仅仅建立机器学习模型是不够的

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临床和操作机器学习模型正在全国各地的医院和卫生系统中取得进展，新的模型也在迅速发展。

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但在这一点上，挑战不是开发新模型，而是有效评估它们的使用，HIMSS机器学习和人工智能医疗论坛的小组成员本周表示。(HIMSS是医疗保健IT新闻的母公司。)

“随着数据的爆炸式增长，你可以下载的现成软件的爆炸式增长，有越来越多的团队下载模型学习工具，以便能够构建初步模型。”约翰霍普金斯大学机器学习现实生活经典语录和医疗实验室主任Suchi Saria在周二STAT新闻的Casey Ross的炉边谈话中说道。

萨里亚说:“我们看到的是，人们提出了一个初步的模型，但他们不知道如何评估它——因为他们有了一个模型，他们认为这是一次性的。”

她说，在缺乏评估的情况下，团队试图在不了解成功是什么样子的情况下将模型付诸实践。

作为一名研究人员，Saria说，了解一个模型是否以及如何在现实场景中工作，往往需要付出天文数字般的更多努力。

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“要做到这一点，你需要大量的基础设施和一个标号，”她说。

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例如，萨里亚在败血症诊断方面的工作，让她在检测疾病迹象时遇到了一些常见的缺陷。今年早些时候，她的公司贝叶斯健康(Bayesian Health)公布了一项五部位研究的结果，显示其败血症模块具有高灵敏度尾单货和精确度。

她说:“在这些领域中的任何一个，当你必须介入并衡量某些东西是否有效时，你必须带回科学的视角。”

“贝叶斯理论在很大程度上是关于现实世界的，”她补充说。

Saria指出，用于开发模型的技术已史上最牛作文经成熟，用于部署模型的技术也正在发展中。当谈到评估算法时，她说，“这些工具必须得到维护;他们必须受到持续的监控。”

根据Saria的说法，每个人都应该参与这项技术的监督——包括但不限于联邦机构。

“我强烈的鼓励是:让系统领导者开始了解这一点。与理解它的专家合作，”她说。“除此之外，我希望FDA也能介入并发挥作用。”

她还指出，在基于不同数据集或广泛来源建立模型时，意识到偏见的重要性。

“这是可行的，”她说。“但要把它做好，还需要更多的深度、科学和专业知识。”

初中女生小背心Kat Jercich是医疗保健IT新闻的高级编辑。Twitter: @kjercich Email: [Email protected]医疗保健IT新闻是HIMSS媒体出版物。

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