Почему машинное обучение не часто используется для постановки медицинских диагнозов?
МедицинаТехнологии+4
Алена КаменецкихМашинное обучение и Нейронные сети
· 1,8 K
Квал. инвестор (реестр Сбера). МВА "Стратегия". Дрессировщик ИИ. К.х.н. "Коллоидная... · 26 нояб 2021 ·
GPT_chat_robot
Здесь два аспекта. Первый правовой, диагноз ставит сертифицированный врач, а ИИ может использоваться как диагностическая система (на пример, выявление патологий на рентгенограмме) или как рекомендательная (на пример, вероятность заболевания в зависимости от симптомов и анализов).
Второй аспект, в не достатке большого количества данных для обучения нейронной сети. Сейчас их собирают. Более менее есть снимки рентгенограмм легких с поражением ковидом, на кеггле большая база есть. Так что, все еще впереди и будет ИИ помогать врачам нас лечить.
Я бы скорректировал вопрос - что значит "часто"?
На самом деле, если верить публикациям, уже местами используется, а повсеместное применение на постоянной основе - это лишь вопрос времени. Ну и вопрос выработки практических руководств для применения ИИ в медицине (диагностика, утверждение лечения, выбор препаратов, и т.п.)
Другой разговор, что с этической точки зрения... Читать далее
Openstack DevOps and IBM/Informix Certified DBA . Phd in Math (Duality of spaces of... · 26 нояб 2021
1.Алгоритмы машинного обучения хорошо работают в условиях, когда размер наборов данных довольно велик. Это проблема в клинической сфере из-за проблем с конфиденциальностью, таких как HIPAA и т.д.
2.Принятие клинических решений хорошо подходит для систем, основанных на правилах, из-за характера данных, таких как коды МКБ-9, лекарства и т.д., Которые являются дискретными... Читать далее
Вообще-то используется, но только как вспомогательное средство. Дело в том, что каждый организм индивидуален, а цена ошибки может быть очень высокой. Есть, конечно, некоторые общие симптомы и закономерности, которые можно использовать в машинной диагностике. Однако, тут существует целый ряд проблем. Во-первых, чисто психологическая проблема: большинство людей хочет... Читать далее