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开源是如何改变医学的

开源是如何改变医学的

博士Nivash Jeevanandam
  • 人工智能政策是由开源软件决定的,医疗数据集现在也是开源的。

斯坦福大学医学和成像人工智能中心(AIMI)正在扩大世界上最大的免费人工智能注释医学成像数据集集合,使人工智能和医学研究民主化。

人工智能已经成为一种越来越普遍的工具,用于解释医学图像,从乳房x线照像和脑部扫描中的肿瘤检测,到心脏跳动的超声视频分析。目前,许多人工智能技术在精确度方面帮助了人类医生。有些系统能做的不仅仅是识别潜在的恶性肿瘤和骨骼骨折。这些系统还可以预测病人的病情并提供建议。

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然而,人工智能技术必须使用昂贵的图像数据集进行教学,这些数据集是人类专业人员为了省钱而煞费苦心注释的。在某种程度上,研究是由大型组织支持的,这些组织不一定会与公众分享他们的数据,因为获取或开发数据集可能要花费数百万美元。

马修Lungren他认为,“无论你是外科医生还是产科医生,数据驱动着这项技术。对我们来说,医疗数据是一项公益事业,全世界的研究人员都应该能够获得这些数据,无论他们身在何处。”

AIMI收集了来自斯坦福大学医疗中心,总数超过100万。研究人员可以免费下载这些数据集,然后利用它们建立人工智能模型,建议具体的行动方案。

爱実和微软的AI for Health项目已经联手建立了一个更自动化、更容易访问和更透明的新平台。世界各地的机构将主办和组织更多的照片。创建全局开放存储库是计划的一部分。此外,该平台还将成为研究人员分享研究成果的中心场所,使调整模型和发现人口统计学差异变得更容易。研究人员不必担心构建资源密集型的系统临床机器学习基础设施,因为平台将提供基于云的计算能力。

创建科学研究生态系统

目标是开发一个医学人工智能研究超越图片分析的环境。人们将用正确的数据集研究像素数据以外的关键临床应用案例,包括其他相关的多模态数据。龙格预计,该中心的数据集数量明年还会增加,该中心已经包含了100多万张照片。新的平台将包括两个新的数据集。开源数据和通用架构可以用来在一个盒子里创建人工智能软件,这反过来将刺激新一代的众包人工智能的研究

民主化的工具

大公司可能很容易忽略一些专业领域,比如影响某些人群的医疗问题,但学者们可以通过提供免费数据进行调查。此外,通过这些多样化的数据集,研究人员将能够更容易地发现数据和算法中的偏差。例如,根据研究,一些人工智能模型它们对特定人群比其他人群更准确,因为它们是根据单一地区的患者数据进行训练的。如果研究人员能够获得来自其他人群的数据集,他们将能够更好地发现这些问题。

另请参阅

开源软件和人工智能政策

最广泛使用的机器学习技术是由开源软件(OSS)。免费技术可以——也应该——在人工智能政策讨论中发挥更大的作用,因为每个人都可以获得它们。根据布鲁金斯学会(Brookings Institution)的一项新分析,如果美国打算领导全球,开源必须不仅仅是一个政策脚注人工智能的发展

医疗保健行业从人工智能对所有行业的潜在转变中获益最大。然而,由于培训和获取数据集的高成本,大型组织仍然没有使用这种潜力。该平台可以分析100多万张照片,并通过使用多达9个数据集提供基于云的处理能力。

想要了解更多,就去吧斯坦福AIMI数据共享平台

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