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导读 在PNAS Nexus上发表的一篇社论中,Monica M Bertagnolli 评估了人工智能和机器学习 (AI ML) 在研究和改善健康方面的前景。这篇社论
在PNAS Nexus上发表的一篇社论中,Monica M. Bertagnolli 评估了人工智能和机器学习 (AI/ML) 在研究和改善健康方面的前景。这篇社论是由国家癌症研究所所长 Bertagnolli 博士撰写的。人工智能/机器学习提供了强大的新工具来分析高度复杂的数据集,生物医学领域的研究人员正在利用这一优势。
然而,贝尔塔尼奥利博士认为,仍然需要人类的判断。人类必须选择和开发正确的计算模型,并确保用于训练机器学习模型的数据是相关的、完整的、高质量的且足够丰富。许多机器学习见解都是从“黑匣子”中产生的,而预测背后的逻辑不透明,这可能会阻碍临床实践中对人工智能/机器学习方法的接受。
“可解释的人工智能”可以打开盒子,让研究人员更多地了解这些方法正在捕获的因果关系。基于人工智能/机器学习的方法还必须满足现实世界中的患者需求,因此跨学科合作应包括从事临床护理的人员。
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