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What Are the Right Tasks for AI in

What Are the Right Tasks for AI in Health Care?At its core, AI is a tool. Like all tools, it is better deployed for some tasks than for others. In particular, AI is best used when the primary task is identifying clinically useful patterns in large, high-dimensional data sets. Ideal data sets for AI also have accepted criterion standards that allow AI algorithms to “learn” within the data. For example, BRCA1 is a known genetic sequence linked to breast cancer, and AI algorithms can use that as “the source for truth” criterion when specifying models to predict breast cancer. With appropriate data, AI algorithms can identify subtle and complex associations that are unavailable with traditional analytic approaches, such as multiple small changes on a chest computed tomographic image that collectively indicate pneumonia. Such algorithms can be reliably trained to analyze these complex objects and process the data, images, or both at a high speed and scale. Early AI successes have been concentrated in image-intensive specialties, such as radiology, pathology, ophthalmology, and cardiology.2,3
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卫生保健中人工智能的正确任务是什么?<br>从本质上讲,人工智能是一种工具。与所有工具一样,对于某些任务而言,它的部署要好于其他工具。特别是当主要任务是识别大型,高维数据集中的临床有用模式时,最好使用AI。用于AI的理想数据集也已经接受了允许AI算法在数据内“学习”的标准标准。例如,BRCA1是与乳腺癌相关的已知遗传序列,当指定预测乳腺癌的模型时,AI算法可以将其用作“真相来源”标准。利用适当的数据,AI算法可以识别传统分析方法无法获得的细微而复杂的关联,例如,胸部计算机断层扫描图像上的多个细微变化共同表明了肺炎。可以对这些算法进行可靠的训练,以分析这些复杂的对象并以高速和大规模的方式处理数据,图像或两者。AI的早期成功主要集中在图像密集型领域,例如放射学,病理学,眼科和心脏病学[2,3]。
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人工智能在医疗领域的正确任务是什么?<br>在其核心,人工智能是一种工具。与所有工具一样,它在某些任务中的部署比其他任务的部署更好。特别是,当主要任务是在大的、高维的数据集中识别临床上有用的模式时,最好使用人工智能。理想的人工智能数据集也有公认的标准,允许人工智能算法在数据中“学习”。例如,BRCA1是一个已知的与乳腺癌有关的基因序列,人工智能算法在指定预测乳腺癌的模型时可以将其作为“真实来源”的标准。有了适当的数据,人工智能算法就可以识别出传统分析方法所不具备的微妙和复杂的联系,例如胸部计算机断层图像上的多个微小变化,这些变化共同表明了肺炎。这样的算法可以可靠地训练来分析这些复杂的对象,并处理数据、图像,或者两者兼而有之。早期人工智能的成功主要集中在影像密集型专业,如放射科、病理学、眼科学和心脏病学<br>
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