Veszélyes gyengeségek: Az AI modellek az orvosi elemzés során kitettek!
Veszélyes gyengeségek: Az AI modellek az orvosi elemzés során kitettek!
A Mainz University Medical Center és a Drezda Műszaki Egyetem kutatói felfedezték a közös AI modellekben alkalmazott lehetséges gyenge pontot, amelyet az orvosi képelemzés során használnak. Az Ön tanulmánya " Incidentical Instensection Insentical Injektális Injektális Injektumok INSICTIONAL INSITIONÁLIS INSITIONÁLIS INSITIONÁLIS INSITIONÁLIS INSITIONÁLIS INSITIONÁLIS INSITIONÁLIS INSITIONÁLIS INSITIONÁLIS INSITIONÁLIS IS ”Vizsgálja a szöveges információk hatását az orvosi képadatok elemzésére, és a NEJM AI -ben közzétették.A szerzők, köztük Clusmann, Schulz és Kather, vizsgálták, amint az AI elemzésében megtalálható a kórszövettani képek, hibák vagy torzulások elemzésében. Ez magában foglalja annak lehetőségét is, hogy az ilyen modellek miként értelmezik a képadatokat helytelenül, és így rontják a diagnosztikai minőséget.
A kutatás relevanciája
A kutatás eredményei különösen relevánsak, mivel a számítógépes -AIDED patológia egyre fontosabbá válik. A tanulmányok azt mutatják, hogy az orvosi képfeldolgozás innovatív AI technológiái jelentős előrelépést eredményeznek. Például Huang et al. (2023) azt vizsgálta, hogy az AI hogyan ismeri fel azokat a jellemzőket, amelyek kapcsolódnak az emlőrák neoadjuváns kemoterápiájának reakcióihoz, míg más kutatások, például Campanella et al. (2019) megvizsgálta a gyengén ellenőrzött mély tanulási módszerek alkalmazását.
Tekintettel az AI növekvő felhasználására az orvostudományban, kritikusnak tekintik annak lehetőségét, hogy ezeket a modelleket az exogén szöveges információk befolyásolhatják. A kutatás hangsúlyozza az AI-alapú elemzési eszközök folyamatos értékelésének és fejlesztésének szükségességét annak biztosítása érdekében, hogy megfeleljenek a betegek biztonságának és a diagnosztikai pontosságnak a legmagasabb színvonalának.orvosi AI a nagy adatokkal összefüggésben
Adigitalizálás az egészségügyi ellátásban és a rendelkezésre álló adatok növekedése új kihívásokat teremtett, de lehetőségeket is. Fraunhofer IKS szerint a Big Data és az AI felhasználása döntő lesz a jövőbeni orvosláshoz. Ez többek között azt jelenti, hogy nagy mennyiségű adat hatékony kombinációjára és elemzésére van szükség. Ez lehetővé teszi az individualizált terápiás tervezést és a betegségek jobb korai felismerését.
Az intelligens alkalmazások relevanciája az orvostudományban egyre inkább elismerhető. Ez magában foglalja a klinikai döntéshozatalt, az orvosi képfeldolgozást és a krónikus betegségek monitorozását. A kutatási munka, amelyet Z. Huang et al. És hogy másoknak bemutassák, tisztázzuk, hogy a digitális patológia fejleményei gyorsan haladnak, és alkalmazhatók az orvosi gyakorlatban.
A technológiai fejlődés és az orvosi gyakorlat közötti kapcsolat egyértelmű: az AI folyamatos kutatása és előmozdítása a patológiában, és azon túl, és ez azon túl is jelentős javulást eredményezhet a beteg -orientált ellátásban.
További információkért az érdekelt felek kapcsolatba léphetnek az érintett intézmények kapcsolattartó személyeivel: PD Dr. Sebastian Försch a Mainz Egyetemi Orvosi Központban vagy Dr. Jakob Nikolas Kather professzor a Tu Drezda -ban.
| Details | |
|---|---|
| Ort | Mainz, Deutschland |
| Quellen | |