如何使医疗****AI培训数据多样化

当临床大夫将AI应用于女性患者时，首要接管男性X射线实习的AI将示意不佳。假如患者皮肤乌黑而且大大都实习图像来自皮肤白净的患者，则用于皮肤病学照片诊断皮肤癌的算法将使这项事变陷入逆境。等等。这种成见的例子在医疗****AI的装甲中积储了不行忽视的弱点。

虽然，纵然可行，也很难从各类百般的患者群体中网络得当AI的培训数据。可是，假如医疗****中的AI无法辅佐某些最懦弱的患者人群，那么它怎样辅佐改进美国在生齿程度上的康健的奇迹呢?

11月17日颁发在《科学美国人》上的一篇概念文章中，三位斯坦福大学的医学博士/博士对该主题提出了最好的设法。

“人工智能的成见是一个伟大的题目;仅提供各类培训数据并不能担保消除成见。” Kaushal，Altman和Langlotz写道。“还提出了其他一些题目，譬喻，人工智能器材的开拓商和出资者之间缺乏多样性;从大都群体的角度对待题目的框架;关于数据的隐含成见假设;以及行使AI器材的输出来有时或有时地使毛病永世化。”

他们指出，研究职员正在实行通过构建可从有限输入中揣度出普及输出的算法来办理数据纷歧致的题目。

作者写道：“通过这些创新，也许会呈现镌汰AI对海量数据集需求的新要领。”“可是今朝，确保用于逊?с法的数据的多样性对付我们领略缓和解AI毛病的手段至关重要。”

为此，他们号令成立所需的技能，礼貌，经济和隐私基本架构，以网络不只大并且足够多样化的数据，以培训医学AI，使天下各地的全部患者受益。

（编辑：湖南网）

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