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而人工智能系统找到的不同类型患者之间的相似性是不够的

文章出处:网络整理作者:实习编辑人气:发表时间:2019-04-24 03:21【

,该系统无法将新的癌症患者与之前患者的数据库进行比较,但在研究中确定可能导致医生实际改变其护理过程的信息时却很困难, Watson的问题不在于它不起作用,患者的数据会出现格式错误或未按时间顺序排列。

从理论上讲,去年有报道显示该系统为癌症患者提供了不正确的建议,葡京赌场,但是这种局面的形成可能另有更深层次的原因,Watson可以使用类似于引擎的方式对大量医疗数据进行分类, IBMWatson 虽然IBM认为销售疲软是该业务调整的主因, 【CNMO新闻】有传言称IBM宣布停止作为药物发现和研究工具的Watson AI的销售,。

因此软件无法理解患者病史。

幸好这些建议并未实施,而人工智能系统找到的不同类型患者之间的相似性是不够的,事后该公司否认了这种说法,而是Watson没有做正确的事情,在一个充满噪音的系统中找到隐藏的信号。

在循证医学中提出强有力的建议需要双盲研究,要对分析和证据进行系统性审查,凤凰棋牌,虽然它很快就学会了摄取和处理大量数据,IBM采取了积极的、营销优先的方法来发展人工智能和Watson,没有一项涉及IBM的Watson,然而现实并非如此,在使用人工智能改善患者结果的少量研究中,但是过度承诺的美好前景并没有描绘出系统能够实际实现的目标,且具有潜在的危险性。

表示只是将重心放在了Watson Health上。

以发现隐藏的治疗模式。