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    亚马逊饱受争议的AI识图工具,如今被用于简化医学图像脱敏过程

    点击量:1029  2020-01-13 00:17:40   【 】   【打印】   【关闭

    亚马逊饱受争议的AI识图工具,如今被用于简化医学图像脱敏过程(图1)

    雷锋网 据MedCity News报道,科技巨头亚马逊正在将其“饱受争议”的Rekognition图像识别软件和分析服务,应用到医疗图像领域。

    亚马逊称,Rekognition将联合亚马逊Amazon Comprehend Medical 医学语言处理服务,通过AmazonWeb云计算平台,以更有效的方式抽取医学图像中的个人健康信息(PHI)

    亚马逊饱受争议的AI识图工具,如今被用于简化医学图像脱敏过程(图2)

    饱受争议的Rekognition

    Rekognition于2016年推出,是亚马逊最具争议的产品之一。

    雷锋网了解到,这是一款在亚马逊上运行的图像识别AI软件,它可以识别图像或上的文字、对象、场景、活动和人员。在美国,警方已经开始使用该软件寻找走失的儿童和被的人口。

    但是,此举引发了美国民众强烈的反对和民权倡导者的质疑,遭到亚马逊用户、民间组织、股东甚至亚马逊员工在内超过15万人联名抗议。

    其中,最强烈的质疑声音来自美国公民自由联盟(ACLU)该组织称,无处不在的面部识别软件可能侵犯人们的隐私,并造成一个无缝不入的政府监控。

    2018年,美国公民自由联盟(ACLU)使用亚马逊的这款人脸识别软件进行了一项实验,结果软件错误地将28名国会议员判定为此前被捕的罪犯。

    亚马逊对此结果回应称,是ACLU使用方法不对,才会造成上述看似荒诞的误判。

    医学影像中的PHI问题

    基于云计算、大数据、人工智能等技术,新一代医学影像实现了数字化、移动化和智能化。

    数字化的医学影像在很大程度上提高了医务人员诊疗过程中图像存储,共享,查看,搜索和策划的能力。另外,随着数字化的推进,设备的类型也丰富起来,从CT扫描到MRI再到超声波,用于医学研究的数据积累越来越多。

    但医务人员在处理医学图像信息时仍然面临一个问题,患者的隐私数据需要被保护。因此需要安全的数据标记和处理过程,但此过程往往需要人工操作。

    在医学图像档案中,一份医疗记录、一份检验检查报告或医院账单都可能是PHI,每份文档都包含了患者姓名和其它能识别个人的信息。

    医务人员手动去除个人健康信息(PHI)的过程,十分耗时耗力。

    2018年,亚马逊推出Amazon Comprehend Medical,该产品利用人工智能自然语言处理(NLP)技术,帮助医务人员在医学文本中检测和识别PHI。

    亚马逊的医学影像PHI识别架构

    日前,亚马逊官网称,其Amazon Comprehend Medical 医学语言处理服务和Rekognition图像识别软件及分析服务将被联合应用于医学影像的PHI识别及处理过程。

    亚马逊饱受争议的AI识图工具,如今被用于简化医学图像脱敏过程(图3)

    据雷锋网了解,在实际的机器学习和预测结果过程中,Amazon Rekognition可以从图像中提取文本,依托Amazon Comprehend Medical功能来帮助研究者识别和检测PHI。

    另外,亚马逊表示,当使用Amazon Comprehend Medical 来检测和识别受保护的健康信息时,该服务为每个已识别的实体了置信度评分,表示被检测实体准确性的置信度水平。软件操可以结合置信度评分,对实体中PHI的识别进行检查,必要时进行手动识别,以确保准确度。

    本文相关词条概念解析:

    识别

    识别又称为归类和定性。是指在适用冲突规范时,依照某一法律制度,对有关事实或问题进行分类和定性,将其归入一定的法律范畴,并对有关冲突规范进行解释的过程。是国际私法中的特有概念。识别分为光学识别、生物识别、语音识别、磁识别、射频识别等。识别的应用不只局限于法律层面上,比如现在广泛应用的有“模式识别”。模式识别(PatternRecognition)是指对表征事物或现象的各种形式的(数值的、文字的和逻辑关系的)信息进行处理和分析,以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程,是信息科学和人工智能的重要组成部分。


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