Bīstami trūkumi: AI modeļi, kas pakļauti medicīniskajā analīzē!
Bīstami trūkumi: AI modeļi, kas pakļauti medicīniskajā analīzē!
Mainz, Deutschland - Pētnieki no Universitātes Medicīnas centra Mainca un Drēzdenes Tehniskās universitātes ir atklājuši iespējamu vāju punktu kopējos AI modeļos, ko izmanto medicīniskā tēla analīzē. Jūsu pētījums ar nosaukumu " ”pēta teksta informācijas ietekmi uz medicīniskā attēla datu analīzi un tika publicēta NEJM AI.
Autori, ieskaitot Clusmann, Schulz un Kather, pārbaudīja, kā var atrast AI analīzē histopatoloģisko attēlu, kļūdu vai kropļojumu analīzē. Tas ietver arī potenciālu, kā šādi modeļi nepareizi interpretē attēlu datus un tādējādi pasliktina diagnostikas kvalitāti.
Pētniecības nozīme
Šī pētījuma rezultāti ir īpaši svarīgi, jo ar datoru izturētā patoloģija kļūst arvien svarīgāka. Pētījumi rāda, ka novatoriskas AI tehnoloģijas medicīniskā tēla apstrādē ļauj ievērojami progresēt. Piemēram, Huang et al. (2023), kas parādīts viņas pētījumā par to, kā AI atpazīst īpašības, kas ir saistītas ar reakciju uz neoadjuvantu ķīmijterapiju krūts vēža gadījumā, bet citi pētniecības darbi, piemēram, Campanella et al. (2019) pārbaudīja vāji novērotu dziļas mācīšanās metožu izmantošanu.
Ņemot vērā pieaugošo AI izmantošanu medicīnā, ir kritiska iespēja, ka šādus modeļus var ietekmēt eksogēna teksta informācija. Pētījumos uzsver nepieciešamību nepārtraukti novērtēt un uzlabot uz AI balstītus analīzes rīkus, lai nodrošinātu, ka tie atbilst augstākajiem pacientu drošības un diagnostikas precizitātes standartiem.Medical AI Big Data kontekstā
Digitalizācija veselības aprūpē un pieejamo datu pieaugums ir radījis jaunus izaicinājumus, kā arī iespējas. Pēc Fraunhofera IK teiktā, lielo datu un AI izmantošana būs izšķiroša nākotnes medicīnai. Cita starpā tas nozīmē, ka ir nepieciešama efektīva liela daudzuma datu apvienošana un analīze. Tas ļauj individualizētu terapijas plānošanu un labāku agrīnu slimību noteikšanu.
Arvien vairāk tiek atzīta inteliģentu pielietojuma nozīme medicīnā. Tas ietver klīnisko lēmumu pieņemšanu, medicīniskā tēla apstrādi un hronisku slimību uzraudzību. Pētniecības darbs, kas Z. Huang et al. Un, lai tos pasniegtu citiem, noskaidrojiet, ka attīstība digitālās patoloģijas progresā ātri un piemēro medicīnas praksē.
Saikne starp tehnoloģisko progresu un medicīnas praksi ir skaidra: nepārtraukti pētījumi un AI veicināšana patoloģijā un ārpus tā varētu izraisīt ievērojamu uzlabošanos pacienta orientētajā aprūpē.
Lai iegūtu papildinformāciju, ieinteresētās personas var sazināties ar attiecīgo iestāžu kontaktpersonām: PD Dr. Sebastians Försch Universitātes Medicīnas centrā Maincā vai prof. Dr Jakob Nikolas Kather pie Tu Drēzdenes.
| Details | |
|---|---|
| Ort | Mainz, Deutschland |
| Quellen | |