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AI有可能開出危險和錯誤的治療方案

hrBc_xuyongshuo ? 來源:未知 ? 作者:胡薇 ? 2018-08-13 08:46 ? 次閱讀

7月25日,美國健康醫療媒體STAT曝出IBM公司的內部文件顯示,用于輔助醫生設計癌癥治療方案的AI產品沃森問題不小,除了來自用戶的抱怨,還會開出危險和錯誤的癌癥治療方案。

IBM的報告里,沃森的問題:

1、沃森的訓練數據不是真實的數據,是假想數據;

2、訓練數據不夠;

3、訓練沃森時,不是醫療指南或真實數據;

4、在訓練時,沃森開除了不合適且危險的治療方案;

5、評估沃森系統和癌癥專輯的方案可能有偏向性。

其實,沒有這個報告,這些問題IBM在推廣沃森時,好像已經提到過,因為美國隱私保護的法律非常嚴格,個人的病例是受法律保護的,沃森在美國的訓練數據,應該是假想數據。而IBM在美國之外推動人工智能的診斷,有沒有獲取診療數據的目的?

機器換人是需要經歷逐步完善的過程

記得以前在做供應鏈計劃軟件公司工作的時候,提供的是APS功能,用APS來解放計劃員的計劃、排程工作,解決方案是使用APS提供一個可實現的計劃、排程建議給計劃員,由計劃員修正、形成最終的計劃排程。

而IBM的腫瘤醫生沃森,做的工作,就與APS對計劃員的工作是一樣的,經過訓練的沃森,給出的是診療意見,最后這個診療意見是給醫生一個參考,醫生在這個過程中,沃森是一個輔助工具。

作為輔助工具,其實其發展也要經歷兩個過程:

第一個階段:診斷不完善,診斷只是參考;

第二個階段:將診斷結果限定在一定范圍,保證不出錯的建議。

其實很多人工智能的應用還處于第一個階段,在這個階段,診斷只是參考,不能影響人的診斷。在這個階段,使用AI工具的還是需要有豐富的經驗,需要具有獨立診斷的能力。在這個階段積累豐富的案例之后,降低AI誤診的比例。

而到了第二階段,人工智能具備了專家經驗,誤診比例非常低之后,可以讓更多部具有專家經驗的人使用工具。其實現在處于發展的第一階段。出現各種問題是可以理解的。

機器只是工具

對于人工智能應用于治療,其最終目標也是讓機器解決確定性的,人來解決不確定性的。按照APS的設計原理,機器解決的是可以規則化的問題,而人解決的是不可以規則化的問題。而人工智能應用于治療,人工智能解決的也是可以用知識表述并解決的問題;人來解決新的未知的知識。

人工智能還只是工具,用于輔助人的工作,是解放可以重復性的工作,而完全創新的的工作,仍然需要提示給人,來請更多的專家來完善功能。

工具的完善需要時間

IBM的沃森只是工具,但把它當作醫生來用,就會出現問題。而工具的完善也是需要時間的。比如現在自動駕駛技術,雖然已經有很多應用,但也出現了很多事故。但工具的完善,都是在不斷發生問題,解決問題的過程中完善的。這個過程是不可避免的。

不能因為中間出現問題,就全盤否定。AI的大趨勢比可避免,不能因噎廢食。

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原文標題:AI只是工具,莫把AI當萬能解藥

文章出處:【微信號:xuyongshuo-work,微信公眾號:許永碩】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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