1742131691
2025-03-13 20:02:00
バージニア工科大学の研究者が率いる新しい研究は 見つかった 機械学習モデルの患者の状態が悪化したときに検出する能力の「深刻な欠陥」。
3月11日に公開されたこの調査 コミュニケーション医学、2つの臨床予測タスクの4つのデータセットで複数の機械学習モデルを評価しました：乳房および肺がんの5年間の予後：5年間の予後。研究者は、院内死亡率の予測のために、モデルは、重度の異常なバイタルサインや深刻な健康減少の他の指標を含む症例の66％を認識できなかったことを発見しました。
この研究では、乳がんと肺がんの5年生存予測の機械学習モデルは、健康状態の悪化に適切に反応できず、長期リスクを評価する際の信頼性に関する懸念を高めることが多いことがわかりました。
「私たちの研究は、現在の機械学習モデルの応答性に深刻な欠陥があることを発見しました」と博士号はニュースリリースで述べています。 「私たちが評価したモデルのほとんどは、重要な健康イベントを認識することはできず、それが大きな問題を引き起こします。」
調査結果は、患者データのみで訓練されたAIベースのモデルが不十分であることを示しています、と研究者は言いました。精度と臨床的有用性を改善するために、モデルは統計パターンのみに依存するのではなく、医療専門知識を統合する必要があります。
「より基本的な設計は、医療知識を臨床機械学習モデルに深く取り入れることです」とヤオ博士は言いました。 「これは非常に学際的な仕事であり、コンピューティングと医療専門知識の両方を備えた大規模なチームが必要です。」
#AIモデルは患者の劣化を検出するのに苦労しています