AI医疗为什么不被信任?四大金刚才是拦路虎 看来还任重道远

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视频介绍

近年来,AI 在医疗诊断中的应用受到了越来越多的关注,也出现了一些实际的应用场景,如药物筛选、AI诊断。但似乎正确的AI医疗诊断难以实现,这是哪些原因造成的呢? 首先,医疗数据集一般不太大,这是医生注释成本高昂造成的。此外,医疗过程也非常缓慢。例如,一台核磁共振机器每小时最多只能进行两次扫描,每天至多48次,每年不到20000 次。如果存在20种疾病,分摊下来每种疾病只能得到1000张扫描图像。如果想要从多家医院收集数据,每家医院走流程都可能花费数月时间,并且研究人员也没有大把的时间来填写不同的表格。 其次是人机交互方面,至少在可预见的未来,医疗诊断系统需要人类医生的参与。所以,除了进行预测之外,医疗诊断系统还应该输出置信度、其他可能的结果以及任何有用的辅助信息。在很大程度上,如何正确处理这些仍是一个未解决的问题。 然后就是承认度的问题了,AI可能给出了自己的检测,但是还是需要向决策者或医疗许可委员会证明医疗诊断系统有效。如果医疗诊断系统出错了,研发者可能会面临数百万美元的索赔。因此,你必须保证系统运行正确。这不是游戏,而是人的生命,医学可不是在开玩笑。作为与健康安全息息相关的领域,AI 医疗的可靠性是最重要的一个问题,即使是病理样本分析,也常常存在一定程度的不确定性。仅对图像加标签都会引入各种偏见,更别说直接给出的诊断。 数据集大小、人机交互、医疗认证、容错成本等等问题问题尚未解决。看来,将AI真正用于医疗还有很长的路要走。

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