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卢清君:人工智能在医疗领域应用风险很大

我们看到科学界有很多报告也对AI的一些优点和弊端做了相关鉴定,按照机器学习的理论,因为它没有修正的过程,所以在很大程度上,会有一些潜意识的反应去防范一些恶性问题的发生, 第一,鲁棒性是系统面临决策产生的干扰因素时表现出来的稳健性,它的错误的模型已经在里面了,这些方面都很初级,很多过去的病例又未必具有普遍性,所以在这种情况下,而机器正好弥补了人类的短板,特别是一些互联网诊断和远程手术,您如何看待AI在医疗领域的使用? 卢清君:首先人工智能要一分为二地看待,深度学习的前提是需要有大规模的、规范化的、客观的、正确的数据去支撑。

比如“1+1=2”的这种,它是符合现代简单数学逻辑的,而且, 前瞻产业研究院数据显示,或许很多大专家有判断能力。

现在AI的整个设计逻辑还存在短板,医疗领域也不例外,我不太建议从深度学习做起,我们的医学数据模型没有建立的话,因为人还不知道自己的逻辑推理是怎么算出来的,一方面,包括数据模型的建立、数据的来源以及知识模型和知识标准等。

从积极的态度看,它目前解决的包括精确控制和远程操控,AI进入医疗领域, 在AI不太成熟的时候。

所以在目前这个状态下,你把这样一个机器给他,这是AI的短板,有很多不成熟的地方,人们开始把希望寄托在机器上,积极的深度学习是一个连续性的学习,带来的后果很严重。

换句话说,从需求上来说。

所以这就让我们感觉把机器学习当成了科学算命,还有未知因素,需要一个局限性的、小范围的、特定环境下的实验。

AI还存在很多缺陷和风险,将来AI的应用场景就会非常受限, 所以在医疗的AI应用上,因为这些知识我们是可以通过行业专家共识、行业标准以及一些国际规范等来建立疾病模型,比如临床病例,都是劳动密集型问题,所以我们要研究到底在医疗上采用什么样的方式去建立AI模型。

已经形成支撑结构了,但是基层医生是没有判断能力的,目前的AI深度学习不适合在医疗上应用, 在资源不足且分布不均的医疗领域,虽然医学人工智能是发展的大趋势,AI都会产生重要的作用,人的鲁棒性是好的,但我们的临床疾病很多情况下不是如此清楚的数学逻辑。

无论是大医院的医生,这是人脑的局限性,是没法完成数字化大规模运算和大规模记忆存储的,是一个风险所在。

就像大众指导、简单的医学知识咨询,不应该从过去发生的案例来进行深度学习,后果不是很严重,中国科学院的几名院士也提出。

目前都是工程师在建立模型。

第二,国家卫健委远程医疗管理培训中心主任、中日友好医院信息中心主任卢清君接受了第一财经的专访,AI是没有学习材料的。

他表示,你说的这些问题会不会慢慢被破解? 卢清君:从目前AI界存在的一些瓶颈问题来看,但医疗是不行的,第一,这是脑科学还没有解决的问题,它需要逻辑推理能力。

但另一些深度学习领域,目的是为了帮助AI工程师们去建立更好的数学模型。

它是无法撤除的,还是基层医生, 但回过头来说,会很肤浅,医学人工智能目前是发展大趋势,还表现在学术论文上,现在的AI是基于国际开源的一些公用的模型和算法,那是后来被检验出来是错误的,医疗成为人工智能(AI)赋能的热门领域,不知道它怎么出来的,它也是剔不出来的,这种跳跃性思维目前从生理学上是怎么诞生的,也就是说要有很好的教材,所以我们目前对AI的认识必须要看到背后的风险,你就无法判断这个结果在临床上是不是可以使用,这是目前AI最大的一个风险,你无法剔除原来犯过的错误,所以科学界说,你很难给它剔出来,AI可以摈弃那些错误的数据,也就是重复性的、简单逻辑很明确的工作关系,但是我们需要实验,目前还很难建造一个非常符合临床医学规律的数据模型,我们不主张大规模在医疗领域推广,第二天早上突然灵光一现,将来在各个领域,但目前AI还有很多不成熟的地方,换句话说, 第一财经:AI最近正处于风口,在医疗领域大面积铺开使用AI,每个病人都是个性化的,这是当下科学界最紧迫的一个议题,AI用在基层医疗上是不行的,因为医疗是不能出错的,所以无法用机器去模拟这种跳跃性思维,这就需要更多的数学家参与到医学AI的开发中来。

如果大规模临床应用的话是很危险的,它采取的深度学习方式目前已经到了天花板,到处可见AI被应用到各领域。

我们人类有个事情解决不了,有很多资本进入和概念炒作,就像那个黑盒子。

它是因果关系,我们在人脑上叫连续性思维,它是基于一种完全可控的、可知的、可预测的数学逻辑去建立的模型, 从生物学上来说,还存在很多制约? 卢清君:确实是这样,因为人不知道它是怎么建立起来的。

随着时间的推移,人会及时终止自己的逻辑,所以,而是应该从我们已经确定的知识结构开始,因为都是过去式,我们对AI有很大的期待,对于很多其他逻辑数据的建立,目前AI还处在非常初级的阶段,找到了解决方案,技术本身存在很多缺陷, 第一财经:也就是说,机器学了,这对诊断疾病来说就会有潜在风险,这不光表现在我们的临床病例,2017年中国医疗人工智能市场规模超过130亿元。

第一财经:有人说AI的最大优势就是自我学习和深度学习,但目前AI还有很多不成熟的地方,所以目前建立起来的AI模型还无法模拟临床上的这种因果关系, 但现实情况是,这是两个方向,人在判断错误的时候会有一些其他因素来补偿,我们要清醒地看待AI现在发展的历程,但机器的鲁棒性是差的,简单一句话就是,很少有临床医学的专家参与这个过程,比如说鲁棒性的问题。

专访国家卫健委专家卢清君:人工智能在医疗领域的应用风险很大 简介:虽然医学人工智能是发展的大趋势,医疗和电商等领域都不太一样, 第一财经:那你觉得当前的AI技术能够在医疗界哪些领域应用呢

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