この研究では、人工知能（AI）が放射線科医の診断パフォーマンスに及ぼす影響について、140人の放射線科医を対象に15の胸部X線診断タスクでの効果の異質性と予測因子を調査しました。結果は、放射線科医の経験年数、専門分野、AIツールへの慣れなど、従来の経験ベースの要因がAIアシスタンスの影響を信頼性を持って予測することはできないことを示しました。さらに、パフォーマンスが低い放射線科医が一貫してAIアシスタンスからより多くの恩恵を受けるわけではないことが明らかになり、一般的な仮定に挑戦しています。代わりに、AIの誤りが治療成果に強く影響し、不正確なAI予測が総合的な病理および調査された個々の病理の半分において放射線科医のパフォーマンスに悪影響を及ぼすことが分かりました。この研究は、臨床医とAIの協力における個別化されたアプローチの重要性と、正確なAIモデルの重要性を強調し、AIアシスタンスの標的実装に向けた貴重な洞察を提供します。