211service.com
Google rentgena projekts parāda, ka mākslīgais intelekts tuvākajā laikā neaizstās ārstus
Džeremijs Portjē
Šķiet, ka mākslīgais intelekts noteikti radīs revolūciju medicīnā, taču Google Cloud pētījumi liecina, ka tas var būt sarežģītāks, nekā daudzi cilvēki domā.
Jia Li, kurš vada pētniecību un izstrādi Google Cloud, šodien EmTech Digital konferencē Sanfrancisko rīkoja jaunus pētījumus par AI izmantošanu radioloģijas attēlveidošanā. MIT tehnoloģiju apskats.
Darbs, kas aprakstīts papīrs publicēts tiešsaistē, parāda, ka mašīnmācīšanās varētu palīdzēt identificēt slimību reālā klīniskā vidē, kur datu ir maz un ārstiem ir nepieciešams diagnozes pamatojums. Daži AI eksperti ir ierosinājuši, ka visas medicīnas darba jomas, piemēram, radioloģisko attēlu analīze, varētu kļūt pilnībā automatizētas, pateicoties AI.
Li un kolēģi izmantoja dziļo mācīšanos, populāru mašīnmācīšanās paņēmienu, lai identificētu novirzes krūškurvja rentgena staros. Tā kā viņiem bija tikai neliela apmācības datu kopa, ar kuru strādāt, viņi izmantoja citu datu kopu, lai palaistu mācību procesu. Viņi arī nodrošināja, ka viņu metode iezīmēja attēla apgabalu, kas bija ļoti svarīgs anomālijas diagnosticēšanai. Tas ir svarīgi, jo dziļa mācīšanās ir tik matemātiski sarežģīta, ka pēc būtības ir necaurredzama (skTumšais noslēpums AI centrā).
Li, kurš strādā ar medicīnas ekspertiem Stenfordā, arī saka, ka mākslīgais intelekts var automatizēt tikai nelielu radiologu darba daļu. Viņa saka, ka viņiem ir jāsaprot pacienta īpašā gadījuma vēsture, jāpaziņo diagnoze un jānosaka pareizā ārstēšana, un viņiem būs galvenā loma precīzu un efektīvu mašīnmācības sistēmu izstrādē.
Tāpēc Li uzskata, ka ārsti tuvākajā laikā netiks pilnībā aizstāti ar mākslīgo intelektu. Mēs varam palīdzēt [ārstiem] pieņemt labākus spriedumus un padarīt procesu efektīvāku, viņa sacīja EmTech auditorijai.
Darbs ir svarīgs, jo tas izceļ un cenšas risināt galvenās problēmas, piemērojot AI reālās medicīnas situācijās. Lielākā daļa AI demonstrāciju medicīnā ir ietvērušas lielas, perfekti anotētas datu kopas, un tās nav ņēmušas vērā plašāku kontekstu.
Pētījums arī liecina, ka medicīna var būt galvenā uzmanība Google mākoņa platformā. Google un citi uzskata, ka mākslīgā intelekta nodrošināšana, izmantojot mākoni, nākamajos gados būs liela, ienesīga tendence skaitļošanā (skatiet sadaļu Kā mākonis varētu radīt visu laiku bagātākos uzņēmumus).
Pētnieki, piemēram, Li, arī piedāvā tehnoloģiju kā veidu, kā demokratizēt AI vai padarīt tehnoloģiju pieejamu tiem, kam nav AI apmācības. Cerams, ka eksperti veltīs mazāk laika atkārtotiem uzdevumiem, viņa sacīja.