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#Novedades de la industria
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Los radiólogos deben controlar su propio destino
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Los radiólogos no han terminado para hablar de la inteligencia artificial y del aprendizaje de máquina pero, bastante que tema para el futuro de su profesión, ellos ellos mismos debe decidir cómo eso debe ser, un Dr. experto eminente Woojin Kim advirtió a delegados del ECR 2018 en Viena en mayo.
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Dos años en la discusión y el bombo alrededor de la inteligencia artificial (AI) están lejos del descoloramiento. El interés nunca ha sido más alto, y el número de aprendizaje de máquina de exploración de la gente (ml) está en su pico. El medios bombardeo, notablemente en avances en la visión de ordenador usando profundamente el aprendizaje en desafíos humanos de la proyección de imagen de la máquina v., ha alimentado la bestia. ‘Hemos leído muchos artículos en el tema. Desde 2015 las máquinas han sido el hacer mejor que los seres humanos en ciertas tareas de la detección y de la clasificación de la imagen,’ dijo a Woojin Kim, principal documentalista médico para la división de la atención sanitaria del matiz en Los Angeles, California, los E.E.U.U.
Sin embargo, la máquina todavía necesita al ser humano, y no sólo en radiología. Las modificaciones leves de la placa de calle han mostrado que usted puede engañar totalmente algoritmos del ml. Twitter enseñó notorio a Microsoft AI Chatbot para sentir bien a un ‘pendejo racista’, destacando un problema diagonal cuando se trata del AI.
Estos failings acentúan la necesidad del arbitraje apropiado al usar esta tecnología, Kim insistió. ‘Hay enormes avances en el AI pero usted necesita realmente incorporar la experiencia del ámbito que viene de nosotros en esta tecnología, si no usted no puede leer todo,’ él aconsejó.
Confiar en las máquinas
El problema de la caja negra es real y el tamaño no solucionará realmente cualquier cosa. IBM Watson decidía según se informa a dar contraste en error. Con un nivel de confianza 29,9 la máquina quiso administrar contraste a un paciente en hemodialisis con enfermedad renal de la fase final. ‘Algunas personas no piensan éste es s al problema, porque dicen que tienen la caja negra más grande. ¿Mi pregunta a usted es, usted confiaría en esta máquina al protocolo todos sus pacientes sin intervención humana, sabiendo que puede incurrir en equivocaciones como esto? Ésos son algunas de las cosas que usted quiere tener presente y pensar alrededor,’ Kim advirtió.
Los líderes más elegantes del mundo han pensado en lo que traería el ml al mundo. Pero la historia muestra que uno debe tener cuidado con estas clases de predicciones. ‘Que todos recuerdan a la broma de la radiografía por la parte posterior de Lord Kelvin a finales de los años 1890,’ él recordamos. ‘Podemos aprender mucho de historia, también cuando se trata del AI.’ Las nuevas tecnologías pueden eliminar ciertamente trabajos; pueden también crear la nueva demanda para los productos y los servicios. ‘Por ejemplo ATMs hacer muchas cosas que un vendedor de banco haga, pero si usted mira estadísticas del banco, nosotros tenemos más tenedores del banco hoy que nunca,’ dijo Kim, añadiendo que los seres humanos tienen esta capacidad única de crear uso sobre valor.
Tomar control
Muchos estos procesos van a ser mucho más lentos que usted piensa, y mucho éstos resultarán ser apenas bombo
Woojin Kim
En vez del pensamiento en de lo que mirarán 2025 para tener gusto, los radiólogos deben pensar en lo que debe parecer, él sugirieron. ‘Algunos de los cambios van a suceder rápidamente. Algunos utilizarán los algoritmos que pueden aventajar realmente funcionamientos humanos. Pero muchos estos procesos van a ser mucho más lentos que usted piensa, y mucho éstos resultarán ser apenas bombo.’ Además, muchos factores siguen siendo más allá de cualquier persona control, y limitarán la adopción de la tecnología del AI en proyección de imagen médica. No obstante, algunas personas tienden a tener visión de túnel, que estrecha abajo el alcance de los usos potenciales del AI en radiología. ‘Cuando usted mira todos los papeles ahí fuera, usted ve que todos se enfoca encendido usando el AI para hacer un hallazgo. ¿Pero es decir, y yo queremos desafiar todos nosotros aquí, porqué no hacemos revisiones paritarias? Porque hacemos tanto más que apenas hacemos hallazgos como radiólogos,’ él dijo.
En 2025, los radiólogos podrían realmente tener AI a afectar cada aspecto de la cadena de valores de la atención sanitaria, y ayudan a clínicos a tomar mejores decisiones. El ‘AI podía ayudar con la previsión, protocolos, flujo de trabajo, haciendo informes reales, la continuación de la comunicación y la seguridad paciente. Pienso que hay un enorme potencial para el AI en nuestro campo y yo realmente querer ver el AI el afectar de los problemas que tenemos, por ejemplo problemas del flujo de trabajo en el Reino Unido y los E.E.U.U., o los radiólogos que experimentan enormes niveles de quemadura,’ él sugirió. La radiología ha sido tradicionalmente muy buena en la adopción de nuevas tecnologías y la incorporación de éstos en flujo de trabajo diario. ‘Quisiera desplazar el foco actual y pensar en cómo podemos utilizar esta metodología para atenuar el impacto negativo y para acentuar el potencial positivo,’ Kim concluí.