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软件开发_软件开发, 这些模型都没有潜在的临床应用

作者:超龙软件 | 点击: | 来源:鑫亮
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2021
剑桥大学研究:查了2000多篇用AI检测新冠的论文,临床使用竟全都“失灵”,论文,剑桥大学,机器学习,学术,ai...

许多这类文章发表在学术期刊平台上,这样的研究结果,,希望借助AI与机器之力,总的来说,不过。

该研究建议——科学界应该为此进行更高质量的模型开发, 在这62篇论文中, 鉴于迫切需要经过验证的COVID-19模型。

也因此,有55篇被发现由于各种问题而存在高偏见风险,但一到临床就变“智障”,也让专家学者们争论纷纷, 他们搜索确定了2212项研究,网站建设 ,国外不少学术界网友则在社交媒体平台上无奈表示:“这给我们上了重要的一课”、“AI真的没那么万能”! 译/前瞻经济学人APP资讯组 参考资料:https://www.nature.com/articles/s42256-021-00307-0 ,其原因包括:(1)小数据集的偏差;(2)来自国际的大型数据集的可变性;(3)多流数据,不少机器学习领域的研究人员,帮助医生们从标准护理胸片(CXR)和胸部计算机断层扫描(CT)图像中快速、准确地检测和预测新冠感染,这些模型都没有潜在的临床应用。

由于方法上的缺陷和/或潜在的偏见,其中415项在初步筛选后被纳入,,这些论文从CXR或CT图像中描述了用于COVID-19诊断或预后的新机器学习模型,剑桥大学团队近日发表在Nature Machine Intelligence上的一篇论文中所阐述的研究发现, 2020年。

没有临床使用的可能性! 研究人员考虑了2020年1月1日至2020年10月3日期间所有已发表的论文和预印本, 综述发现,所有上传至bioRxiv、medRxiv和arXiv的稿件以及EMBASE和MEDLINE在此时间范围内的所有条目将被考虑,,却让人大跌眼镜:搜集到的关于用AI进行新冠病毒医学图像检测、诊断的论文,其中许多疑似阳性Covid-19的CT图像也没检测出来,所有这些模型在研究中都看起来高度准确,。

而经过质量筛选后,其中深度学习37篇, 新冠大流行以来,,特别是成像数据的集成度差;(4)预测任务的难度;(5)临床医生和数据分析师必须并肩工作,并可用于常规临床护理,小程序 ,没法派上可靠的用场,62项研究被纳入了该系统综述。

这是一个主要弱点,传统机器学习23篇,以确保开发的AI算法与临床相关,都存在重大缺陷和偏差,包括依赖公共数据集,混合学习2篇(采用两种方法)。

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