در برنامه های غربالگری، اضافه شدن یک خوانشگر سوم مبتنی بر AI می تواند حساسیت را افزایش دهد. این مطالعه آینده نگر نشان می دهد در برخی سناریوها، مواردی توسط AI برجسته شده اند که ممکن بود در خوانش انسانی کمتر دیده شوند.
بهبود کشف موارد، از نظر سلامت عمومی ارزش بالایی دارد؛ زیرا تشخیص در مراحل زودتر معمولاً با درمان موثرتر و پیامدهای بهتر همراه است. اما مقاله همزمان به چالش افزایش احتمالی فراخوان های غیرضروری اشاره می کند.
برای پیاده سازی موفق، تنظیم آستانه های تصمیم گیری و بازطراحی مسیر ارزیابی تکمیلی ضروری است. بدون این بخش، افزایش حساسیت ممکن است با افزایش هزینه و اضطراب بیمار همراه شود.
جمع بندی این است که AI خوانشگر سوم می تواند ابزار موثری برای ارتقای کیفیت غربالگری باشد، به شرط آنکه در چارچوب پروتکل های دقیق، آموزش تیم و ممیزی دوره ای استفاده شود.