AI不是呼吸机,也不是疫苗!滑铁卢大学教授呼吁:警觉虚有其表的新冠AI研讨热潮!

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【导读】咱们不能由于封闭阻隔而抛弃底子的科学准则,人工智能既不是呼吸机,也不是疫苗,更不是药丸。值得注意的是,依据一些大多数由没有临床经历或不具备医学才能的工程师和计算机科学家创立的医学形象小数据集,有些网站乃至供给了关于怎么从 X 射线扫描中高精度地检测出 COVID-19 的主张,乃至还有一些未经同行评议的论文,用 “COVID-Net” 这样的夸大姓名为他们的解决方案进行 “洗礼”。这类论文往往未经证明,也未经放射科医师的试验辅导,乃至在数据集的创立者还没来得及对其搜集数据的进程进行满意解说的状况下,这些研讨就匆促公之于众了。

跟着新冠肺炎(COVID-19)疫情的全球迸发,围绕着“病毒从哪来”“病毒怎么传达”“中心宿主是什么”“疫苗在哪儿”“怎么快速检测患者”等问题,生物医学、计算机科学等各范畴的研讨人员展开了广泛的研讨,尤其是人工智能(AI)在助力新冠肺炎患者快速检测方面显得备受重视。

近年来,人工智能在处理医学形象方面取得了实质性的开展,但新冠疫情大迸发期间,好像呈现了这样一种风险的趋势:一些人匆促地运用存在瑕疵的、有问题的数据来练习针对 COVID-19 的人工智能解决方案,这一做法不仅对患者和医师没有任何协助,并且还会危害人工智能的名誉。

近来,滑铁卢大学工程系教授 Hamid Tizhoosh 宣布呼吁,要警觉短少科学论证的 COVID-19 人工智能解决方案误导当时的科学研讨。

AI不是呼吸机,也不是疫苗!滑铁卢大学教授呼吁:警觉虚有其表的新冠AI研讨热潮!

AI+ 医疗形象:欲速则不达

Tizhoosh 表明,AI 技能的开展能够在必定程度上辅佐医师进行确诊,但还需理性认识其底子,切不可将之 “神话”。

能够肯定地说,咱们都对 COVID-19 大盛行深感忧虑。这种新式冠状病毒现已彻底改变了当时的社会,在全球疫情形势严峻的城市中,人们正在阅历着面对压力、被约束、被阻隔;正在见证包含科研人员、护理和医师在内的护理人员勇敢献身的业绩;有些人正在失掉亲人;人们面对着经济困难,以及未来几个月或许将面对的巨大不确定性。

在这种状况下,许多人都在考虑怎么以最快的办法,为这场疫情防控供给一些协助。当然,人工智能范畴的研讨人员也不破例。

虽然正在应对一场大盛行疾病,可是咱们不能摒弃底子的科学准则。数据有必要经由医学专家收拾,并履行充沛、严厉的验证程序,特别是在社会面对许多不确定性的时分,任何解决方案或提议付诸实施之前,成果都有必要通过同行的审阅。

机器学习办法首要依靠于数据,通过对标签数据进行学习,然后对数据进行分类、猜测和估量,任何人工智能办法的质量和可靠性直接取决于所选用的的标签数据的质量和可靠性。

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在计算机科学中,低质量的输入会发生不可靠的输出,也便是咱们所讲的 “输入的是废物,输出的也是废物 (Garbage In Garbage Out,GIGO)”。特别是,当咱们在处理相似医学形象这样高度杂乱的数据方式时,一般需求高度专业化的常识来对数据作出恰当的解说,这一点就变得愈加重要。

在人工智能范畴,咱们彻底依靠数据。只需不是金融、医疗卫生、监控等灵敏范畴,咱们一般会运用各种办法来搜集数据集,小到人工搜集样本,大到通过高度杂乱的https://www.fons.com.cn/tag/%e7%bd%91%e7%bb%9c" target="_blank">网络爬虫来解析互联网和其他揭露资源库的数据。

可是,在医学形象学范畴,咱们所处理的是一个高度灵敏的数据范畴,这一般需求一个绵长的进程来收拾和拜访一组标签图画。毫无疑问,数据收拾作业有必要在医院内进行,这不仅是由于有专家在场,并且为了恪守隐私规则,需求对图画进行去身份处理。

但有时研讨人员会变得不耐烦,会在线期刊上手动搜集揭露数据源,来创立小数据集。

短少放射科医师的“AI+医疗形象”研讨

Tizhoosh 表明,值得注意的是,大多数时分医学形象范畴的小数据集是由没有临床经历或不具备医学才能的工程师和计算机科学家创立的,而不是由医师和医学专家创立的。

