نقلا عن: تقريبا الإنسان

مقالة 1827 كلمات القراءة الموصى بها 5 دقائق .

هذه المقالة التفتيش نموذج التعلم عمق ضربات من ستة أطباء الأشعة بدوام كامل لسرطان الثدي التي وضعتها جوجل.

منذ وقت ليس ببعيد، وجوجل لتشخيص أبحاث سرطان الثدي AI استقل مجلة نيتشر. في نفس الوقت كانت الدراسة الثناء التعددية الحزبية وانتقد يان ليكون وغيرهم من الباحثين. يان ليكون مثل تمثيل مثلا، جامعة نيويورك لديه دراسة مماثلة، عاجلا، كلما كان ذلك أفضل.

الرعاية الصحية هي واحدة من أعمق مجالات التكنولوجيا AI المعنية، ومن المؤمل وقت سابق AI يمكن أن تساعد الأطباء وتشخيص أكثر دقة من هذا المرض، والمرض تحت الدراسة حاليا وتشمل السرطان وأمراض القلب والأوعية الدموية، وأمراض العين. في وقت مبكر من عام 2017، أعلنت شركة جوجل بداية التحدي DeepMind من سرطان الثدي.

مؤخرا، أعلنت شركة جوجل أن المشروع قد حقق تقدما كبيرا: وضعت جوجل سرطان الثدي الكشف عن عمق تعلم ضربات نموذج من ستة أطباء الأشعة بدوام كامل.

قائمة من عملية البحث بشكل عام.

كشف جوجل في هذه الدراسة هو نوع جديد من نظام التصوير التصوير الشعاعي للثدي التعلم العميق (التصوير الإشعاعي للثدي للكشف عن سرطان الثدي هو "المعيار الذهبي"). بالمقارنة مع الطراز السابق، مما يقلل من فعالية الثدي وأخطأ في التعرف حالات السرطان أو في عداد المفقودين، وانخفاض معدل اكتشاف ايجابية كاذبة الاصابة بسرطان الثدي بنسبة 5.7، و انخفض معدل سلبية كاذبة أيضا بنسبة 9.4.

وبالإضافة إلى ذلك، فإن القدرة تعميم النموذج هو أيضا قوية جدا. على الرغم من أن بيانات التدريب، ومعظمهم من الغربيين، ولكن يمكن أن تستخدم على نطاق واسع في عدد السكان الصيني، هذه النقطة في النموذج الطبي لمنظمة العفو الدولية أمر جدير بالثناء جدا.

ويرجع ذلك إلى الأداء الممتاز، وكان هذا نتيجة قريبا استقل "الطبيعة"، وأثارت الكثير من الاهتمام.

لكن الأبحاث العديد رفيعة المستوى وضابط الدعوة إلى نفسه، وهذا الإنجاز لم يفلت من مصير استجوابه. على تويتر، يان ليكون وعدد من رؤساء الآخرين بشأن هذه المسألة قد يتشاجران.

أعلن DeepMind مسؤول رفيع المستوى، LeCun صب الماء البارد

الناس في السنة الجديدة، أدلى به للتو الطبيعة. مؤسس DeempMind، أحد مؤلفي هذه الورقة Hassabis أشعر أنني بحالة جيدة للطيران. في DeepMind أعلن حساب تويتر الرسمي مناسبة رفيعة المستوى، أصدر Hassabis أيضا وثيقة دفع، وقال: "هذا هو العام الجديد رائع!"

ولكن لا يرغبون عاء من الماء البارد سكب ينتهي قريبا. وقال التعلم العميق واحد من الثلاثة الكبار يان ليكون أن نتائج هذه الورقة هي وفريق جامعة نيويورك تم ذلك بالفعل من قبل.

وقال LeCun ان غوغل ينبغي أن أقتبس دراسة جامعة نيويورك، وذلك لأن نتائج الدراسة كانت أفضل. غادر LeCun فتح عنوان في التعليقات.

وفي هذا الصدد، Hassabis لا توافق، وقال: "نشير إلى هذه الورقة آه يجب .LeCun أولا قراءة الصحف ثم نشرت خطابا غاضبا."

وقال LeCun أن أول وقته في قراءة ورقة غاب المرجع.

وباعتراف الجميع، وهذا قد يكون مجرد سوء تفاهم صغير. لكن الباحث آخر LeCun توجيه تقييم هذه الورقة، التي المحير جدا.

في هذا الاستعراض، العضو المنتدب Hardian الصحة، من ذوي الخبرة الطبية والأشعة وخبرة AI قال هيو هارفي كان ذلك العام الماضي الأوراق جامعة نيويورك لها نتائج أفضل، أكثر التحقق من صحة البيانات، والأشعة أكثر إنسانية في المقابل، في حين أن كلا فتح شفرة المصدر والبيانات.

