AI-in-The-Loop:在AI时代的生物医学视觉分析应用程序的未来

科学领域:

• 计算机科学,数据可视化,人工智能,生物医学信息学

背景情况:

• 人工智能 (AI),包括大型语言模型和基础模型,越来越多地集成到数据分析中,生成代码,图表和可视化.
• 人工智能的普遍性质提出了关于它对未来数据可视化和视觉分析工作流,方法和应用设计的影响的关键问题.
• 生物医学数据分析,以复杂和敏感的数据为特征,由于对透明度,效率和可靠性的高要求,为研究AI的作用提供了一个至关重要的领域.

研究的目的:

• 探索人工智能的进步将如何塑造未来的数据可视化和视觉分析工作流.
• 评估人工智能的潜力,以重塑视觉分析应用程序的方法和设计.
• 讨论可视化研究人员在强大的AI发展中不断变化的作用,包括机遇,挑战和威胁.

主要方法:

• 将最近的AI趋势和发展映射到交互式可视化和视觉分析工作流程的组件上.
• 分析人工智能的潜力,以改变生物医学可视化作为一个研究领域.
• 建议转向以人为中心的工作流程,通过"AI-in-the-loop"方法整合AI.

主要成果:

• 人工智能有很大的潜力通过提高效率和分析能力来改变生物医学可视化.
• 整合人工智能可以带来更复杂和响应的视觉分析工具.
• 当前的人工智能发展为数据可视化研究和实践的创新提供了机会.

结论:

• 专注于以人为中心的工作流程是必不可少的,利用视觉分析来整合AI作为分析过程中的工具.
• "AI-in-the-loop"模式强调AI的支持作用,确保人类专家在决策中保持代理和责任.
• 可视化研究人员必须适应利用人工智能的能力,同时应对与复杂数据领域的透明度,可靠性和伦理考虑有关的挑战.