機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)被用來(lái)研究科學(xué)和醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)之間的關(guān)系以及一些現(xiàn)象

北京時(shí)間2月18日早間新聞，據(jù)英國(guó)《金融時(shí)報(bào)》報(bào)道，上周五，一群頂尖科學(xué)家和醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)家警告稱，在一些生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域使用人工智能技術(shù)會(huì)得出一些不準(zhǔn)確的結(jié)論。

“用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)分析大數(shù)據(jù)得出的很多研究結(jié)論都無(wú)法獲得我的信任?！泵绹?guó)萊斯大學(xué)貝勒醫(yī)學(xué)院副教授吉納維拉艾倫在美國(guó)科學(xué)促進(jìn)會(huì)年會(huì)上警告說(shuō)。

機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)被用來(lái)研究科學(xué)和醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)之間的關(guān)系以及一些現(xiàn)象，例如基因和疾病之間的關(guān)系。在精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)中，研究人員會(huì)尋找具有相似DNA的患者，這樣治療方案就可以針對(duì)特定的致病基因。

“許多技術(shù)都是用于預(yù)測(cè)的?！卑瑐愓f(shuō)，“但我從未返回‘我不知道’或‘我什么也沒(méi)發(fā)現(xiàn)’的結(jié)論，因?yàn)樗麄冊(cè)谠O(shè)計(jì)過(guò)程中沒(méi)有考慮到這種情況?！?

她不愿意指出具體的案例，但她說(shuō)，機(jī)器學(xué)習(xí)得出的癌癥數(shù)據(jù)的研究結(jié)論就是一個(gè)很好的例子。

“有很多案例不能重復(fù)。”艾倫說(shuō)，“一項(xiàng)研究中發(fā)現(xiàn)的集群與另一項(xiàng)研究中發(fā)現(xiàn)的集群有很大不同。為什么會(huì)這樣？因?yàn)楝F(xiàn)在的大多數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)都會(huì)說(shuō)，‘我找到了一個(gè)小組?！袝r(shí)候，如果換一種說(shuō)法更有幫助，你可以說(shuō)，‘我覺(jué)得他們中的一些人真的分成了一個(gè)組，但我不確定其他人。"

一旦機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)現(xiàn)患者基因和疾病特征之間存在特定的關(guān)系，人類研究人員可能會(huì)為相應(yīng)的發(fā)現(xiàn)提供合理的科學(xué)解釋。但這并不意味著這些發(fā)現(xiàn)是正確的。

艾倫說(shuō)：“你總能找到一些基因被組合在一起的原因。”

科學(xué)家最近才開(kāi)始意識(shí)到這個(gè)問(wèn)題，這可能會(huì)導(dǎo)致醫(yī)學(xué)研究人員走上錯(cuò)誤的道路，浪費(fèi)資源來(lái)確認(rèn)不可重復(fù)的結(jié)果。

艾倫和她的同事們正在努力改進(jìn)統(tǒng)計(jì)技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，讓人工智能可以批評(píng)自己的數(shù)據(jù)分析，并指出一些發(fā)現(xiàn)是真實(shí)的概率，而不是立即相關(guān)的。

“有一個(gè)想法是專門干擾數(shù)據(jù)，看看結(jié)果是否會(huì)保持不變。”她說(shuō)。

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