Çalışma: AI derin öğrenme modelleri, görüntüleme sonuçlarından yarışı tahmin edebilir



Yapay zeka derin öğrenme modelleri, görüntüleme sonuçlarından kendi kendine bildirilen yarışı tahmin etmek için eğitilebilir, bu da kötüleşen sağlık eşitsizlikleriyle ilgili endişeleri artırıyor. yayınlanan çalışma Lancet Dijital Sağlık.

Araştırmacılar, modellerin X-ışınları, BT taramaları ve mamogramlar da dahil olmak üzere farklı türdeki göğüs görüntüleme sonuçlarından ırkı tespit edebildiğini buldu. Yetenek, belirli gruplarda veya anatomik özelliklerde bir koşulun daha yaygın olduğu hastalık dağılımına kadar izlenemedi.

Çalışma ayrıca, derin öğrenme modelinin, düşük kaliteli görüntüler kullanırken bile, insan radyologlarının görüntünün bir X-ışını olup olmadığını belirleyemediğinde yüksek geçişli filtrelenmiş görüntüler üzerinde eğitilmiş bir modelin performans gösterebileceği noktaya kadar ırkı tahmin edebileceğini buldu. hiç.

“Sonuç olarak, çalışmamız, tıbbi AI sistemlerinin tıbbi görüntülerden kendi bildirdiği ırksal kimliği tanımayı kolayca öğrenebileceğini ve bu yeteneğin izole edilmesinin son derece zor olduğunu gösterdi. Hastanın ırk kimliğinin yalnızca tıbbi görüntüleme verilerinden kolayca öğrenilebildiğini bulduk. ve dış ortamlara ve çoklu görüntüleme yöntemlerine genelleştirilebilir” diye yazdı çalışmanın yazarları.

“Tıbbi görüntü analizine dahil olan tüm geliştiricilerin, düzenleyicilerin ve kullanıcıların derin öğrenme modellerinin kullanımını son derece dikkatli bir şekilde düşünmelerini şiddetle tavsiye ediyoruz, çünkü bu tür bilgiler tıbbi uygulamada var olan iyi belgelenmiş ırk eşitsizliklerini sürdürmek veya daha da kötüleştirmek için kötüye kullanılabilir. “

NEDEN ÖNEMLİ

Araştırmacılar, modellerin yeteneklerinin kalıcılığının, gerektiğinde davranışı kontrol etmenin zor olabileceğini ve konunun daha fazla araştırılması gerektiğini gösterdiğini yazdı. İnsan radyologları genellikle görüntüleme sonuçlarından ırkı belirleyemediğinden, modeller için gözetim sağlayamaz ve ortaya çıkan sorunları potansiyel olarak azaltamazlar.

“Çalışmamızdan elde edilen sonuçlar, AI derin öğrenme modellerinin kendi kendine bildirilen ırkı tahmin etme yeteneğinin kendisinin önemli bir konu olmadığını vurguluyor. Ancak, AI’nın kendi kendine bildirilen ırkı, bozuk, kırpılmış ve gürültülü olsa bile doğru bir şekilde tahmin edebileceğini bulmamız gerekiyor. Araştırmacılar, genellikle klinik uzmanların yapamadığı tıbbi görüntüler, tıbbi görüntülemedeki tüm model dağıtımları için çok büyük bir risk oluşturuyor” diye yazdı.

BÜYÜK TREND

AI sağlık ve yaşam bilimlerinde daha fazla alana yayıldıkça, uzmanlar ırksal sağlık eşitsizliklerini sürdürme ve daha da kötüleştirme potansiyeli hakkında endişeleri dile getirdi.

göre geçen hafta yayınlanan araştırma içinde Amerikan Tıp Bilişimi Derneği Dergisibir grup insan için iyi performans gösteren modeller diğer gruplar için başarısız olabileceğinden, AI ve makine öğreniminde önyargı bulmak, ele alınması için birden fazla bakış açısı gerektiren bütünsel bir yaklaşım gerektirir.


Kaynak : https://www.mobihealthnews.com/news/study-ai-deep-learning-models-can-predict-race-imaging-results”>Source link

Yorum yapın

SMM Panel