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刚过一天就被拆台?LeCun公开质疑谷歌《Nature》的乳腺癌AI研究成果|manbex客户端下载

2020-10-16 22:51:03

manbex客户端下载官方|LeCun,批评这篇论文的实际价值。Hugh Harvey表示:“虽然应该向谷歌表示祝贺,但去年纽约大学的团队取得了更好的结果,接受了更多的数据检查,并与更多的放射线医生进行了比较。”而且纽约大学的代码和数据都公开了。上面的话并不都是客气的,但Hugh Harvey的最后一句话是不近人情的。

“只是纽约大学的学者没有PR团队,能引起大众的注意。”当然,也有人赞成,也有人反对。巴塞罗那大学机器学习和CV领域的教授Gabriel Oliveira回答说,如果我们不能采访数据集或代码,就应该如何再现或验证结果。尽管如此,对能够帮助抗击癌症的进展和代价的希望都很热,所以恭喜谷歌团队。

“(大卫亚设,Northern Exposure(美国电视剧),不敢说)”的批评者将于2019年与LeCun、Hinton教授和Bengio教授共同获得2019年图灵奖,共同获得100万美元奖金。虽然名誉加重,LeCun仍然是批评者,并且经常不公开发表不同的意见。去年在国际SSCC合并大会(ISSCC)学术会议上发言时,这位“不敢说,不敢说”的AI黄牛偷偷指责了英特尔神经形态计算研究所主任Mike Davies正在进行的神经manbex客户端下载官方形态计算。但是作为深度自学领域的领导者,LeCun对人工智能的未来的表现一直很慎重。

“AI非常接近我们的目标,接近我们思考的效果。”因此,对于谷歌需要击败6名放射科医生,LeCun也坚信不能有自己的看法。百分之九十九的亲率可靠吗?拆除台湾“著名”医疗AI论文的现象仍然不存在。

(公共号码:)2017年12月,吴恩达团队宣布,利用CNN算法识别肺炎的准确度打破了人类专家。接着,阿德莱德大学的放射科正在向LukeOakden-Rayner博士发表文章,批评UENDA团队医疗影像数据集的可用性问题。当时,ChestX-ray14已经是包括14种疾病的10万张正面X-ray图像在内的开放式胸部照片数据集。

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为了证明自己的观点,LukeOakden-Rayner博士依次说明了“标签的准确性”、“标签的医学意义”、“标签对形象分析的重要性”等三个问题。除了数据集之外,AI如何根据人类,特别是医生的思维来得出结论,只是最重要的。

(阿尔伯特爱因斯坦,史丹佛大学皮肤科的Novoa博士也曾举例讨论过这个问题。皮肤科医生查找可能是肿瘤的恶性肿瘤时,不使用字3354。利用小学时使用的——,不能准确测量其大小。(威廉莎士比亚、斯图尔特、Novoa、Novoa、Novoa、Novoa)皮肤科医生这样做是为了检查病灶。

因此,在前列腺图像组中,如果图中有尺,算法更有可能将其识别为恶性肿瘤。因为这与统治者的存在和癌症的可能性有关。

令人惊讶的是,Novoa强调,该算法不告诉我们为什么这种相关性是合理的,因此很容易将随机字误解为临床癌症的依据。有人怀疑谷歌之前提到的“晚期乳腺癌的人工智能检查系统在99%的情况下可以准确区分转移性癌症”。

我们必须告诉计算机工程界常用的评价指标有两个:Accuracy(准确度):区分正确的样品数和样品总数之间的比率。计算方法是系统将阳性和正确识别为阴性的数量总和除以样品总数。Precision:系统识别为阳性时的准确比率。

计算方法是系统正确地将阳性的数量除以系统认为阳性的总数。解释率(Recall):与敏感度相同。 准确度Accuracy和正确的亲和率Precision在样本总数中高度依赖阳性和阴性的材料,推荐极端案例,设计系统,对所有输出均可找到日报阳性,即灵敏度为100%,特异性为0。

这就是不实用的系统。这时,在100个测试样本中,实际上更容易制造灵敏度低、特异性不低或相反的系统。通过出色地调整测试样品的阳性语音比率,可以优化准确度和准确度值。

医学是一门关于证据的学科,工程团队应该给出充分的理由,说明如何证明临床成果的先进性、实用性和稳定性。至于“打败医生”,目前显然还有很长的路要走。

窥见一点,看前豹的这种方式并不限于以“证据”为特征的医学领域。数据集、思维方式、评价指标等都是医疗AI无法绕过的问题。所以,以后想想类似的“准确度99%”“最多医生水平”的话魔术就好了。但是AI想超过或超过医生的水平,还有很多工作要做。

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