通过自动机器学习实现人工智能成像分析的民主化:教程教程

科学领域:

• 医疗人工智能 医疗人工智能
• 机器学习工程 机器学习工程
• 临床信息学 临床信息学

背景情况:

• 临床成像分析中的深度学习为诊断人工智能提供了力量,匹配或超越专家的表现,并彻底改变了医疗保健.
• 自动机器学习 (autoML) 平台减少了技术障碍,使具有有限专业知识的临床医生能够利用人工智能,包括像大型语言模型这样的基础模型.

研究的目的:

• 为 autoML 平台及其在医学教育,研究和临床实践中的应用提供技术概述.
• 概述一个autoML项目的阶段,强调道德和技术的最佳实践.
• 讨论各种自动ML平台 (无代码,代码最小,代码密集) 的优点和局限性.

主要方法:

• 对自动ML流程进行审查和技术概述.
• 自动ML应用阶段的描述:数据采集,分区,模型培训,验证,分析和部署.
• 基于编码要求评估不同的autoML平台类型.

主要成果:

• 自动ML使医学中的AI民主化,通过实践教育提高AI素养.
• 自动ML促进了快速的研究测试和基准测试,优化了资源配置.
• 自动ML可以在临床环境中应用,等待监管合规,并促进以数据为中心的开发.

结论:

• 通过简化复杂的过程,AutoML具有显著的潜力,可以通过简化复杂的过程来推动AI在医学中的采用.
• 有效和道德的实施需要为临床医生提供关于自动ML技术的全面教育.
• AutoML支持在医疗AI开发中转向以数据为中心的方法.