研究人员对评估AI系统进行乳腺癌筛查的研究发出问题

本周发表在《科学》杂志上的一篇新的透视文章“人工智能的透明度和再现性”自然包括纽约州立大学公共卫生与卫生政策研究生院(CUNY SPH)副教授Levi Waldron在内的一个国际科学家小组对卫生应用的人工智能算法出版缺乏透明度表示担忧。

作者对最近的一份出版物提出了关注，其中包括谷歌健康状况的一组报告使用人工智能从乳房x光照片中更准确地诊断乳腺癌，比放射学专家更准确。作者认为，严格的数据访问程序、缺乏公开的计算机代码和未报告的模型参数使得其他研究人员难以证实或扩展这项工作。这篇文章还强调了两国之间的紧张关系适当措施保护病人的隐私同时允许更广泛的研究团体贡献方法学，纠正可能阻碍进展而损害其他患者的潜在错误。

沃尔德隆教授说：“这一后和索是当前努力控制人们在生物医学科学和其他领域的几十年中脱颖而出的数据的一个高调的例子。”“收集患者数据的良好的研究人员收集了患者数据的奖励很少，但它们是那些写的人知情同意被问及患者并决定分享条款。保护患者隐私甚至最假设的风险也可以成为保持宝贵数据的方法，甚至是由其他研究人员远离其他研究人员的结果预测模型的参数。我不认为在数据隐私和效用之间志愿服务的志愿者志愿者，或者在他们中有很多说法。ob欧宝直播nba这是一个更大的谈话，应该以高于个人研究研究的水平，并且需要包括患者。“

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