一个人工智能系统算出何时信任基于AI的医疗诊断

AI和医疗专家团队一起工作或谷歌研究和谷歌DeepMind,设计开发了基于人工智能的系统判断的信心水平现有的AI系统用于分析医学扫描作为一种提高分析诊断工具,如乳房x线照片或胸部x射线。

在他们的论文,发表在《华尔街日报》自然医学,组描述了他们如何建立系统,当测试工作。菲奥娜吉尔伯特,剑桥大学临床医学院,发表了一段新闻和观点在同一期刊问题概述了所做的工作团队在这个新工作。

在过去的几年中,随着人工智能应用程序变得更加精炼,医疗机构已经接受了技术来减少由人类放射科医生的工作量,同时保持或提高质量。目前,人工智能应用程序用于分析如乳房x光检查和x射线扫描寻找肿瘤在乳房或肺。

之前的研究表明,最可靠的方法是有一个人,一个人工智能应用分析相同的扫描。这样,更少的肿瘤是错过了。分析由两位放射科医生给了几乎相同的结果。

在这个新的努力,研究人员试图改进这个系统通过分析结果给出的AI系统工作在这种情况下。为了实现这一目标,他们创建了一个系统称为Complementarity-driven Deferral-to-Clinical工作流(CoDoC)。它被设计工作与当前人工智能系统已经在使用领域和使用指标已经提供这样的系统。

新系统的工作是分析结果由人工智能诊断系统,然后给出判断结果的置信度信息给人类诊断专家,提供最终的诊断。

CoDoC也是一个人工智能系统。金本位的结果使用训练数据获得延期的情况。研究小组设计了一个改进循环,理论上应该使它更准确更使用它。现在,它的设计与诊断人工智能系统和人类的放射科医师。

最后,CoDoC用于帮助找出哪些结果最有可能是正确的,这应该的结果在提高精度。系统的测试表明,如此。场景一个人工智能系统与CoDoC也一起使用放射科医生被认为是更可靠的比单独系统。

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