Gevaarlijke zwakke punten: AI -modellen blootgesteld in medische analyse!
Gevaarlijke zwakke punten: AI -modellen blootgesteld in medische analyse!
Mainz, Deutschland - Onderzoekers van het University Medical Center Mainz en de Technische Universiteit van Dresden hebben een mogelijk zwak punt ontdekt in gemeenschappelijke AI -modellen die worden gebruikt bij medische beeldanalyse. Uw studie getiteld " ”onderzoekt de invloed van tekstinformatie op de analyse van medische beeldgegevens en werd gepubliceerd in de NEJM AI.
De auteurs, waaronder Clusmann, Schulz en Kather, onderzochten, zoals te vinden in de analyse van AI bij de analyse van histopathologische beelden, fouten of vervormingen kunnen optreden. Dit omvat ook het potentieel van hoe dergelijke modellen beeldgegevens onjuist interpreteren en dus de diagnostische kwaliteit aantasten.
relevantie van onderzoek
De resultaten van dit onderzoek zijn met name relevant omdat de door de computer opgestelde pathologie steeds belangrijker wordt. Studies tonen aan dat innovatieve AI -technologieën in medische beeldverwerking aanzienlijke vooruitgang mogelijk maken. Bijvoorbeeld, Huang et al. (2023) getoond in haar onderzoek naar hoe AI kenmerken herkent die gekoppeld zijn aan de reacties op neoadjuvante chemotherapie voor borstkanker, terwijl ander onderzoekswerk zoals die van Campanella et al. (2019) onderzocht het gebruik van zwak gemonitorde diepgaande leermethoden.
Gezien het toenemende gebruik van AI in de geneeskunde, wordt de mogelijkheid dat dergelijke modellen kunnen worden beïnvloed door exogene tekstinformatie als kritisch beschouwd. Onderzoek benadrukt de noodzaak om AI-gebaseerde analysetools continu te evalueren en te verbeteren om ervoor te zorgen dat ze overeenkomen met de hoogste normen voor patiëntveiligheid en diagnostische nauwkeurigheid.medische AI in de context van big data
Digitalisering in de gezondheidszorg en de toename van beschikbare gegevens hebben nieuwe uitdagingen gecreëerd, maar ook kansen. Volgens Fraunhofer IKS zal het gebruik van big data en AI beslissend zijn voor toekomstige geneeskunde. Dit betekent onder andere dat een efficiënte combinatie en analyse van grote hoeveelheden gegevens nodig is. Dit maakt geïndividualiseerd therapie -ontwerp en een betere vroege detectie van ziekten mogelijk.
De relevantie van intelligente toepassingen in de geneeskunde wordt in toenemende mate erkend. Dit omvat het nemen van klinische beslissingen, medische beeldverwerking en het monitoren van chronische ziekten. Het onderzoekswerk, dat in de studies van Z. Huang et al. en om aan anderen te worden gepresenteerd, verduidelijken dat ontwikkelingen in de voortgang van de digitale pathologie snel vooruitgang gaande en van toepassing zijn in de medische praktijk.
Het verband tussen technologische vooruitgang en medische praktijk is duidelijk: het continue onderzoek en de promotie van AI in de pathologie en daarbuiten kan leiden tot een significante verbetering van de patiëntgerichte zorg.
Voor meer informatie kunnen geïnteresseerde partijen contact opnemen met de contactpersonen van de relevante instellingen: PD Dr. Sebastian Försch bij het University Medical Center Mainz of prof. Dr. Jakob Nikolas Kather bij de Tu Dresden.
| Details | |
|---|---|
| Ort | Mainz, Deutschland |
| Quellen | |