| 講演抄録/キーワード |
| 講演名 |
2026-03-06 15:18
胸部X線画像診断支援環境における医師の意思決定と信頼較正キュー提示状況に関する読影行動の分析 ○斉藤妃那(岐阜大)・山田誠二(神奈川大)・原 武史(岐阜大)・松迫正樹(聖路加国際病院)・野崎太希(防衛医科大)・負門克典(虎の門病院)・尾崎公美(浜松医科大)・周 向栄(岐阜大) MI2025-111 |
| 抄録 |
(和) |
AIと人間が協調して作業を行う際,成果はAIの性能だけでなく,人間のAIに対する信頼に大きく依存する.過度な過信や不信を防ぐために,AIの能力に応じて信頼を調整する「信頼較正」が重要である.本研究は,信頼較正キューを提示する胸部X線画像診断システムの読影実験データを分析し,医師29名を対象に,AIの信頼性が異なる2条件下でAIの利用率の変化を解析した.解析の結果,信頼較正キュー提示がAIの利用率に及ぼす有意な効果は全体に認められなかったが,行動変化に基づくクラスタリングで,適応的に行動を変化させる群,AIに過度に追従する群,およびAIの利用を一貫して避ける群が抽出された.各クラスタ内の専門医と研修医の混在は,信頼較正キュー提示時の反応に専門性以外の個人特性が関与する可能性を示唆する. |
| (英) |
When humans and AI cooperate on a task, performance depends not only on the AI’s capability but also on human trust in the AI. To prevent overtrust or distrust, trust calibration—adjusting trust according to AI reliability—is essential.
We analyzed reading experiment data from a chest X-ray diagnosis system presenting trust calibration cues indicating AI reliability. Twenty-nine board-certified radiologists and radiology residents participated, and changes in AI utilization were examined under high- and low-reliability conditions.
Although no significant overall group-level effect was observed, behavioral clustering identified adaptive, AI-following, and AI-avoiding user groups, suggesting that factors beyond professional expertise influence responses to trust calibration cues. |
| キーワード |
(和) |
ヒューマン-AIインタラクション / 信頼較正 / 人間-AI協調 / 医用画像診断 / 行動変容 / / / |
| (英) |
Human-AI Interaction / Trust Calibration / Human-AI Cooperation / Medical Image Diagnosis / Behavioral Change / / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 125, no. 395, MI2025-111, pp. 189-192, 2026年3月. |
| 資料番号 |
MI2025-111 |
| 発行日 |
2026-02-26 (MI) |
| ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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