外媒 | 休斯顿大学AI项目旨在改善肺癌诊断-普瑞纯证

休斯顿大学的研究人员获得了来自国家癌症研究所的近百万美元的资助，旨在开发一种计算框架，支持放射科团队和人工智能算法之间的协作，以改善肺癌诊断。据新闻稿指出，一些研究表明，人工智能并没有提高放射科医生的诊断表现，这可能有助于导致美国每年40,000到80,000人死于诊断错误。这些表现差距已经创造了对更具交互性的计算机辅助诊断算法的需求，研究人员在新闻稿中解释道：“当前的人工智能系统专注于提高独立表现，而忽略了与放射科医生的团队互动。”休斯顿大学电气和计算机工程副教授Hien Van Nguyen博士表示：“该项目旨在开发一种计算框架，使人工智能能够与放射科医生协作完成医学诊断任务。”

该框架将使用注视跟踪、意图反向工程和强化学习的组合，帮助指导人工智能系统何时以及如何与放射科医生及其团队互动。该方法将专注于开发用户友好、简单的界面，以最小化临床工作中的潜在干扰并最大化时间效率，新闻稿指出。该项目旨在增强肺癌诊断，将评估肺结节检测和肺栓塞的方法。Van Nguyen博士表示：“研究人员研究人工智能如何帮助放射科医生减少这些疾病的诊断错误将产生重大的临床影响。该项目将通过解决重要但在很大程度上未被探索的问题，显著推进该领域的知识。”其中一些研究问题关注放射科医生和人工智能何时以及如何更广泛地互动，但其他问题则更为狭窄，例如确定如何对放射科医生的视觉扫描过程进行建模。Van Nguyen博士表示：“我们的方法具有创造性和原创性，因为它们代表了与现有算法的实质性分离。我们的系统不是不断提供人工智能预测，而是使用注视辅助强化学习代理来确定向放射科医生呈现信息的最佳时间和类型。”除了临床研究外，人工智能还被应用于肺癌诊断。

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