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人工智能未来的潜力取决于人类社会的“共识”
2019年12月26日 由 TGS 发表
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美国国家医学研究院一份关于人工智能在医疗领域的应用的特别出版物称，人工智能和机器学习(machine learning)的作用将是至关重要的，因为该行业正在应对海量数据，这些数据可能会改善但也可能会扰乱健康状况和成本优先级。然而，当前投资和发展的爆炸式增长，并没有建立负责任、透明部署的共识基础，这可能会限制其潜力。范德比尔特大学医学中心的医学博士、医学硕士、医学博士迈克尔·马蒂尼表示，这份新报告旨在为组织领导、医疗保健专业人员、数据分析师、模型开发人员以及那些致力于将机器学习融入医疗保健的人提供全面的参考。（他是生物医学信息学系副教授，《医疗保健中的人工智能：希望、炒作、承诺、危险》联合主编。）
“对卫生保健界来说，重要的是要从成功的经验、挑战和最近使用这些工具的失败中吸取教训。我们开始列举医疗人工智能领域的重要例子，强调围绕人工智能开发和实施的最佳实践，并提供需要讨论的关键点，以便就如何作为一个人工智能社区和社会解决这些问题达成共识。”迈克尔在一篇文章中如是写道。
他强调自动驾驶汽车的大众市场形象往往等同于机器学习或技术驱动系统，而相关应用在医疗保健领域则完全不同。不久的将来，人工智能应该被视为医疗保健领域的一种工具，以支持帮助受过高度训练的专业医护人员减轻工作压力。近年来，由于深度学习和相关技术的发展，影像学解释方面取得了巨大成功，如放射学和视网膜检查等。这刺激了人工智能的发展，首先，带来了风险投资，然后是行业巨头开始重视。然而，有些工具存在着来自他们所发展的人群的偏见，或者来自选择不合适的目标的偏见。数据分析人员和开发人员需要致力于增加数据访问和标准化，以及深思熟虑的开发，这样算法就不会偏向已经边缘化的患者。
以上，就是所谓“共识”的重要性。
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