اشترك

الاستمرار بالحساب الحالي

شارك
شارك
Article image
مصدر الصورة: إم إس تك



دراسة جديدة تظهر كيف يمكن لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على التقييم الذاتي للمرضى أن يساعدنا في كشف الفجوات المعرفية الحالية في المجال الطبي.

2021-12-15 19:28:28

28 يناير 2021
في السنوات القليلة الماضية، أظهرت الأبحاث أن أداء التعلم العميق يمكن أن يضاهي أداء الخبراء في مهام التصوير الطبي مثل الكشف المبكر عن السرطان وتشخيص أمراض العيون. لكن في المقابل، هناك ما يدعو لتوخي الحذر؛ حيث بيّنت أبحاث أخرى أن التعلم العميق ينطوي على نزعة إلى تكريس التمييز. وفي ظل نظام رعاية صحية يعج بالعديد من أوجه عدم المساواة، فإن التطبيقات غير المستقرة للتعلم العميق قد تؤدي إلى زيادة الطين بلة. واليوم، تقترح ورقة بحثية جديدة نُشرت في مجلة نيتشر ميدسين (Nature Medicine) طريقةً لتطوير خوارزميات طبية قد تساعد في عكس -بدلاً من تكريس- الأوجه الحالية لعدم المساواة. ويقول زياد أوبرماير، الأستاذ المساعد في جامعة كاليفورنيا بيركلي الذي أشرف على البحث، إن الحل يكمن في التخلي عن تدريب الخوارزميات بغرض تحسين أدائها حتى يجاري أداء الخبراء البشر. تبحث الورقة في مثال سريري

مقالك الأول مجاناً، أدخل بريدك الإلكتروني واقرأ.

أو اشترك الآن واستفد من العرض الأقوى بمناسبة اليوم الوطني السعودي.
25% على الاشتراكات السنوية في مجرة.



مراسلة الذكاء الاصطناعي ، إم آي تي تكنولوجي ريفيو