Два специалиста смотрят на один и тот же снимок молочной железы. Один — опытный врач, второй — программа с искусственным интеллектом. Иногда их мнения совпадают, иногда расходятся. От того, насколько часто они соглашаются друг с другом, зависит, насколько точно они вместе отличат здоровую ткань от опухоли.
В новой работе учёные взяли математический инструмент — копулы — и с его помощью разобрали, как связаны ошибки двух таких «гребцов» при двух разных задачах. Первая задача — исключить болезнь: если оба говорят «здоров», пациент уходит без лишних тревог. Вторая — подтвердить болезнь: если оба говорят «болен», пациента отправляют на лечение. Оказалось, для исключения болезни лучше, когда врач и ИИ чаще соглашаются именно на снимках с реальной опухолью. А для подтверждения — наоборот, полезнее, когда их мнения расходятся на снимках здоровых женщин.
Это проверили на трёх наборах маммографий, где ИИ помогал врачам снизить нагрузку или улучшить точность. Результаты совпали с теорией. Практический вывод простой: настраивая ИИ-помощника, нужно заранее решить, для какой задачи он нужен — отсеивать здоровых или вылавливать больных. И под эту задачу подбирать степень «созвучности» с врачом.
Копулы — это математические функции, которые описывают, как связаны между собой случайные величины. Название происходит от латинского copula — «связка, соединение».