援すべきである
- Authors: Kacper Sokol, James Fackler, Julia E Vogt,
- Abstract要約: 人工知能は医学に革命をもたらすと約束しているが、その影響は広く翻訳されるギャップのために限られている。
本稿では,医師の認知・てんかん活動の補完を目的とした,データ駆動型支援ツールの新たな社会工学的概念化を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.943798814005676
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Artificial intelligence promises to revolutionise medicine, yet its impact remains limited because of the pervasive translational gap. We posit that the prevailing technology-centric approaches underpin this challenge, rendering such systems fundamentally incompatible with clinical practice, specifically diagnostic reasoning and decision making. Instead, we propose a novel sociotechnical conceptualisation of data-driven support tools designed to complement doctors' cognitive and epistemic activities. Crucially, it prioritises real-world impact over superhuman performance on inconsequential benchmarks.
- Abstract（参考訳）: 人工知能は医学に革命をもたらすと約束しているが、その影響は広く翻訳されるギャップのために限られている。
このようなシステムを臨床実践と根本的に相容れないものにし、特に診断的推論と意思決定に重点を置く技術中心のアプローチが課題となっていると仮定する。
そこで我々は,医師の認知・てんかん活動の補完を目的とした,データ駆動支援ツールの新たな社会技術的概念化を提案する。
重要なことは、それは非連続的なベンチマークにおける超人的パフォーマンスに対する現実世界の影響を優先している。
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