核医学中的生成人工智能偏见,局限性和风险:为适当使用框架和建议提出论点
Geoffrey M Currie1, K Elizabeth Hawk2, Eric M Rohren1
1School of Dentistry and Medical Sciences, Charles Sturt University, Wagga Wagga, Australia; Dept of Radiology, Baylor College of Medicine, Houston.
生成型人工智能 (AI) 在核医学中具有潜力,但文本对图像和文本对文本模型中的偏差可能会误导研究结果. 需要指导方针来确保安全和专业的AI使用.
科学领域:
- 医疗成像医学成像
- 人工智能的人工智能
- 核医学是一种核医学.
背景情况:
- 生成型人工智能 (AI) 迅速被医学界采用,这既带来了机遇,也带来了挑战.
- 现有报告强调了人工智能算法的局限性和偏见,需要对临床应用进行仔细评估.
研究的目的:
- 探索文本到文本和文本到图像生成AI的局限性和偏见.
- 为了比较四个常见的文本到图像生成AI算法的功能.
- 为核医学中适当使用生成AI提供建议和指导方针.
主要方法:
- 使用医学成像应用程序作为案例来探索生成性AI限制和偏见.
- 直接比较四个常见的文本到图像生成AI算法的功能.
- 开发用于核医学中生成人工智能的适当使用准则.
主要成果:
- 生成性人工智能表现出固有的偏见,特别是在性别和种族方面,这可能导致核医学中的误解.
- 在医学教育,解释和患者参与中,生成性AI的同化有可能传播错误和放大偏见.
- DALL-E 3被认为是一种潜在的合适的文本到图像生成人工智能工具,并提供了具体的使用建议.
结论:
- 核医学中的生成人工智能工具需要仔细考虑其固有的偏见和局限性.
- 适当的使用标准和质量和专业性的最低标准对于降低风险至关重要.
- 实施强有力的缓解策略对于在核医学中负责任地整合生成人工智能至关重要.
更多相关视频
09:55Radiosynthesis, Quality Control, and Small Animal Positron Emission Tomography Imaging of 68Ga-Labelled Nano Molecules
Published on: October 4, 2024
06:20Irradiator Commissioning and Dosimetry for Assessment of LQ α and β Parameters, Radiation Dosing Schema, and in vivo Dose Deposition
Published on: March 11, 2021
相关概念视频
Positron Emission Tomography
One of the main requirements of a PET scan is a positron-emitting radioisotope, which is produced in a cyclotron and then attached to a substance used by the part of the body...
Isotopes and Radioisotopes
An isotope containing...
Imaging Studies II: Positron Emission Tomography and Scintigraphy
Fundamental Principles of PET
Introduction to Nuclear Reprogramming
Issues And Trends In Healthcare Delivery System
Cost Containment
Payment for healthcare services has historically promoted adoption of costly and often unnecessary or inefficient...
Applications Of NMR In Biology
