Kelainan yang jelas bahkan terlewatkan oleh ahli radiologi berpengalaman – ScienceDaily

Kelainan yang jelas bahkan terlewatkan oleh ahli radiologi berpengalaman – ScienceDaily


Ada video klasik yang mendemonstrasikan bagaimana otak kita memproses informasi dan mengalokasikan perhatian di mana orang memantul dan mengoper bola basket dan penonton diminta menghitung operannya.

Jika Anda belum melihatnya, tonton di sini lalu kembali. Lanjutkan. Aku akan menunggu.

Eksperimen tersebut menyoroti fenomena yang disebut kebutaan tanpa perhatian. Kita tidak bisa memperhatikan semuanya sekaligus, jadi otak kita harus menyaring informasi. Dalam situasi di video tersebut, taruhannya rendah. Tetapi bagaimana jika kebutaan yang tidak disengaja menyebabkan ahli radiologi, misalnya, melewatkan sesuatu yang jelas dan serius?

Sebuah studi dari peneliti University of Utah Lauren Williams, Trafton Drew dan rekannya menemukan bahwa ahli radiologi yang berpengalaman, ketika mencari satu kelainan, dapat sepenuhnya melewatkan yang lain. Hasilnya, dipublikasikan di Buletin & Review Psikonomis, Tunjukkan bahwa kebutaan yang tidak disengaja dapat menimpa bahkan para ahli.

“Kebutaan tanpa perhatian mengungkapkan batas-batas kognisi manusia,” kata Williams, lulusan U baru-baru ini dan sekarang menjadi sarjana postdoctoral di University of California, San Diego, “dan penelitian ini menunjukkan bahwa bahkan pakar yang sangat terlatih pun terikat oleh mesin yang sama seperti semua orang. lain.”

“Bahkan jika para ahli ini melewatkan temuan yang tampaknya jelas ini,” tambah Drew, profesor psikologi, “ini menunjukkan bahwa ini adalah sesuatu yang sangat penting yang perlu kita pahami tentang bagaimana kita semua memandang dunia.”

Kehilangan gorila

Menurut beberapa perkiraan, kesalahan medis, termasuk kelainan radiologis yang terlewat, adalah penyebab utama kematian ketiga di Amerika Serikat. “Kami telah lama mengetahui bahwa banyak kesalahan dalam radiologi terlihat secara retrospektif,” kata Drew. “Ini berarti jika ada yang tidak beres dengan pasien, Anda sering dapat kembali ke pencitraan untuk pasien itu dan melihat bahwa ada tanda-tanda yang terlihat – katakanlah, nodul paru – pada sesuatu seperti CT dada.”

Jadi, pada 2013, Drew dan rekannya melakukan eksperimen untuk memahami bagaimana para ahli terlatih bisa melewatkan tanda-tanda yang jelas itu. Dalam studi tersebut, penulis mempresentasikan radiologis dengan scan chest computed tomography (CT) dan meminta mereka untuk mencari nodul kanker paru-paru. Tetapi penulis juga telah menempatkan gambar gorila ke dalam pemindaian – sesuatu yang jelas tidak termasuk dalam paru-paru. Drew dan rekannya menemukan bahwa 83% ahli radiologi tidak memperhatikan gorila tersebut.

Tapi itu gorila. Bagaimana hasilnya bisa berbeda, mereka bertanya-tanya, jika bukannya gorila, itu adalah kelainan yang secara masuk akal bisa muncul pada CT scan?

Jadi Williams, Drew, dan rekan mereka dari UCLA dan Macquarie University membuat eksperimen lain. Mereka meminta 50 ahli radiologi untuk mengevaluasi tujuh CT scan dada untuk kanker paru-paru, tetapi kali ini pemindaian terakhir mencakup dua kelainan yang jelas: massa payudara yang signifikan dan limfadenopati (kelenjar getah bening yang abnormal). Dua pertiga dari ahli radiologi tidak memperhatikan massa yang berpotensi menjadi kanker. Sepertiga tidak memperhatikan limfadenopati.

