Radboudumc的研究人员在展示了AI如何诊断类似于医生的问题后，还展示了它如何达到诊断的目的，从而在临床环境中促进了人工智能(AI)的发展。人工智能已经在这种环境中发挥了作用，被用于快速检测可能被专家标记为疾病的异常。

临床环境中的AI

人工智能已越来越多地用于医学影像的诊断。传统上，由医生研究X射线或活检以识别异常的方法现在可以通过AI来完成。通过使用深度学习，这些系统可以自行诊断，通常与人类医生一样准确甚至更好。

但是，这些系统并不完美。问题之一是AI无法演示其如何分析图像并做出诊断。另一个问题是，他们没有做任何其他事情，这意味着一旦达到特定诊断，它们就会停止。即使有正确的诊断，这也可能导致系统缺少某些异常。

在这种情况下，人类医生更擅长观察患者，X射线或其他整体图像。

人工智能的进步

研究人员正在解决临床环境中AI的这些问题。ChristinaGonzálezGonzalo是一名博士学位。Radboudumc的A眼研究和诊断图像分析小组的候选人。

冈萨雷斯·贡萨洛(GonzálezGonzalo)通过使用发现视网膜异常的眼部扫描技术开发了一种用于诊断AI的新方法。可以由人类医生和AI轻松找到特定的异常，并且通常以组的形式发现。

在AI系统的情况下，它将诊断一个或几个异常并停止，这表明使用这种系统的弊端之一。为了解决这个问题，冈萨雷斯·贡萨洛(GonzálezGonzalo)开发了一个流程，使AI可以多次浏览图片。执行此操作时，它将学会忽略已覆盖的位置，从而可以发现新的位置。最重要的是，AI还突出显示了可疑区域，使整个诊断过程对人类来说更加透明。

这种新方法与这些设置中使用的传统AI系统不同，后者将其诊断基于对眼睛扫描的一种评估。现在，研究人员可以看到新的AI系统如何进行诊断。