纽约州布法罗市——2024年11月25日——一篇新的社论于2024年11月12日发表在《Oncotarget》第15卷上，题为“通过持久图像可视化放射学数据偏差”。这篇社论强调了一种称为“持久图像”的强大工具，该工具可以改进医学影像和人工智能（AI）系统的开发和使用。
作者Yashbir Singh、Colleen Farrelly、Quincy A. Hathaway和Gunnar Carlsson来自梅奥诊所放射科（明尼苏达州罗切斯特），详细解释了持久图像如何揭示隐藏的偏差并推进医疗保健中的公平性。随着AI在医疗保健中扮演越来越重要的角色，帮助临床医生分析X光片、磁共振成像和计算机断层扫描，如果用于训练AI系统的数据存在偏差，可能会导致不公平或不准确的结果。
持久图像是从拓扑数据分析（TDA）衍生出来的，可以将复杂的医学扫描转换为简单稳定的视觉图像。这些图像使发现可能表明偏差的模式或异常变得更加容易。例如，它们可以揭示某些特定年龄、性别或种族的患者是否在用于训练AI系统的数据中代表性不足。
“在放射学分析中使用持久图像开启了识别和解决数据解释和AI模型训练中偏差的新可能性。”这有助于确保AI系统对所有患者群体都能公平工作，从而实现更可靠的诊断和更好的结果。
除了检测偏差外，持久图像还可以帮助过滤掉医学扫描中的噪声或无关细节。这使得AI系统和放射科医生更容易关注图像中的有意义特征，提高整体准确性。这些见解有助于AI系统更好地运行，做出更准确、可信的决策。
尽管潜力巨大，持久图像仍面临挑战。生成大型数据集的持久图像需要大量的计算能力，而将其整合到临床工作流程中则需要用户友好的工具和医疗专业人员的专门培训。
随着医疗保健变得越来越数据驱动，像持久图像这样的工具可能会改变医学影像的使用方式。“通过帮助我们可视化和解决隐藏的偏差，它们可以为改善患者结果和更加个性化的医疗保健交付做出贡献。”
总之，这篇社论展望了一个未来，在这个未来中，先进的数学工具如持久图像将在消除偏差和改善患者结果方面发挥关键作用。将这些工具整合到临床工作流程中可以提升放射学分析，为全球医疗保健设定新的准确性和公平性标准。
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