خبيران ينظران إلى نفس صورة الثدي. الأول طبيب متمرس، والثاني برنامج ذكاء اصطناعي. أحيانًا تتطابق آراؤهما، وأحيانًا تختلف. ومدى تكرار اتفاقهما يحدد مدى دقة تمييزهما معًا بين الأنسجة السليمة والورم.
في الدراسة الجديدة، استخدم الباحثون أداة رياضية تُعرف بالكوبولا (copula) لتحليل كيفية ارتباط أخطاء هذين "المجذفين" في مهمتين مختلفتين. المهمة الأولى هي استبعاد المرض: إذا قال كلاهما "سليمة"، تغادر المريضة دون قلق زائد. والمهمة الثانية هي تأكيد المرض: إذا قال كلاهما "مريضة"، تُحال المريضة للعلاج. وتبين أنه لاستبعاد المرض، من الأفضل أن يتفق الطبيب والذكاء الاصطناعي في كثير من الأحيان على الصور التي تظهر فيها أورام حقيقية. أما لتأكيد المرض، فالعكس صحيح: من المفيد أن تتباين آراؤهما على صور النساء الأصحاء.
تم اختبار ذلك على ثلاث مجموعات من صور الماموغرام، حيث ساعد الذكاء الاصطناعي الأطباء في تقليل العبء أو تحسين الدقة. وتطابقت النتائج مع النظرية. الخلاصة العملية بسيطة: عند ضبط مساعد الذكاء الاصطناعي، يجب تحديد الهدف مسبقًا — هل هو استبعاد الأصحاء أم التقاط المرضى؟ وبناءً على ذلك تُختار درجة "التناغم" مع الطبيب.
الكوبولا هي دوال رياضية تصف كيفية ارتباط المتغيرات العشوائية ببعضها. الاسم مشتق من الكلمة اللاتينية copula بمعنى "رابطة أو صلة".