You are viewing a single comment's thread from:

RE: Sieci neuronowe w służbie zdrowia: jak dobrze radzą sobie z wykrywaniem chorób?

in #polish7 years ago (edited)

Bardzo ciekawe.
Ale...

Ani sieć neuronowa ani lekarze nie mieli dostępu do historii pacjenta (co oczywiście byłoby ułatwieniem dla obu stron).

No to już lekka przesada. No bo jakim ułatwieniem dla sieci neuronowej nauczonej analizy obrazu i to o bardzo wąskiej specjalizacji byłaby historia pacjenta? Żadnym - byłyby to dla niej dane zupełnie niezrozumiałe.

Co do sieci neuronowych to bardzo się cieszę, że się rozwijają. Obawiam się tylko, żeby nie zaczęły być przeceniane. To znaczy, że powinny by używane jako narzędzie, które może się mylić - nie jako wyrocznia, która się nigdy nie myli i ma zawsze rację przed człowiekiem. Jeśli zdjęcie RTG ma ocenić internista, który ma mizerne w tym doświadczenie, to pewnie spokojnie może zawierzyć diagnozie postawionej przez AI (chyba powinniśmy jednak mówić sieć neuronowa, przecież to nie jest inteligencja w takim normalnym rozumieniu).

A czemu może się mylić? Dużo zależy od tego na jakim zbiorze danych się uczyła. Czy były tam wszystkie choroby jakie można odkryć z analizy RTG klatki piersiowej? Nawet takie bardzo rzadkie (1 na 10mln osób)?

Znam inne przypadki gdy bezkrytycznie zawierza się wynikom analizy programów komputerowych, bo podejście jest takie - wszyscy im ufają, a ja nie mam pojęcia co się tam w środku dzieje. Zapomina się, ze programy komputerowe piszą ludzie, którzy czasem się mylą a czasem ujawniają jakieś uprzedzenia. Że dane sieciom neuronowym też przygotowują ludzie. Że być może sieci neuronowe też popełniają błędy, tylko nie jesteśmy w stanie tego wykryć ani ocenić. Może kiedyś napiszę o tym artykuł.

Sort:  

Użyta tutaj konwolucyjna sieć neuronowa jest przeznaczona do analizy obrazu, to się zgadza, ale nic nie stoi na przeszkodzie, żeby dołączyć drugą sieć analizującą dane tekstowe (czyli np historię choroby). Wynik końcowy byłby ważoną średnią obu tych sieci. Albo nawet większą liczbę sieci. Taka technika nosi nazwę Ensemble averaging i jest dość popularna. Jeszcze pytanie dlaczego tutaj postanowiono się skupić tylko na analizie obrazu, a nie na kilku czynnikach? Tego nie wiem, może chciano zacząć od badania, gdzie łatwiej będzie porównać wyniki.

Sieci neuronowe oczywiście się mylą. Grunt żeby się myliły rzadziej niż człowiek, wtedy są wartościowe :) Bo jeśli liczba wysokiej klasy radiologów jest ograniczona i wstępna ocena jest tylko na podstawie zdjęcia RTG, to lepiej jeśli to zrobi sieć z 75% skutecznością niż lekarz z mały stażem z 65% skutecznością.

Oczywiście też jestem w pewnym stopniu sceptyczny, nawet czytałem wypowiedzi radiologów, którzy stwierdzili, że to badanie nie było przeprowadzone w sposób idealny. Tak czy siak moim zdaniem to przyszłość. Myślę, że w pierwszej kolejności pojawią się systemy "pierwszej linii wsparcia", gdzie taka sieć będzie w stanie szybko ocenić sytuację, bez potrzeby czekania na specjalistę.

Jeszcze pytanie dlaczego tutaj postanowiono się skupić tylko na analizie obrazu, a nie na kilku czynnikach?

Z historią choroby to podejrzewam, że może być problem. Nie wiem za wiele o sieciach neuronowych i nie znam się na medycynie, ale podejrzewam, że przygotowanie takich danych do wpuszczenia na wejście sieci neuronowej musi być bardzo trudną sprawą. Skodyfikowanie wszystkich objawów, uchwycenie i skodyfikowanie zależności między nimi, skodyfikowanie zależności czasowych między różnymi objawami, między objawami a wynikami badań albo nawet między stopniem nasilania się jednego choćby objawu. To co pacjent mówi lekarzowi na jednej tylko wizycie dla człowieka jest dość prostym kilkunastozdaniowym komunikatem. Zamiana tego w dane, na których będzie mogła pracować sieć wydaje mi się bardzo poważnym problemem i powodem dla którego przez długi jeszcze czas nie będziemy mieli elektronicznych lekarzy.

Tak czy siak moim zdaniem to przyszłość.

Również tak myślę. Miejmy tylko nadzieję, że sieci neuronowe będą traktowane jako zaawansowane narzędzia a nie coś co ma mieć autorytet lekarza. Nie zrozum mnie źle, nie uważam, że człowieka się nie da zastąpić. Sam zresztą bardzo jestem zawiedziony tym jak działa medycyna i ja funkcjonują lekarze (z NFZu ale i spoza również) u nas w kraju (ale w innych raczej nie jest lepiej). Już pomijając wszystkie kwestie finansowania sektora zdrowia i wynagradzania lekarzy, coś jest nie tak. Nie wiem czy to jest skostniały proces edukacyjny, czy też ta wiedza medyczna tak szybko skoczyła do przodu, że jest nie do ogarnięcia przez pojedynczego człowieka, czy też to jeszcze zupełnie inne problemy. Ale zostawmy to.

To co chciałem przekazać to to, że zastosowanie systemów informatycznych w tak ważnych obszarach jak diagnozowanie budzi we mnie niepokój. Wiadomo, że sieci neuronowe mogą się mylić i wszystko OK dopóki wszyscy, którzy ich używają mają tego pełną świadomość. Ale tam gdzie kończy się nauka a zaczyna biznes w grę zaczynają wchodzić czynniki ekonomiczne One zaś dość często powodują, że ostateczne produkty odbiegają nieco od pierwotnych założeń. Tak jest zresztą w każdej dziedzinie przemysłu, tyle że tutaj stawką jest ludzkie życie i zdrowie.

Coin Marketplace

STEEM 0.17
TRX 0.15
JST 0.028
BTC 56714.19
ETH 2341.70
USDT 1.00
SBD 2.37