211service.com
Google røntgenprosjekt viser at AI ikke vil erstatte leger med det første
Jeremy Portje
Kunstig intelligens ser ut til å revolusjonere medisinen, men forskning fra Google Cloud tyder på at det kan være mer utfordrende enn mange tror.
Jia Li, som leder forskning og utvikling hos Google Cloud, avslørte ny forskning på bruk av AI på røntgenbildebehandling i dag på EmTech Digital, en konferanse i San Francisco holdt av MIT Technology Review.
Arbeidet, beskrevet i et papir publisert på nettet, viser at maskinlæring kan bidra til å identifisere sykdom i en reell klinisk setting, der data er sparsomme og hvor leger krever en begrunnelse for diagnose. Noen AI-eksperter har antydet at hele områder av medisinsk arbeid, som å analysere radiologiske bilder, kan bli fullstendig automatisert takket være AI.
Li og kolleger brukte dyp læring, en populær maskinlæringsteknikk, for å identifisere abnormiteter ved røntgenbilder av thorax. Fordi de bare hadde et lite treningsdatasett å jobbe med, brukte de et annet datasett for å starte læringsprosessen. De sørget også for at metoden deres fremhevet området av et bilde som var avgjørende for å diagnostisere en abnormitet. Dette er viktig fordi dyp læring er så matematisk kompleks at den iboende er ugjennomsiktig (seDen mørke hemmeligheten i hjertet av AI).
Li, som jobber med medisinske eksperter ved Stanford, sier også at AI kan automatisere bare en liten del av radiologenes arbeid. De trenger å forstå en pasients spesifikke sakshistorie, kommunisere en diagnose og bestemme riktig behandling, sier hun, og de vil spille en nøkkelrolle i å utvikle nøyaktige og effektive maskinlæringssystemer.
Så Li tror at leger ikke vil bli fullstendig erstattet av AI med det første. Vi kan hjelpe [leger] til å gjøre bedre vurderinger, og gjøre prosessen mer effektiv, sa hun til EmTech-publikummet.
Arbeidet er viktig fordi det fremhever og søker å møte sentrale utfordringer ved å bruke AI i medisinske situasjoner i den virkelige verden. De fleste demonstrasjoner av AI for medisin har involvert store, perfekt kommenterte datasett, og de har ikke tatt hensyn til den bredere konteksten.
Forskningen tyder også på at medisin kan være et hovedfokus for Googles skyplattform. Google og andre tror at levering av AI gjennom skyen vil være en stor, lukrativ trend innen databehandling i årene som kommer (se Hvordan skyen kan produsere de rikeste selskapene noensinne ).
Forskere som Li presenterer også teknologien som en måte å demokratisere AI på, eller gjøre teknologien tilgjengelig for de som ikke har AI-opplæring. Forhåpentligvis vil eksperter bruke mindre tid på repeterende oppgaver, sa hun.