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人工智能在醫(yī)療保健行業(yè)應(yīng)用面臨的5個障礙

時間:2019-11-13 00:52來源:網(wǎng)絡(luò)整理 瀏覽:
如果將人們的想象力用在廣泛的臨床應(yīng)用,那么醫(yī)療人工智能還有很長的路要走。 加拿大多倫多大學(xué)的研究人員在7月10日發(fā)表在醫(yī)學(xué)互

如果將人們的想象力用在廣泛的臨床應(yīng)用,那么醫(yī)療人工智能還有很長的路要走。

人工智能在醫(yī)療保健行業(yè)應(yīng)用面臨的5個障礙

加拿大多倫多大學(xué)的研究人員在7月10日發(fā)表在“醫(yī)學(xué)互聯(lián)網(wǎng)研究雜志”上的一篇論文中,指出了人工智能在醫(yī)療保健行業(yè)應(yīng)用面臨的主要障礙。

多倫多大學(xué)的JamesShaw博士及其同事根據(jù)NASSS框架比較了人工智能與其他技術(shù)的市場滲透率,NASSS框架將機器學(xué)習(xí)用例分為自動化和決策支持兩大類。而NASSS是Nonadoption、Abandonment、Challenges to Scale-up、Spread、Sustainability的首字母縮略詞。

建議決策支持應(yīng)用程序?qū)⒁龑?dǎo)自動化,至少在短期內(nèi)如此。遵循NASSS框架,他們概述了阻礙主要決策支持人工智能實施的各種問題。為此強調(diào)的是:

1.有意義的決策支持

Shaw解釋說,“臨床決策是一個復(fù)雜的過程,涉及各種數(shù)據(jù)源的整合,其中包括隱性和明確的智能模式。”

他補充說,“為了更直觀地通知這個決策過程,人工智能開發(fā)人員正在添加數(shù)據(jù)可視化等通信工具。這些通信工具的性質(zhì)和價值是實現(xiàn)過程的核心,有助于確定算法輸出是否和如何被納入日常慣例。”

2.可解釋性

醫(yī)療保健的人工智能模型如何實現(xiàn)其結(jié)果?Shaw及其同事指出,即使對創(chuàng)建它們的計算機科學(xué)家來說,答案仍然是未知的。

Shaw說,“缺乏對這些機制和環(huán)境的理解,這對機器學(xué)習(xí)對醫(yī)療保健利益相關(guān)者的可接受性提出了挑戰(zhàn)。盡管可解釋性問題與決策支持明確相關(guān),但如此處所解釋的那樣使用機器學(xué)習(xí)案例。”

他補充說,“這一問題可能更加深刻地應(yīng)用于以自動化為重點的用例,因為它們在醫(yī)療保健領(lǐng)域占據(jù)重要地位。”

3.隱私和同意

Shaw指出,目前缺乏有關(guān)正確使用可穿戴設(shè)備數(shù)據(jù)的立法和指導(dǎo)。同時,許多與健康相關(guān)的應(yīng)用程序在使用過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)流中存在著不明確的一致性過程。

除了這兩個明顯的問題之外,當與其他數(shù)據(jù)集鏈接時,可以重新識別其他的數(shù)據(jù)。他表示:“這些因素為那些尋求將健康數(shù)據(jù)用于機器學(xué)習(xí)應(yīng)用開發(fā)的計劃帶來了重大風(fēng)險,可能遭遇來自醫(yī)療保健提供商的巨大阻力。”

4.算法偏差

Shaw表示,“算法只能和訓(xùn)練它們的數(shù)據(jù)一樣好。”

他說,“如果訓(xùn)練數(shù)據(jù)部分或不完整的,或只反映給定人口的子集,則生成的模型將僅與數(shù)據(jù)集中表示的人群相關(guān)。這提出了關(guān)于數(shù)據(jù)來源的問題,并代表了一系列與偏差相關(guān)的問題,這些偏差內(nèi)置于用于決策的算法中。”

5.可擴展性和面臨障礙

隨著人工智能應(yīng)用在醫(yī)療保健領(lǐng)域的迅速發(fā)展,一些算法輸出不可避免地會混淆、矛盾或以其他方式與他人對抗。

Shaw表示,“這種相互作用的影響無法提前預(yù)測,部分原因是相互作用的特定技術(shù)尚不清楚,可能在常規(guī)護理過程中尚未實施。我們建議實施科學(xué)家需要考慮機器學(xué)習(xí)在醫(yī)療保健中的實施和規(guī)模的意外后果,為患者、醫(yī)療保健提供者、公眾的安全帶來更大的復(fù)雜性和更大的風(fēng)險。”

Shaw和其團隊還圍繞企業(yè)角色和醫(yī)療保健工作不斷變化的性質(zhì)指出了一些障礙。

在總結(jié)他們的觀察和預(yù)測時,Shaw表示機器學(xué)習(xí)在醫(yī)療保健領(lǐng)域的未來是積極但不確定的。他們認為,在很大程度上,接受和采用這項技術(shù)取決于所有醫(yī)療保健利益相關(guān)者、患者、提供者,這與人工智能開發(fā)者一樣。

Shaw指出,“機器學(xué)習(xí)的應(yīng)用變得更加復(fù)雜,對數(shù)據(jù)可視化等通信策略的投入也在增長,機器學(xué)習(xí)可能變得更加用戶友好和更有效。如果實施,科學(xué)界要以有利于所有人的方式促進機器學(xué)習(xí)的采用,那么提出的問題將在未來幾年內(nèi)得到充分關(guān)注。”

【責(zé)任編輯:華軒 TEL:(010)68476606】
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