强调并实施在医疗领域使用人工智能的安全做法

机器视觉和人工智能(AI)已经对医疗保健行业产生了重大影响。它们可以完成一些非凡的任务，比如通过医学成像扫描发现疾病。这些尖端技术可以比现有设备更快更有效地执行任务，甚至比在其研究领域受过多年培训的医生都要有效。

在过去，机器视觉和人工智能的结果经常受到假阳性的困扰。但是新的机器学习算法正在消除这些错误。然而，机器视觉和AI在医疗保健领域的实施带来了新的挑战。最近的一份报告着眼于监管机构在人工智能方面面临的挑战。

你可能问过自己这些问题。人工智能设备会带来哪些风险?如何管理人工智能?我们怎么知道应该先考虑哪些因素呢?

机器视觉和人工智能对医疗保健至关重要

没过多久，机器视觉和人工智能就在医疗保健领域根深蒂固。制造商正指望人工智能来创造药物、健康传感器和机器视觉分析工具。人工智能正在帮助制定更快见效的药物。人工智能算法还可以帮助找到脑出血等疾病的证据。

为了实现这一切，FDA批准了带有“锁定算法”的软件。这样的软件必须每次提供相同的结果，而不是每次使用都改变。这些项目对医疗保健行业来说是无价的。但当人工智能能够对新数据做出反应时，它受益最大。新的算法，称为“自适应算法”，被制定出来。

必须审查法规和风险

自适应算法将模糊提供研究数据和行医之间的界限。这就产生了一个问题。我们想让机器行医吗?这个系统将非常有价值，而且可能非常有效。但这样做安全吗?医疗保健行业受到严格监管。调节一个自适应算法可能很棘手，因为它是不断变化的。

报告建议监管机构优先考虑风险监控。与其计划未来的算法更改，不如进行持续的风险评估。监管机构必须开发新的流程来监控、识别和管理风险。这些流程将与任何开发人工智能嵌入式产品和服务的企业相关。

本文最初发表于视觉在线．友邦保险是先进自动化协会(A3)是CFE Media的内容合作伙伴。

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