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[導(dǎo)讀] (文章來(lái)源:教育新聞網(wǎng)) 人工智能是一種高度復(fù)雜的技術(shù),一旦實(shí)施,就需要進(jìn)行持續(xù)的監(jiān)督,以確保其達(dá)到預(yù)期的效果并確保其以最佳水平運(yùn)行。 使用AI技術(shù)的醫(yī)療保健提供者組織還需要確保

(文章來(lái)源:教育新聞網(wǎng))

人工智能是一種高度復(fù)雜的技術(shù),一旦實(shí)施,就需要進(jìn)行持續(xù)的監(jiān)督,以確保其達(dá)到預(yù)期的效果并確保其以最佳水平運(yùn)行。

使用AI技術(shù)的醫(yī)療保健提供者組織還需要確保自己獲得了最大的收益。換句話說(shuō),他們需要優(yōu)化AI,以便技術(shù)能夠滿足其組織的特定需求。我們與六位人工智能專家進(jìn)行了交談,每位專家在醫(yī)療保健部署方面都有豐富的經(jīng)驗(yàn),他們就CIO和其他衛(wèi)生IT工作者如何優(yōu)化其AI系統(tǒng)和方法以最佳地為其提供者組織提供最佳建議。

人工智能醫(yī)學(xué)圖像解釋技術(shù)供應(yīng)商N(yùn)uance Communications的首席技術(shù)官Joe Petro說(shuō),優(yōu)化AI取決于對(duì)AI的能力的理解并將其應(yīng)用于正確的問(wèn)題。

他說(shuō):“目前有很多炒作,但不幸的是,這些說(shuō)法有些荒謬?!薄盀榱藘?yōu)化人工智能,我們都需要了解:我們正在嘗試解決的問(wèn)題;人工智能如何解決問(wèn)題;AI是否可以增強(qiáng)現(xiàn)有功能?而且,當(dāng)AI沒(méi)有幫助時(shí)?!崩?,“可追溯性”重要嗎?人工智能有一個(gè)眾所周知的“黑匣子限制”-導(dǎo)致神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做出決定或結(jié)論的每個(gè)事實(shí)或證據(jù)并不總是眾所周知的。

Petro解釋說(shuō):“有時(shí)候不可能追溯到導(dǎo)致神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得出結(jié)論的面包屑蹤跡?!薄耙虼?,如果可追溯性是解決方案的要求,那么您可能需要撤退到更傳統(tǒng)的計(jì)算方法,這并不總是一件壞事?!痹搯?wèn)題是否適合AI?此外,對(duì)于AI來(lái)說(shuō),問(wèn)題是否表現(xiàn)良好且條件適當(dāng)?他說(shuō),例如,在解決問(wèn)題的方法中是否存在重復(fù)的,沒(méi)有廣泛變化且本質(zhì)上是確定性的清晰模式。

他舉例說(shuō):“例如,如果您將問(wèn)題交給一系列專家,他們是否都會(huì)得出相同的答案?”“如果給人類相同的輸入而不同意答案,那么人工智能可能無(wú)法理解數(shù)據(jù),而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可能會(huì)提供與某些專家的觀點(diǎn)不一致的結(jié)果。請(qǐng)放心,AI會(huì)找到一個(gè)模式–問(wèn)題是模式是否可重復(fù)且一致。”

因此,在AI的當(dāng)今世界中,有意地狹義地定義了AI解決的問(wèn)題,尤其是在醫(yī)療保健領(lǐng)域,從而提高了AI的準(zhǔn)確性和適用性。他建議,選擇正確的問(wèn)題來(lái)解決并縮小問(wèn)題的范圍,是取得重大成果的關(guān)鍵。他補(bǔ)充說(shuō):“此外,培訓(xùn)數(shù)據(jù)必須易于獲得,以創(chuàng)建可靠的AI模型并產(chǎn)生一致的驗(yàn)證結(jié)果?!辈恍业氖?,有時(shí)沒(méi)有可用的數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。例如,在某些情況下,AI需要標(biāo)記和注釋數(shù)據(jù)。這種標(biāo)記有時(shí)不可用?!?/p>

放射科醫(yī)生讀取圖像時(shí),他們可能會(huì)或可能不會(huì)準(zhǔn)確地指出診斷在圖像中的哪個(gè)位置。沒(méi)有數(shù)據(jù)標(biāo)記使培訓(xùn)有時(shí)變得不可能。當(dāng)CDI專家或護(hù)理協(xié)調(diào)員通讀整個(gè)案例時(shí),他們很可能不會(huì)將提示查詢的所有證據(jù)都反饋給醫(yī)生。

Petro再說(shuō):“同樣,沒(méi)有數(shù)據(jù)標(biāo)記有時(shí)會(huì)使培訓(xùn)變得不可能?!币虼耍腥诵枰祷?cái)?shù)據(jù),并可能添加標(biāo)記和注釋以訓(xùn)練初始模型。標(biāo)記并非總是必需的,但是我們需要認(rèn)識(shí)到,所需的數(shù)據(jù)并不總是可用,并且可能需要昂貴的管理費(fèi)用。事實(shí)是,數(shù)據(jù)本質(zhì)上是“新軟件”。沒(méi)有正確的數(shù)據(jù),人工智能將無(wú)法產(chǎn)生想要的結(jié)果。”

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LED驅(qū)動(dòng)電源是把電源供應(yīng)轉(zhuǎn)換為特定的電壓電流以驅(qū)動(dòng)LED發(fā)光的電壓轉(zhuǎn)換器,通常情況下:LED驅(qū)動(dòng)電源的輸入包括高壓工頻交流(即市電)、低壓直流、高壓直流、低壓高頻交流(如電子變壓器的輸出)等。

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