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四年来，谷歌一直在使用图像诊断AI进行糖尿病，眼病，心血管疾病危险因素，贫血和乳腺癌筛查的研究。但是，根据Google Health的最新论文，用于糖尿病性视网膜病变检测的AI在与泰国医疗机构合作进行的测试现场工作中按预期进行，在基于实验室的实验中拥有90％以上的高精度。原来，它没有上传。
在泰国，医生可能需要长达10周的时间才能对患者的眼睛拍照并检查是否患有糖尿病性视网膜病变。 Google AI旨在加快此过程，因此您可以在10分钟内获得结果。在包括泰国清迈在内的11家医院进行的实际手术中，AI计划通过搜索可能导致视力畸变或丧失的糖尿病性视网膜病来帮助医务人员。
然而，研究人员发现了一个意想不到的问题。在本地，眼科检查的过程因医院而异，并且用于AI诊断的图像质量非常低。互联网环境也很差，因此将诊断图像上载到AI服务器需要花费很长时间，并且在某些情况下，据说现有系统效率更高。
结果，Google AI无法诊断出超过五分之一的图像，即使尝试重新诊断，由于交通或工作等问题，也很难再次见到患者。这位护士担心曾接受过多次治疗的患者的负担，甚至停止参加测试。
Google承认，要在其研究论文中广泛部署AI，有许多问题需要解决。它还指出，有必要在进行计划之前包括现场评估和调查步骤。未来的考生报告称，护士，医生和设备操作员需要提前参与以设计新的诊断工作流程，并积极消除实际使用中的潜在障碍。
不幸的是，它结束了，但是将AI引入通常会给医生和工作人员带来负担的医学领域的优势是显而易见的。在该实验中，据报道，一名能够使用该设备的员工每天可以使用AI处理1000张图像。而且，患者的担忧是，就人类或AI而言，从健康状况方面进行诊断几乎不是问题。相关信息可以在这里找到。
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