Seperti siapa pun yang mengalami kebutaan tanpa perhatian, saya pikir banyak ahli radiologi yang terkejut mengetahui bahwa mereka telah melewatkan sesuatu, “kata Williams, yang mengelola eksperimen.” Intuisi kami memberi tahu bahwa jika sesuatu terlihat sepenuhnya, kami akan mendeteksinya, tetapi kami Kami semua pernah mengalami perasaan kehilangan informasi penting yang secara retrospektif terlihat jelas saat perhatian kita terfokus ke tempat lain. “

Pengalaman bukanlah faktor apakah ahli radiologi memperhatikan kelainan atau tidak, para peneliti menemukan, menunjukkan bahwa pengalaman bertahun-tahun tidak lebih besar daripada kebenaran kognitif universal, dan bahwa kehilangan kelainan bukanlah cerminan pada kompetensi atau keterampilan radiolog.

“Ini menunjukkan bahwa memahami situasi yang menyebabkan kelainan yang terlewat mungkin jauh lebih penting daripada berfokus pada pengalaman individu yang melewatkannya,” kata Williams.

Melihat gorila

Namun, dalam percobaan berikutnya, alih-alih meminta ahli radiologi untuk mencari nodul kanker paru-paru, para peneliti meminta ahli radiologi untuk melihat pemindaian yang sama dan melaporkan kelainan yang lebih luas. Kali ini, hanya 3% yang melewatkan massa dan 10% melewatkan limfadenopati.

“Ada sejumlah besar informasi dalam jumlah data yang terus bertambah yang kami kumpulkan tentang setiap pasien, dan apa yang sebenarnya kami perhatikan sangat bergantung pada apa yang Anda cari,” kata Drew. “Membuat katalog seberapa sering ahli radiologi melewatkan sesuatu di depan mata merindukan bagian yang sangat penting dari teka-teki: Apa yang mereka cari ketika mereka melewatkan sesuatu di depan mata?”

“Penelitian kami menunjukkan bahwa fokus secara sempit pada satu tugas dapat menyebabkan ahli radiologi melewatkan kelainan yang tidak terduga, bahkan jika kelainan itu penting untuk hasil pasien,” tambah Williams. “Namun, perhatian terfokus mungkin bermanfaat ketika kelainan sesuai dengan harapan ahli radiologi.” Setiap perubahan pada proses klinis perlu menemukan keseimbangan antara keduanya, katanya. Beberapa kemungkinan mungkin penilaian umum dari pemindaian sebelum mencari kelainan tertentu, atau menggunakan daftar periksa untuk memindai temuan yang sering terlewat.

Akankah penggunaan kecerdasan buatan, yang tidak memiliki batasan kognitif yang sama dengan manusia, akan menyelesaikan masalah kebutaan yang tidak disadari? Belum tentu, kata Drew. AI hanya sebagus pelatihan dan pemrogramannya. Algoritma pandai menemukan kelainan yang didefinisikan secara sempit, katanya, tetapi tidak begitu baik dalam mendeteksi semua kemungkinan temuan pada pemindaian.

“Ahli radiologi mungkin mendapat manfaat dari menjadi bijaksana tentang apa yang mereka cari daripada berasumsi bahwa jika mereka melihatnya, mereka akan melihatnya,” kata Drew. “AI dalam beberapa hal memiliki batasan yang sama: AI hanya akan pandai mendeteksi apa yang telah diajarkan untuk dideteksi.”

Williams mengatakan bahwa kemajuan teknologi radiologi telah menghasilkan pencitraan medis yang semakin jelas. “Namun, jika ahli radiologi sering melewatkan kelainan besar yang terlihat jelas ketika perhatian mereka difokuskan pada tugas lain, itu menunjukkan bahwa memiliki gambar yang jelas tidak cukup.”

Drew mengatakan penelitian ini dapat membantu kita memahami seberapa sering kita hanya menemukan apa yang kita cari.

“Setiap orang, bahkan para ahli, dapat melewatkan hal-hal yang tampaknya sangat jelas jika kita tidak mencarinya,” katanya. “Jika Anda telah mencari telepon di seluruh apartemen Anda, Anda mungkin berasumsi bahwa Anda telah memperhatikan kunci Anda selama pencarian itu. Penelitian kami menunjukkan alasan mengapa Anda mungkin harus mencari lagi secara spesifik untuk kunci tersebut.”

Untuk Informasi Lebih lanjut silahkan Kunjungi : Lagu Togel

Author Image
adminProzen