机器学习程序可滚动浏览数百万条数据 以检测出临床医生可能难以识别的模式

研究人员迅速部署了该应用程序，该程序在X射线图像上点了彩色斑点，这些斑点可能有肺损伤或其他迹象。UCSD增强成像和人工智能数据分析实验室主任Hsiao表示，该技术现已应用于6,000多次胸部X射线检查，并在诊断中具有一定的价值。

他的团队是全国各地将在较平静的时间内开发的AI程序推入危机的几支团队之一，以执行诸如确定哪些患者面临最大并发症风险以及可以安全地进行低强度护理的任务。

机器学习程序可滚动浏览数百万条数据，以检测出临床医生可能难以识别的模式。然而，很少有算法针对标准程序进行过严格测试。因此，一些AI专家警告说，尽管它们通常看起来很有帮助，但在大流行中推广该程序可能会使医生感到困惑甚至对患者构成危险。

斯克里普斯研究转化研究所所长，卫生IT方面多本著作的作者埃里克·托波尔(Eric Topol)医师表示：“人工智能正在被用于目前可疑的事物。”

Topol挑选了由电子健康记录软件的主要供应商Epic创建的系统，该系统可以预测哪些患者可能会患重病。他说，在经过验证之前使用该工具是“大流行性例外现象”。

Epic表示，该公司的模型已得到来自21个医疗组织的16,000多名住院的患者的数据的验证。Epic认知计算团队的软件开发人员James Hickman表示，尚未对该工具进行任何研究，但无论如何，该工具“旨在帮助临床医生做出治疗决策，并不能代替他们的判断。”

其他人则将危机视为了解AI工具价值的机会。

杜克大学数据科学研究员，食品和药物管理局前首席信息官埃里克·佩拉克斯利斯(Eric Perakslis)博士说：“我的直觉是好事，坏事和丑陋。”“在这种情况下进行研究很重要。”