Искусственный интеллект в медицине

Искусственный интеллект - самая горячая тема на данный момент, как в технологии, так и в медицине. Едва ли проходит день без публикации многообещающих научных работ и исследований о том, как применять машинные методы и методы глубокого обучения для решения медицинских проблем.

Однако, поскольку уже упоминание об искусственном интеллекте делает перспективы компаний лучше на любом рынке, раскрутка и перемаркетинг того, что может сделать алгоритм, являются повседневным явлением. Таким образом, отделить пшеницу от половы непросто. Вот почему мы решили предложить здесь краткое руководство о том, как оценивать исследовательские работы по искусственному интеллекту.

Как читать исследовательскую работу по искусственному интеллекту?

В качестве первого шага вы должны перейти к источнику. Это не научный элитизм, но важно, где была опубликована статья о решении на основе искусственного интеллекта. Это имеет значение, если алгоритм будет представлен в Nature Medicine или в журнале третьего уровня.

Вторым по важности фактором являются данные. Вы должны искать, откуда берутся данные, поэтому вам лучше поискать раздел «Методы», где они описывают, как, где, какие данные получали авторы. Ни один алгоритм не может быть обучен без хорошего количества качественных данных. Кроме того, размер набора данных также имеет значение: чем больше у исследователей изображений, текста или любого другого исходного материала, тем точнее становятся алгоритмы. Однако получить большое количество качественных данных очень сложно, особенно в области медицины.

Больницы и другие медицинские учреждения, которые накапливали данные о здоровье в течение десятилетий, чаще всего неохотно предоставляют свои конфиденциальные данные для алгоритмических экспериментов. Таким образом, некоторые исследовательские группы делают трюки со своим набором данных, чтобы увеличить его (например, инвертировать изображения, чтобы удвоить размер базы данных). Как читатель исследовательской работы по искусственному интеллекту, вы должны знать об этом.

В качестве третьего и последнего шага в этом процессе, обратите внимание на клиническое сотрудничество. Если алгоритм хорошо работает с предварительно выбранным набором данных, это звучит хорошо, но клинические наборы данных делают его превосходным. Например, зная, что DeepMind сотрудничал с NHS в нескольких проектах в течение многих лет, например, с глазной больницей Moorfields, это обосновывает их алгоритм. Тем не менее, окончательным доказательством превосходной производительности алгоритма является одобрение FDA.

Как читать новости о развитии искусственного интеллекта?

Когда вы смотрите последние новости об интеллектуальных алгоритмах, вы должны следить за тем, чтобы можно было тщательно оценить качество данной статьи, связанной с искусственным интеллектом. Сам термин «искусственный интеллект» может вводить в заблуждение, так как из-за чрезмерного использования выражения его значение начало завышаться. Это подразумевает программное обеспечение с познанием и чувствительностью, гораздо более развитую технологию, чем в настоящее время, и гораздо более вероятно используемую концепцию маркетологами для описания каждого программного инструмента, связанного с анализом больших данных.

Если кто-то упоминает только искусственный интеллект, но не описывает метод, которым он пытается достичь искусственного интеллекта, вы должны относиться к этому скептически и с осторожностью. Компания или исследовательская группа должны упомянуть машинное обучение или глубокое обучение и уметь подробно объяснять метод, с помощью которого они стремятся создать искусственный интеллект.

Поскольку онлайн-журналистика сосредотачивается на кликах, лайках и публикациях, многие издания, как правило, носят сенсационный характер и имеют приманку для кликов. Конечно, слово «искусственный интеллект» гораздо более броское, чем машинное обучение, и высказывание о том, что алгоритмы побеждают врачей, получит гораздо более широкую аудиторию, чем запись о процентах и сравнениях в названии.

Вот почему стоит посмотреть само исследование, читая о последнем фантастическом достижении искусственного интеллекта в онлайн-статье, и читая заключение исследования. В качественных онлайн-журналах исследование обычно указывается в статье, но вы также можете найти автора и медицинский журнал в Google, если вы сомневаетесь в достоверности.

Если вы все еще скептически относитесь, у Reddit есть очень активное сообщество, где вы можете задать вопрос об искусственном интеллекте, машинном обучении и глубоком обучении, и о любых новостях или исследовательской работе по интересующей вас теме.