Jura-professor schlägt vor, ein Weg, um zu validieren und integrieren Sie deep learning medical systems
University of Michigan professor W. Nicholson Preis, der hat auch Partnerschaften mit der Harvard Law School und der Universität Kopenhagen, Faculty of Law, schlägt in einem Focus-Stück veröffentlicht in Science Translational Medicine, dass die Zeit ist gekommen, ein Weg, um zu validieren und integrieren Sie deep learning medical systems. Er behauptet, dass die medizinische Gemeinschaft ist, die bereits mit ernsthaften Fragen, von der richtigen Implementierung der neuen Technologie.
Deep learning algorithmen eingestellt, um einen großen Einfluss auf die Praxis des Medizin—Preises stellt fest, dass Bereiche wie Prognose, Radiologie und Pathologie sind bereits davon betroffen. Als Nächstes wird die Diagnose. Deep learning algorithmen ermöglichen die rasche Abfrage und Analyse von großen Mengen unterschiedlicher Informationen und können mehr lernen als Sie eingezogen sind mehr Daten. Sie werden erwartet, zu revolutionieren, einige Bereiche der Medizin, z.B. Diagnose von sehr seltenen Erkrankungen oder zur Identifizierung von Tumoren schneller als ein Mensch es je könnte.
Aber deep learning algorithmen leiden unter einem ernsthaften problem—Sie sind nicht transparent. Sie können nicht Fragen, eine deep learning-Algorithmus, warum es markiert eine bestimmte Zelle Probe als bösartig, weil Sie nicht wissen, wie man es kennt. Es funktioniert einfach. Vorher dürfen ärzte diagnostizieren, Sie erfordern harte Ausbildung, und bevor Medikamente verschrieben werden oder medizinische Geräte sind zugelassen, Sie müssen gehen Sie durch umfangreiche Tests und klinische Studien. Aber was ist mit deep learning algorithmen? Wie sollte Sie getestet und zertifiziert werden, als sicher für die Verwendung mit menschlichen Patienten? Sie konnte in klinischen Studien getestet, aber was passiert, wenn die Daten oder der Algorithmus aktualisiert wird? Auch, wie können solche Systeme getestet werden bewährte und Wege, wenn die Mittel, durch die Sie kommen, um Antworten unbekannt ist?