强调和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已经对医疗保健行业产生了重大影响。它们可以完成一些重要的任务，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，甚至比在该领域受过多年训练的医生都要快。

过去，机器视觉和人工智能的结果经常被误报所困扰。但新的机器学习算法正在消除这些错误。然而，机器视觉和人工智能在医疗保健领域的应用带来了新的挑战。最近发表在《科学》(Science)杂志上的一份题为《医学监管锁定的算法》(Algorithms on regulatory lock in medicine)的报告，探讨了监管机构在人工智能方面面临的挑战。

你可能问过自己其中一些问题。人工智能设备会带来什么风险?如何管理人工智能?我们如何知道首先要考虑哪些因素?发表在《科学》杂志上的报告探究了这些问题。

机器视觉和人工智能对医疗保健至关重要

机器视觉和人工智能很快就在医疗领域站稳了脚跟。制造商们希望用人工智能来开发药物、健康传感器和机器视觉分析工具。人工智能正在帮助研制出更快发挥作用的药物。人工智能算法还可以帮助寻找大脑出血等症状的证据。

为了完成这一切，FDA已经批准了带有“锁定算法”的软件。这样的软件每次都必须提供相同的结果，而不能因每次使用而改变。这些项目已经成为医疗保健行业的宝贵财富。但当人工智能能够根据新数据进行进化时，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。我们需要机器进行医学实践吗?这个系统将非常有价值，而且很可能非常有效。但它安全吗?医疗保健行业受到高度监管。调整自适应算法可能是棘手的，因为它是不断变化的。

报告建议监管机构优先考虑风险监测。与其计划未来的算法变化，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。

了解机器视觉和人工智能在整个过程中是如何使用的生命科学行业在我们的部分，定期更新的最新的视觉系统技术和应用。