具有人情味的人工智能

尽管人工智能 (AI) 取得了显着进步，但多项研究表明，人工智能系统并未提高放射科医生的诊断性能。事实上，医院每年有 40,000 - 80,000 人死于诊断错误。这种失误产生了一个迫切的需求：构建更具交互性的下一代计算机辅助诊断算法，以充分发挥人工智能在改善医学诊断方面的优势。

这正是休斯顿大学电气和计算机工程副教授 Hien Van Nguyen 正在做的事情，他从国家癌症研究所获得了 933,812 美元的新赠款。他将专注于肺癌诊断。

Van Nguyen 说：“当前的 AI 系统专注于提高独立性能，而忽略了与放射科医生的团队互动。” “这个项目旨在为人工智能开发一个计算框架，以便与人类放射科医生合作完成医学诊断任务。”

该框架使用了眼睛注视跟踪、意图逆向工程和强化学习的独特组合来决定人工智能系统何时以及如何与放射科医生互动。

为了最大限度地提高时间效率并尽量减少对临床工作的干扰，Van Nguyen 正在为放射科医生与 AI 交互设计一个用户友好且干扰最小的界面。

该项目评估了两个临床重要应用的方法：肺结节检测和肺栓塞。肺癌是第二大常见癌症，肺栓塞是心血管死亡的第三大常见原因。

“研究人工智能如何帮助放射科医生减少这些疾病的诊断错误将产生重大的临床影响，”Van Nguyen 说。“这个项目将通过解决重要但很大程度上未被探索的问题来显着提高该领域的知识。”

这些问题包括人工智能系统何时以及如何与放射科医生互动，以及如何对放射科医生的视觉扫描过程进行建模。

“我们的方法具有创造性和原创性，因为它们代表了与现有算法的实质性背离。我们的系统不是持续提供 AI 预测，而是使用凝视辅助强化学习代理来确定向放射科医生呈现的最佳时间和信息类型，”Van Nguyen 说。

“我们的项目将通过结合凝视感应和新颖的 AI 方法，推进为医生与 AI 交互设计用户界面的策略。”