Farlige svakheter: AI -modeller utsatt i medisinsk analyse!
Farlige svakheter: AI -modeller utsatt i medisinsk analyse!
Mainz, Deutschland - Forskere fra University Medical Center Mainz og Technical University of Dresden har oppdaget et mulig svakt punkt i vanlige AI -modeller som brukes i medisinsk bildeanalyse. Studien Virkelig histopatologi ”undersøker påvirkningen av tekstinformasjon på analysen av medisinske bildedata og ble publisert i Nejm AI.
Forfatterne, inkludert Clusmann, Schulz og Kather, undersøkte, som det finnes i analysen av AI i analysen av histopatologiske bilder, feil eller forvrengning. Dette inkluderer også potensialet i hvordan slike modeller tolker bildedata feil og dermed svekker diagnostisk kvalitet.
Relevans av forskning
Resultatene fra denne forskningen er spesielt relevante fordi datamaskin -angitt patologi blir stadig viktigere. Studier viser at innovative AI -teknologier i medisinsk bildebehandling muliggjør betydelig fremgang. For eksempel har Huang et al. (2023) vist i hennes undersøkelse av hvordan AI gjenkjenner egenskaper som er knyttet til reaksjonene på neoadjuvant cellegift for brystkreft, mens andre forskningsarbeid som Campanella et al. (2019) undersøkte bruken av svakt overvåkede dype læringsmetoder.
Med tanke på den økende bruken av AI i medisin, anses muligheten for at slike modeller påvirkes av eksogen tekstinformasjon som kritisk. Forskning understreker behovet for kontinuerlig å evaluere og forbedre AI-baserte analyseverktøy for å sikre at de samsvarer med de høyeste standardene for pasientsikkerhet og diagnostisk nøyaktighet.Medisinsk AI i sammenheng med Big Data
Digitalisering i helsevesenet og økningen i tilgjengelige data har skapt nye utfordringer, men også muligheter. I følge Fraunhofer IKS vil bruken av big data og AI være avgjørende for fremtidig medisin. Dette betyr blant annet at en effektiv kombinasjon og analyse av store datamengder er nødvendig. Dette muliggjør individualisert terapidesign og bedre tidlig påvisning av sykdommer.
Relevansen av intelligente applikasjoner i medisin blir stadig mer anerkjent. Dette inkluderer klinisk beslutningstaking, medisinsk bildebehandling og overvåking av kroniske sykdommer. Forskningsarbeidet, som i studiene av Z. Huang et al. Og for å bli presentert for andre, tydeliggjør du at utviklingen i digital patologi går raskt og gjelder i medisinsk praksis.
Forbindelsen mellom teknologiske fremskritt og medisinsk praksis er tydelig: kontinuerlig forskning og promotering av AI i patologi og utover det kan føre til en betydelig forbedring i pasientorientert omsorg.
For mer informasjon, kan interesserte kontakte kontaktpersonene til de aktuelle institusjonene: PD Dr. Sebastian Försch ved University Medical Center Mainz eller prof. Dr. Jakob Nikolas Kather ved Tu Dresden.
| Details | |
|---|---|
| Ort | Mainz, Deutschland |
| Quellen | |