«Полезно узнать немного о том, как работают эти системы, чтобы вы могли лучше понять, когда алгоритм может сбить вас с пути», — говорит Ланглотц. Всякий раз, когда человек или машина допускает ошибку «да/нет» при интерпретации медицинского изображения, есть два возможных пути ошибиться: ложноотрицательный результат не учитывает наличие заболевания, тогда как ложноположительный результат видит его, когда его на самом деле нет. В случае редких заболеваний (а большинство заболеваний относительно редки) любая диагностика будет иметь тенденцию давать множество ложноположительных результатов просто потому, что она обнаруживает большое количество людей без этого заболевания, что дает больше возможностей для выдачи ложных сигналов тревоги. Врач должен быть в состоянии распознавать и отвергать эти ложноположительные результаты, одновременно правильно определяя относительно редкий правильный диагноз аппарата. Слишком большая вера в результаты работы машины — положительные или отрицательные — называется предвзятостью автоматизации. Но важно также избегать принятия ложноотрицательных результатов
