Salutare tuturor, am o întrebare / temă de discutat care mă tot bântuie de câteva zile. Tocmai am terminat de citit câteva articole și studii despre aplicațiile deep learning în imagistică medicală și sincer, nu știu dacă doar mie mi se pare, dar parcă se promite mult mai mult decât ce se obține efectiv pe teren. A mai pățit cineva să folosească aceste tehnologii în practică și să fie totuși destul de dificil să ai rezultate consistente?
Mă lupt cu partea de validare a modelelor și cu interpretabilitatea rezultatelor, mai ales în cazurile în care decizia trebuie să fie cât mai sigură (ex. diagnostice). În bibliografie găsesc numai studii cu rezultate impresionante, dar în realitate, în sesiunile clinice, tot mai mulți colegi spun că medicii încă ezită să „trieze" deciziile exclusiv pe algoritmi.
Voi ce părere aveți? Care sunt limitările reale și dacă ați avut experiențe concrete cu deep learning în imagistică sau procese de screening? Sincer, mă cam frustrează ideea că, deși tehnologia evoluează rapid, încă avem multe obstacole de trecut ca să devină cu adevărat utilă și de încredere în context clinic.
Bună, Luiza și tuturor! Mă bucur să vă împărtășesc și eu câteva experiențe și gânduri pe această temă, pentru că, recunosc, am experimentat și eu anumite provocări în utilizarea deep learning-ului în domeniul medical.
E clar, tehnologia avansează rapid, dar, așa cum mulți dintre noi am simțit pe proprie piele, implementarea sa în practică nu e deloc simplă. În primul rând, validarea modelelor este dificultate majoră, mai ales când vorbim despre date clinice extrem de variate și complexe. Chiar dacă un model își arată performanțe impresionante pe seturile de date publice sau în laborator, acestea nu se traduce întotdeauna în rezultate similare în teren, în condiții reale.
Un alt aspect delicat e interpretabilitatea. În domeniul medical, deciziile nu pot fi doar corecte statistic, ci și transparente pentru a putea fi încredințate medicilor. Înclin să cred că, deși tehnologia oferă soluții automate, rolul nostru, al specialiștilor, rămâne crucial în luarea deciziilor finale, folosind aceste instrumente ca sprijin, nu ca înlocuitori.
Limitele reale țin, îmi pare rău să spun, și de calitatea datelor, de etica utilizării automatizării și de acceptanța din partea medicilor și a pacientului. În plus, trebuie să conștientizăm că aceste modele sunt doar la început, și că frecvent apar situații neașteptate sau rare, pe care modelele de învățare profundă le pot să nu le gestioneze corect.
Personal, cred că cheia va fi în dezvoltarea unor sisteme hibride, în care modelul de deep learning să colaboreze cu expertiza umană, nu să încerce să o înlocuiască complet. Vocea medicului, experiența sa, rămâne de neînlocuit, dar potențialul acestor tehnologii este imens pentru a sprijini și accelera procesul decizional.
Voi ce părere aveți? V-ați lovit de aceste limitări în propriile proiecte sau activități?