Опасни слабости: AI модели, изложени в медицински анализ!

Опасни слабости: AI модели, изложени в медицински анализ!

Mainz, Deutschland - Изследователи от Университетския медицински център Майнц и Техническият университет в Дрезден откриха възможна слаба точка в общи модели на ИИ, които се използват при анализ на медицински изображения. Your study entitled " incidental promptly injections on Vision-Language Models in Real-Life Histopathology ”разглежда влиянието на текстовата информация върху анализа на данните за медицински изображения и е публикувано в NEJM AI.

Авторите, включително Clusmann, Schulz и Kather, разгледаха, както може да се намери при анализа на AI при анализа на хистопатологични изображения, грешки или изкривявания. Това включва и потенциала как подобни модели интерпретират данните от изображения неправилно и по този начин нарушават диагностичното качество.

Уместност на изследванията

Резултатите от това изследване са особено актуални, тъй като компютърната патология става все по -важна. Проучванията показват, че иновативните AI технологии в обработката на медицински изображения позволяват значителен напредък. Например, Huang et al. (2023), показана в нейното изследване за това как AI разпознава характеристики, които са свързани с реакциите на неоадювантната химиотерапия за рак на гърдата, докато други изследователски работи като тази на Campanella et al. (2019) изследва използването на слабо наблюдавани методи за дълбоко обучение.

Медицински AI в контекста на големи данни

Дигитализацията в здравеопазването и увеличаването на наличните данни създадоха нови предизвикателства, но и възможности. Според Fraunhofer IKS използването на големи данни и AI ще бъде решаващо за бъдещата медицина. Освен всичко друго, това означава, че е необходима ефективна комбинация и анализ на големи количества данни. Това дава възможност за индивидуализиран дизайн на терапията и по -добро ранно откриване на заболявания.

Значимостта на интелигентните приложения в медицината става все по -признато. Това включва клинично вземане на решения, обработка на медицински изображения и мониторинг на хронични заболявания. Изследователската работа, която в проучванията на Z. Huang et al. и да бъде представен на другите, изясни, че развитието на дигиталната патология напредва бързо и се прилага в медицинската практика.

Връзката между технологичния напредък и медицинската практика е ясна: непрекъснатото изследване и насърчаване на AI в патологията и отвъд това може да доведе до значително подобрение на ориентираните към пациента грижа.

За повече информация заинтересованите страни могат да се свържат с контактните лица на съответните институции: PD д -р Себастиан Фьорш в Университетския медицински център Mainz или проф. Д -р Якоб Николас Катер в Tu Dresden.