Deep Learning har uppnått toppmodern prestanda i medicinsk bildbehandling. Dessa metoder för sjukdomsdetektering är dock uteslutande inriktade på att förbättra klassificeringens eller förutsägelsernas noggrannhet utan att kvantifiera osäkerheten i ett beslut. Att veta hur mycket förtroende det finns för en datorbaserad medicinsk diagnos är viktigt för att få klinikernas förtroende för tekniken och därmed förbättra behandlingen. Idag är 2019 Coronavirus (COVID-19) infektioner en stor hälsoutmaning runt om i världen. Att upptäcka COVID-19 i röntgenbilder är avgörande för diagnos, bedömning och behandling. Men diagnostisk osäkerhet i en rapport är en utmanande men oundviklig uppgift för radiologer. I detta dokument undersöker vi hur Dropweights-baserade Bayesian Convolutional Neural Networks (BCNN) kan uppskatta osäkerheten i Deep Learning-lösningar för att förbättra den diagnostiska prestandan hos kombinationen människa-maskin med hjälp av allmänt tillgängliga COVID-19 bröströntgen dataset och visar att osäkerheten i förutsägelsen är starkt korrelerad med noggrannheten i förutsägelsen. Vi tror att tillgången till osäkerhetsmedveten djupinlärning kommer att möjliggöra en bredare användning av artificiell intelligens (AI) i en klinisk miljö.
I REF undersökte författarna drop-weights baserade Bayesian Convolutional Neural Networks (BCNN) och dess effekt på att förbättra prestandan av diagnostik av COVID-19 bröströntgen.
Estimating Uncertainty and Interpretability in Deep Learning for Coronavirus (COVID-19) Detection
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering', 'Mathematics']}