Tizhoosh 以为,能够了解的是,当时世界各地的放射科医师都很忙。假如你是一个雄心壮志的人工智能研讨人员,想要在这个时分供给一些协助,显着现在不是与放射科医师协作的最佳时机。

而一些研讨人员现已开端搜集和创立自己的数据集,为未来的使命做准备。从网上搜集来的 X 光相片和 CT 图画好像随处可见,并且跟着创作者不断添加图画,网上这些图画也在不断添加。

由于这类数据的可取得性,以及根底人工智能常识和东西存在的普遍性,许多人工智能爱好者和草创公司现已冲动地开端研制从 X 光相片中检测 COVID-19 的解决方案。

AI不是呼吸机,也不是疫苗!滑铁卢大学教授呼吁:警觉虚有其表的新冠AI研讨热潮!

有些网站和博客乃至供给了关于怎么从 X 射线扫描中高精度地检测出 COVID-19 的主张,还有一些人给出了从 X 光相片中检测 COVID-19 的教程。

乃至还有一些未经同行评议的论文,更进一步,用 “COVID-Net” 这样的夸大姓名为他们的解决方案进行 “洗礼”。这种类型的作业一般短少许多试验细节,来解说怎么通过极少数患者的医学形象图画满意深度神经网络的需求。

这类论文往往未经证明,也未经放射科医师的试验辅导,乃至在数据集的创立者还没来得及对其搜集数据的进程进行满意解说的状况下,这些研讨就匆促公之于众了。

为了战胜数据量小的问题,AI 爱好者和草创公司将他们具有的为数不多的 COVID-19 图画与其他相似肺炎数据集这样的公共数据集混合在一同。这是一个很聪明的做法,但也会发生一些费事的成果,比方 COVID-Nets 会将一到五岁的小儿肺炎当成新冠病例,与成人 COVID-19 患者进行比较。

Tizhoosh 表明,当咱们把放射科医师扫除在需求专家监督的研讨之外时,就会呈现这种状况。

坚持理性,尊重科学准则

为什么会有研讨人员在运用稠浊的医学形象小数据集、没有放射学医师支撑、没有验证的状况下,发布过错的人工智能成果呢?他们是真的想协助 COVID-19 患者吗?

或许,一些草创公司为了争夺融资时机,以及研讨或许取得更多曝光率,正在误导科研人员做出过错的研讨行为。

咱们不能由于封闭阻隔而抛弃底子的科学准则,人工智能既不是呼吸机,也不是疫苗,更不是药丸。在疫情期间的我国武汉、伊朗库姆或意大利贝加莫,筋疲力尽的放射科医师不太或许只是为了取得一个有缺点的弥补性定见,而去下载咱们依据不充沛、不恰当的数据练习出来的 Python 代码所构成的成果快速编撰成文的论文。

毋庸置疑,勃然大怒都想为全球大盛行疾病贡献力量。可是,请等候医院供给实在的数据,通过道德批阅和去判定,让咱们和放射科医师一同拟定关于未来胸部问题的解决方案。

不然,咱们或许会给人留下这样的形象,那便是咱们在做耸人听闻的研讨,更多的是在自我推销,而不是为了患者的健康。

为了了解这种病毒在医学形象中的体现,放射科医师们正在日以继夜地作业,让咱们和他们一同尽力,向他们学习,真实释放出人工智能在未来对立病毒感染的潜力。

AI不是呼吸机,也不是疫苗!滑铁卢大学教授呼吁:警觉虚有其表的新冠AI研讨热潮!

Hamid R. Tizhoosh 博士自 2001 年起担任滑铁卢大学工程系教授,并领导KIMIA试验室(医学图画剖析常识推理试验室)。自 1993 年以来,他的研讨范畴包含人工智能、计算机视觉和医学成像。他著有两本书,14 个书刊章节,以及 150 多份期刊和会议论文。Tizhoosh 博士具有丰厚的职业经历,并与许多公司协作过。他也是加拿大多伦多向量研讨所的委任教授,以及加拿大滑铁卢大学滑铁卢人工智能研讨所的成员。

原文材料:
https://venturebeat.com/2020/04/24/the-surge-of-sensationalist-covid-19-ai-research/
https://www.news-medical.net/health/The-Surge-of-Sensationalist-COVID-19-AI-Research.aspx

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原文发布时刻:2020-05-06
本文作者:田小婷
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