6 THÍ NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ
6.1.2 Kết quả thí nghiệm
Thứ tự tập ảnh Dice Recall Thời gian Dice Recall Thời gianKhông dùng AI Có dùng AI Bệnh nhân số 1 96.7 97.1 43 98.6 98.5 14 Bệnh nhân số 2 97.3 96.5 42 98.2 97.3 16 Bệnh nhân số 3 96.5 97.0 39 97.8 98.5 12 Bệnh nhân số 4 98.2 97.2 55 98.6 98.4 16 Bệnh nhân số 5 98.2 96.5 65 98.5 97.9 20 Bệnh nhân số 6 96.4 97.0 40 97.3 98.1 18 Bảng 6.1: Kết quả thí nghiệm trực tiếp gán nhãn, dice và recall có đơn vị (%), thời gian có đơn vị phút. Giá trị dice và recall càng cao càng tốt, thời gian càng thấp càng tốt. Số được in đậm là số tốt nhất của một đơn vị đo ứng với một bệnh nhân
Từ kết quả thí nghiệm, chúng tôi đánh giá rằng công cụ làm tốt ở việc hỗ trợ người gán nhãn tạo ra nhãn chính xác, khi giá trị dice và recall trung bình khi không có sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo lần lượt là 97.2% và 96.9%, khi có sự hỗ trợ trí tuệ nhân tạo lần lượt là 98.1% và 98.1%, mặc dù sự thật là chúng tôi, người gán nhãn, chưa có được đào tạo trình độ chuyên môn đầy đủ. Điều này chứng tỏ bộ công cụ gán nhãn cũng như sự có mặt của trực quan khối ba chiều và lát cắt ảo đã có tác động tích cực.
Chúng tôi cũng đánh giá rằng công cụ cũng hỗ trợ tốt trong việc giải quyết bài toán giảm bớt thời gian gán nhãn khi có áp dụng trí tuệ nhân tạo khi giúp người gán nhãn làm việc với công suất xấp xỉ một nhãn cho một tập dữ liệu mỗi 16 phút, hay xấp xỉ 4 nhãn mỗi tiếng, xấp xỉ 32 nhãn mỗi một ngày làm việc bình thường. Ở đây cũng cho thấy lợi ích nổi bật của việc sử dụng trí tuệ nhân tạo trong gán nhãn khi tốc độ làm việc được đẩy nhanh khoảng 4 lần trong khi độ chính xác của việc gán nhãn tăng. Điều này có thể giải thích rằng khi đã được tự động hóa một phần lớn công việc (Hình 6.3, 6.4 và 6.5), người gán nhãn có tâm trạng thoải mái hơn và sự mất sức theo thời gian không tích tụ khi thời gian dài ra dẫn tới tăng khả năng tập trung.
6.1. Thí nghiệm trực tiếp sử dụng phần mềm
(a) Bệnh nhân số 1 (b) Nhãn của bệnh nhân số 1
(c) Bệnh nhân số 2 (d) Nhãn của bệnh nhân số 2
Hình 6.3: Ảnh trực quan khối ba chiều của các bệnh nhân 1 và 2 và nhãn do AI dựđoán tương ứng. Với độ chính xác cao (Hình 5.23), trí tuệ nhân tạo có tác động tích cực đoán tương ứng. Với độ chính xác cao (Hình 5.23), trí tuệ nhân tạo có tác động tích cực về mặt thời gian và độ chính xác của việc gán nhãn.
(a) Bệnh nhân số 3 (b) Nhãn của bệnh nhân số 3
(c) Bệnh nhân số 4 (d) Nhãn của bệnh nhân số 4
Hình 6.4: Ảnh trực quan khối ba chiều của các bệnh nhân 3 và 4 và nhãn do AI dựđoán tương ứng. Với độ chính xác cao (Hình 5.23), trí tuệ nhân tạo có tác động tích cực đoán tương ứng. Với độ chính xác cao (Hình 5.23), trí tuệ nhân tạo có tác động tích cực về mặt thời gian và độ chính xác của việc gán nhãn.
6.1. Thí nghiệm trực tiếp sử dụng phần mềm
(a) Bệnh nhân số 5 (b) Nhãn của bệnh nhân số 5
(c) Bệnh nhân số 6 (d) Nhãn của bệnh nhân số 6
Hình 6.5: Ảnh trực quan khối ba chiều của các bệnh nhân 5 và 6 và nhãn do AI dự đoán tương ứng. Với độ chính xác cao (Hình 5.23), trí tuệ nhân tạo có tác động tích cực về mặt thời gian và độ chính xác của việc gán nhãn.