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人工智能：AI解讀醫學影像能力超越人類？
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人工智能：AI解讀醫學影像能力超越人類？
圖片來源：Pixabay
許多研究宣稱，人工智能在解讀醫學影像方麵具備和人類專家同等甚至更強的能力。但是，BMJ 近期發表的一篇綜述指出，這些研究質量堪憂，有明顯的誇大成分，研究人員警告這危及上百萬患者的生命安全。
他們的發現表明許多這類研究的證據質量堪憂，強調了提高研究設計和報告標準的需求。
人工智能是一個創新且發展迅速的領域，有望改善病患護理，緩解醫療服務負擔過重的問題。深度學習則是人工智能的分支，在醫學影像領域展現了獨特的發展前景。有關深度學習的論文發表數量一直在增長，並且一些媒體在頭條進行報道，大力宣揚 AI 的能力優於人類醫生，為快速應用推波助瀾。但是實際上，這些研究的方法和偏倚風險尚未經過詳細檢驗。
為此，一支研究團隊回顧了過去十年內發表的研究成果，比較了深度學習算法和臨床專家解讀醫學影像的能力。他們發現，這其中隻有 2 項合格的隨機臨床試驗，和 81 項非隨機研究。
圖片來源：Pixabay
在非隨機研究中，隻有 9 項屬於前瞻性研究（隨著時間的推移，對個體進行追蹤和收集信息），並且隻有 6 項在“現實世界”臨床環境中進行了測試。
在比較組中，人類專家的平均人數隻有 4 人，而原始數據和代碼的獲取（以允許對結果進行獨立審查）受到嚴格限製。
超過三分之二（81 項中的 58 項）的研究被判定為存在高偏倚風險（研究設計存在問題，會影響結果），而對於公認的報告標準遵守情況常常很糟糕。
四分之三的研究（61 項）宣稱，人工智能的表現至少能與臨床醫生相提並論（甚至更優秀），但隻有 31 項（38%）表明需要進一步的前瞻性研究或者試驗。
研究人員承認這篇綜述也存在一些局限，比如可能會有遺漏的研究，而且研究隻關注深度學習醫學影像研究，所以結果可能無法應用於其他類型的人工智能。
圖片來源：Pixabay
無論如何，他們認為目前“存在許多明顯誇大的說法，宣稱人工智能的能力等同於（或者優於）臨床醫生，這在社會層麵上給患者的安全和人口健康構成了潛在風險”。
他們還警告說：“過分誇大其詞的話語很容易讓媒體和公眾誤讀這些研究，結果可能會導致不恰當的護理手段，那不一定符合患者的最佳利益。”
“要最大限度地保護患者的生命安全，最好的辦法就是確保開發高質量、透明的報告證據庫，並繼續向前推進，”他們總結。
翻譯：阿金
審校：戚譯引
引進來源：BMJ
引進鏈接：https://eurekalert.org/pub_releases/2020-03/b-co032320.php
本文來自：環球科學
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許多研究宣稱，人工智能在解讀醫學影像方麵具備和人類專家同等甚至更強的能力。但是，BMJ 近期發表的一篇綜述指出，這些研究質量堪憂，有明顯的誇大成分，研究人員警告這危及上百萬患者的生命安全。
他們的發現表明許多這類研究的證據質量堪憂，強調了提高研究設計和報告標準的需求。
人工智能是一個創新且發展迅速的領域，有望改善病患護理，緩解醫療服務負擔過重的問題。深度學習則是人工智能的分支，在醫學影像領域展現了獨特的發展前景。有關深度學習的論文發表數量一直在增長，並且一些媒體在頭條進行報道，大力宣揚 AI 的能力優於人類醫生，為快速應用推波助瀾。但是實際上，這些研究的方法和偏倚風險尚未經過詳細檢驗。
為此，一支研究團隊回顧了過去十年內發表的研究成果，比較了深度學習算法和臨床專家解讀醫學影像的能力。他們發現，這其中隻有 2 項合格的隨機臨床試驗，和 81 項非隨機研究。
圖片來源：Pixabay
在非隨機研究中，隻有 9 項屬於前瞻性研究（隨著時間的推移，對個體進行追蹤和收集信息），並且隻有 6 項在“現實世界”臨床環境中進行了測試。
在比較組中，人類專家的平均人數隻有 4 人，而原始數據和代碼的獲取（以允許對結果進行獨立審查）受到嚴格限製。
超過三分之二（81 項中的 58 項）的研究被判定為存在高偏倚風險（研究設計存在問題，會影響結果），而對於公認的報告標準遵守情況常常很糟糕。
四分之三的研究（61 項）宣稱，人工智能的表現至少能與臨床醫生相提並論（甚至更優秀），但隻有 31 項（38%）表明需要進一步的前瞻性研究或者試驗。
研究人員承認這篇綜述也存在一些局限，比如可能會有遺漏的研究，而且研究隻關注深度學習醫學影像研究，所以結果可能無法應用於其他類型的人工智能。
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無論如何，他們認為目前“存在許多明顯誇大的說法，宣稱人工智能的能力等同於（或者優於）臨床醫生，這在社會層麵上給患者的安全和人口健康構成了潛在風險”。
他們還警告說：“過分誇大其詞的話語很容易讓媒體和公眾誤讀這些研究，結果可能會導致不恰當的護理手段，那不一定符合患者的最佳利益。”
“要最大限度地保護患者的生命安全，最好的辦法就是確保開發高質量、透明的報告證據庫，並繼續向前推進，”他們總結。
翻譯：阿金
審校：戚譯引
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