Niebezpieczne słabości: modele AI ujawnione w analizie medycznej!
Niebezpieczne słabości: modele AI ujawnione w analizie medycznej!
Mainz, Deutschland - Naukowcy z University Medical Center Mainz i Technical University of Dreresden odkryli możliwy słaby punkt we wspólnych modelach AI, które są wykorzystywane w analizie obrazu medycznego. Twoje badanie zatytułowane „ ”bada wpływ informacji tekstowych na analizę danych obrazu medycznego i został opublikowany w NEJM AI.
Autorzy, w tym Clusmann, Schulz i Kather, badali, co można znaleźć w analizie AI w analizie obrazów histopatologicznych, błędów lub zniekształceń. Obejmuje to również potencjał, w jaki sposób takie modele niepoprawnie interpretują dane obrazu, a tym samym upośledzają jakość diagnostyczną.
Znaczenie badań
Wyniki tych badań są szczególnie istotne, ponieważ patologia obsługiwana przez komputer staje się coraz ważniejsza. Badania pokazują, że innowacyjne technologie AI w medycznym przetwarzaniu obrazu umożliwiają znaczne postępy. Na przykład Huang i in. (2023) pokazano w swoim badaniu, w jaki sposób AI rozpoznaje cechy związane z reakcjami na chemioterapię neoadjuwantową raka piersi, podczas gdy inne prace badawcze, takie jak Campanella i in. (2019) zbadali zastosowanie słabo monitorowanych metod głębokiego uczenia się.
Ze względu na rosnące stosowanie sztucznej inteligencji w medycynie możliwość na takie modele mogą mieć wpływ egzogeniczne informacje tekstowe, jest uważane za krytyczne. Badania podkreślają potrzebę ciągłej oceny i ulepszenia narzędzi analitycznych opartych na sztucznej inteligencji, aby zapewnić one najwyższe standardy bezpieczeństwa pacjentów i dokładności diagnostycznej.AI medyczne w kontekście dużych danych
Digitalizacja w opiece zdrowotnej i wzrost dostępnych danych stworzyły nowe wyzwania, ale także możliwości. Według Fraunhofera IKS zastosowanie Big Data i AI będzie decydujące dla przyszłej medycyny. Oznacza to między innymi, że konieczna jest skuteczna kombinacja i analiza dużych ilości danych. Umożliwia to zindywidualizowane projektowanie terapii i lepsze wczesne wykrywanie chorób.
Znaczenie inteligentnych zastosowań w medycynie jest coraz bardziej rozpoznawane. Obejmuje to podejmowanie decyzji klinicznych, przetwarzanie obrazu medycznego i monitorowanie chorób przewlekłych. Prace badawcze, które w badaniach Z. Huang i in. I przedstawić innym, wyjaśnij, że rozwój patologii cyfrowej szybko się rozwija i stosuje się w praktyce medycznej.
Związek między postępami technologicznymi a praktyką medyczną jest jasny: ciągłe badania i promocja sztucznej inteligencji w patologii i poza tym może prowadzić do znacznej poprawy opieki zorientowanej na pacjenta.
Aby uzyskać więcej informacji, zainteresowane strony mogą skontaktować się z osobami kontaktowymi odpowiednich instytucji: PD Dr Sebastian Försch w University Medical Center Mainz lub prof. Dr Jakob Nikolas Kather w TU Dresden.
| Details | |
|---|---|
| Ort | Mainz, Deutschland |
| Quellen | |