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機器人
人工智能助力醫療領域 數據汙染危害不容小視
近年來，人工智能在醫療領域的應用越來越多，對於醫療行業來說無疑是發展的契機，但是人工智能技術應用過程難免會遇到一些難題，其中數據汙染就給人工智能的應用帶來不小阻礙。
所謂數據汙染，就是由於人為故意或偶然原因，對原始數據造成了更改或變更，導致數據不再具備完整性和真實性。人工智能的核心就是基於其強大數據處理能力，一旦AI進行深度學習時，其獲取的數據已經被汙染過，那麼將對其後續應用帶來危害。
結合國內醫療實際情況來看，過去數十年中我國推行以醫養藥政策，就是通過醫生勞動提高藥品的附加值，這導致很長時間存在藥物的過度使用和濫用問題。如果人工智能通過這些醫療數據進行學習，無疑導致過度用藥的情況持續存在，並且技術人員很難發現其中問題。
那麼基於數據汙染等方麵考慮，人工智能該如何有效作用與醫療領域呢?首先，人工智能應該首先應用於診斷過程，由於醫療診斷方麵數據受到的汙染數據較小，而藥物治療可以由醫生來完成;其次，人工智能應該用於處理圖片醫療信息，因為人工智能對於自然語言理解存在障礙，所以相比文字信息人工智能更擅長處理醫療圖像;另外，人工智能不宜用於綜合型疾病的診療，由於人工智能跨領域遷移仍是難點，對於複雜的多係統疾病人工智能很難進行判斷。
業內人士表示，人工智能處理問題時不具有人類的應變性，導致人工智能進行診療時很可能出現失誤，這就要求AI在醫療領域的應用需長期定位於輔助，通過人類醫生的監督降低AI可能帶來的危害。
最後更新：2017-10-08 01:28:02