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AI解读医学影像能力超越人类?

时间: 2020年04月14日 | 作者: Admin | 来源: 科研圈
用AI解读医学影像已经成为一个热门研究方向, 但是近日发表的一篇BMJ综述指出,这其中许多研究的设计并不严谨。


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图片来源:Pixabay


来源 BMJ

翻译 阿金

审校 戚译引


许多研究宣称,人工智能在解读医学影像方面具备和人类专家同等甚至更强的能力。但是,BMJ 近期发表的一篇综述指出,这些研究质量堪忧,有明显的夸大成分,研究人员警告这危及上百万患者的生命安全。


他们的发现表明许多这类研究的证据质量堪忧,强调了提高研究设计和报告标准的需求。


人工智能是一个创新且发展迅速的领域,有望改善病患护理,缓解医疗服务负担过重的问题。深度学习则是人工智能的分支,在医学影像领域展现了独特的发展前景。有关深度学习的论文发表数量一直在增长,并且一些媒体在头条进行报道,大力宣扬 AI 的能力优于人类医生,为快速应用推波助澜。但是实际上,这些研究的方法和偏倚风险尚未经过详细检验。


为此,一支研究团队回顾了过去十年内发表的研究成果,比较了深度学习算法和临床专家解读医学影像的能力。他们发现,这其中只有 2 项合格的随机临床试验,和 81 项非随机研究。

  

在非随机研究中,只有 9 项属于前瞻性研究(随着时间的推移,对个体进行追踪和收集信息),并且只有 6 项在“现实世界”临床环境中进行了测试。


在比较组中,人类专家的平均人数只有 4 人,而原始数据和代码的获取(以允许对结果进行独立审查)受到严格限制。


超过三分之二(81 项中的 58 项)的研究被判定为存在高偏倚风险(研究设计存在问题,会影响结果),而对于公认的报告标准遵守情况常常很糟糕。


四分之三的研究(61 项)宣称,人工智能的表现至少能与临床医生相提并论(甚至更优秀),但只有 31 项(38%)表明需要进一步的前瞻性研究或者试验。


研究人员承认这篇综述也存在一些局限,比如可能会有遗漏的研究,而且研究只关注深度学习医学影像研究,所以结果可能无法应用于其他类型的人工智能。


无论如何,他们认为目前“存在许多明显夸大的说法,宣称人工智能的能力等同于(或者优于)临床医生,这在社会层面上给患者的安全和人口健康构成了潜在风险”。


他们还警告说:“过分夸大其词的话语很容易让媒体和公众误读这些研究,结果可能会导致不恰当的护理手段,那不一定符合患者的最佳利益。”


“要最大限度地保护患者的生命安全,最好的办法就是确保开发高质量、透明的报告证据库,并继续向前推进,”他们总结。


原文链接:

https://eurekalert.org/pub_releases/2020-03/b-co032320.php