Punti di debolezza pericolosi: modelli AI esposti in analisi medica!
Punti di debolezza pericolosi: modelli AI esposti in analisi medica!
Mainz, Deutschland - I ricercatori dell'Università Medical Center Mainz e dell'Università tecnica di Dresda hanno scoperto un possibile punto debole nei modelli di intelligenza artificiale comune utilizzati nell'analisi delle immagini mediche. Your study entitled " incidental promptly injections on Vision-Language Models in Real-Life Istopatologia ”esamina l'influenza delle informazioni sul testo sull'analisi dei dati di immagini mediche ed è stata pubblicata nell'IA NEJM.
Gli autori, tra cui Clusmann, Schulz e Kather, hanno esaminato, come si possono trovare nell'analisi dell'IA nell'analisi di immagini istopatologiche, errori o distorsioni. Ciò include anche il potenziale di come tali modelli interpretano in modo errato i dati delle immagini e quindi compromettono la qualità diagnostica.
rilevanza della ricerca
I risultati di questa ricerca sono particolarmente rilevanti perché la patologia assistita dal computer sta diventando sempre più importante. Gli studi dimostrano che le tecnologie di intelligenza artificiale innovative nell'elaborazione delle immagini mediche consentono notevoli progressi. Ad esempio, Huang et al. (2023) mostrato nella sua indagine su come l'IA riconosce le caratteristiche legate alle reazioni alla chemioterapia neoadiuvante per il cancro al seno, mentre altri lavori di ricerca come quello di Campanella et al. (2019) hanno esaminato l'uso di metodi di apprendimento profondo debolmente monitorati.
Alla luce del crescente uso dell'IA nella medicina, la possibilità che tali modelli possano essere influenzati dalle informazioni esogene di testo è considerata critica. La ricerca sottolinea la necessità di valutare e migliorare continuamente gli strumenti di analisi basati sull'intelligenza artificiale per garantire che corrispondano ai più alti standard per la sicurezza dei pazienti e l'accuratezza diagnostica.AI medica nel contesto dei big data
Digitalizzazione nell'assistenza sanitaria e l'aumento dei dati disponibili hanno creato nuove sfide, ma anche opportunità. Secondo Fraunhofer IKS, l'uso di big data e AI sarà decisivo per la medicina futura. Tra le altre cose, ciò significa che è necessaria una combinazione e un'analisi efficiente di grandi quantità di dati. Ciò consente una progettazione terapeutica individualizzata e una migliore rilevazione precoce delle malattie.
La rilevanza delle applicazioni intelligenti in medicina è sempre più riconosciuta. Ciò include la decisione clinica, l'elaborazione delle immagini mediche e il monitoraggio delle malattie croniche. Il lavoro di ricerca, che negli studi di Z. Huang et al. E per essere presentato ad altri, chiarire che gli sviluppi della patologia digitale progrediscono rapidamente e si applicano nella pratica medica.
La connessione tra progressi tecnologici e pratica medica è chiara: la ricerca continua e la promozione dell'IA nella patologia e oltre ciò potrebbe portare a un significativo miglioramento delle cure orientate al paziente.
Per ulteriori informazioni, le parti interessate possono contattare le persone di contatto delle istituzioni pertinenti: PD Dr. Sebastian Försch presso l'Università Medical Center Mainz o il Prof. Dr. Jakob Nikolas Kather presso la TU Dresden.
| Details | |
|---|---|
| Ort | Mainz, Deutschland |
| Quellen | |