ذكر هيو هارفي رقة نشرت في أكتوبر من العام الماضي، بالمقارنة مع أوراق أطروحة وجوجل هي كما يلي:

• دراسة جوجل تضم ستة أطباء الأشعة، وتستخدم الدراسة في جامعة نيويورك 14؛
• تقارير رقة AUC جوجل أن 0.889 (UK) و0.8107 (US)، AUC نتيجة جامعة نيويورك هو 0.895.

لذلك، الباحثون يؤكدون أن جوجل PR لكن لا شيء أقوى.

يان ليكون فتنتقي تسببت في ورقة جامعة نيويورك لاحظ بعض الباحثين. وعلى سبيل المقارنة، وقال كثير من الباحثين أن البحث جوجل لديها بعض المشاكل.

بحت PR، لا يمكن إعادة إنتاج؟

بالنسبة لجوجل وDeepMind رقة في سرطان الثدي الكشف عن عمق نموذج التعلم، وتركز على أستاذ دانيلو Bzdok علم الأعصاب تحليلات البيانات الكبيرة وأعرب عن آرائهم. ويعتقد أن رمز للنموذج التدريب استخدام الاعتماد المفرط على الأدوات الداخلية والبنية التحتية جوجل والأجهزة، لذلك فمن غير المجدي.

لهذا الرأي دانيلو Bzdok، ووافقوا أيضا المعلقين. وأعرب بعض الناس جذري، لا ينبغي أن ينشر ورقة.

وقيل أيضا أنه إذا كان النموذج المستخدم في الدراسة لا يمكن أن تتكرر، يجب أن لا ينشر السرية. كشف جوجل الورقة هو وضع الأساس للبيانات في الوقت الحقيقي التي جمعتها صحة المستخدم، وذلك لأن البرامج الخاصة بهم يمكن تشغيلها على البنية التحتية الخاصة بها. وبالإضافة إلى ذلك، يجب تدريب نموذج جوجل على الأقل علنا.

وبالإضافة إلى ذلك، قال الناس انه مجرد يعتبر هذا فشلت في تحقيق نتائج البحوث من مشاريع البحث العلمي بالة، وجوجل أو أدوات مفتوحة المصدر المستخدمة في الدراسة إما استخدام تلك الأدوات متاحة للجمهور. وبعبارة أخرى، ويجب أن يقدم دراسة أدوات لإعادة إنتاج التجربة، وإلا فإنه لا يمكن أن تسمى نتائج البحوث.

سوف تقرأ قطعة لا يعني وجود إرادة الطبيب

في الواقع، في وقت مبكر من أول مرة أصدرت ورقة، ورديت وغيرها من منصات الاجتماعية hackernews قد شهدت بالفعل مناقشة ذات الصلة، الأشعة تشارك أيضا.

وقال طبيب أشعة، في الواقع، وتشخيص سرطان الثدي هو عملية معقدة جدا، وليس مجرد بسيطة مثل قراءة الأشعة السينية. في المقابل، قد الأشعة السينية للقراءة فقط الخطوة الأولى في العديد من خطوة التشخيص.

ثانيا، من حيث الكشف عن سرطان الثدي، والامتحانات X-راي في الواقع ليست دقيقة جدا، من أجل الحصول على نتائج اختبار دقيقة، ولكن أيضا لمزيد من الموجات فوق الصوتية B، التصوير بالرنين المغناطيسي وغيرها من التجارب.

لذلك، جنبا إلى جنب، والتعلم العميق في الفحص الطبي والتشخيص دقة التحسين المستمر هو شيء جيد، ولكن أحب أيضا من قبل الطبيب، ولكن "للفوز على AI / استبدال الأطباء البشري". وهذه الحجة غير مرغوب فيه حقا.

وادعى AI فورية الطبية الناشئة في معظمها لتكون قادرة على مساعدة الأطباء للأطباء مساعدة مشاركة بعض الأعمال، ولكن نظرا لضعف الأداء التعميم، الفقراء متانة والبيانات منحازة، وهناك مواصفات مختلفة من المعدات الطبية والعديد من القضايا الأخرى، "مساعدة" ل فمن بعد دور من الصعب القيام به، "التغلب"، "تحل محل" حجة غير موجودة.

• جوجل الرسالة: الشبكي: //www.nature.com/articles/s41586-019-1799-6
• جامعة نيويورك أطروحة: الشبكي: //ieeexplore.ieee.org/document/8861376 - انتهى -

تسينغهوا الانتباه - بيانات أكاديمية تشينغداو للعلوم قناة الصغرى الرسمية منصة الجمهور " بيانات الإرسال THU  "أيتها الأخوات ولا". إرسال البيانات THU  "لرعاية المزيد من المحاضرات ونوعية المحتوى.