Yeni bir incelemeye göre, insanların cilt sorunlarını tanımlamasına yardımcı olmak için tasarlanan algoritmaların çoğu, uzmanların geliştirildikleri veri kümelerini görmelerine izin vermiyor ve bu veri kümelerindeki hastaların cilt tonu veya etnik kökenleri hakkında bilgi paylaşmıyor. Yazarlar, bu, insanların programları kullanmadan önce değerlendirmelerini ve belirli insan grupları için de işe yarayıp yaramayacağını anlamalarını zorlaştırabilir.
Bu tür araçlar, bir sisteme aynı koşulları yeni görüntülerde tanımasını öğretmek için cilt koşullarının resimlerini kullanır. Birisi bir döküntü veya köstebek resmini yükleyebilir ve araç ne tür bir döküntü veya köstebek olduğunu söyleyebilir.
JAMA Dermatology’de yayınlanan makale, yeni bir derin öğrenme modeli geliştiren veya yeni bir veri kümesi üzerinde mevcut bir algoritmayı test eden 70 çalışmayı analiz etti. Birlikte ele alındığında, modeller 1 milyondan fazla cilt sorunu görüntüsü kullanılarak geliştirildi veya test edildi. Analiz, bu görüntülerin yalnızca dörtte birinin uzmanların veya halkın incelemesi için mevcut olduğunu buldu. Çalışmaların on dördü verilerinde hastaların etnik kökeni veya ırkı hakkında bilgi içeriyordu ve sadece yedi tanesi cilt tiplerini tanımladı.
Stanford Üniversitesi’nde dermatoloji alanında klinik bir bilim adamı olan çalışma yazarı Roxana Daneshjou, Twitter’da “Bu veri kümelerinin çeşitli olmadığından şüpheleniyorum, ancak bilmenin bir yolu yok” dedi.
Analiz ayrıca, cilt kanserini tanımlamayı amaçlayan modellerin laboratuara gönderilen bir cilt örneğiyle kanserin doğrulandığı görüntüler üzerinde eğitilip eğitilmediğini de kontrol etti – “altın standart” teşhisin doğru olduğundan emin olmak için. Dahil edilen çalışmalardan 56’sı bu koşulları belirlediğini iddia etti, ancak bunlardan yalnızca 36’sı altın standardı karşıladı. Yazarlar, olmayanların daha az doğru olamayacağını söylüyor.
İnceleme, insanların cilt koşullarını tanımlamasına yardımcı olmak için tasarlanmış bir araç geliştiren Google’ın bir algoritmasını içeriyordu. Şirket, bu yıl içinde insanların bir cilt sorununun resimlerini yüklemesine ve olası durumların bir listesini almasına olanak tanıyan web aracının bir pilot sürümünü yapmayı planlıyor. Analize göre, Google makalesi cilt tipini ve etnik köken dağılımını içeriyor, ancak kullanılan verileri veya modeli kamuya açık hale getirmedi. Ayrıca, melanom ve bazal hücreli karsinom dahil olmak üzere birkaç cilt kanseri türünü değerlendirmek için altın standart yöntemleri kullanmadı.
Tıbbi algoritmalar yalnızca
Tıbbi algoritmalar ile geliştirildikleri veriler kadar iyidir. geliştirildikleri veriler kadar iyidir ve eğitildiklerinden farklı durumlarda kullanıldıklarında o kadar etkili olmayabilirler.
Bu nedenle, veri seti özelliklerinin net bir şekilde anlaşılması kritik önem taşıyor” diye yazdı yazarlar.
Şeffaflık eksikliği, tıbbi algoritmalarda tutarlı bir sorundur. Şubat 2021 Stat News araştırmasına göre, Gıda ve İlaç Dairesi (FDA) tarafından onaylanan çoğu AI ürünü, geliştirildikleri veriler hakkında önemli bilgiler bildirmiyor. FDA, Stat News’e AI için yeni “eylem planının” daha fazla şeffaflık için zorladığını söyledi.
Viyana Tıp Üniversitesi’nden araştırmacı Philipp Tschandl, beraberindeki bir başyazıda, sınırlamaların çoğu dermatoloji algoritmasının işe yaramaz olduğu anlamına gelmediğini yazdı. Doktorlar da mükemmel değildir ve bir cilt problemine ilişkin yorumlarını çarpıtabilecek kendi önyargıları veya bilgi boşlukları vardır. “Bunu biliyoruz ve yine de iyi tıp yapmayı başarıyoruz” diye yazdı. “Tıp alanında algoritmaların güvenli ve adil bir şekilde çalışmasına olanak tanımak için açıklanabilirlik, akıllı kontroller ve risk azaltma yöntemleriyle yollar bulmamız gerekiyor.”
.