Paranoid About Androids: A Review of Robotics in Radiology
Notice bibliographique
Résumé
In tandem with the ever-increasing global population, the demand for diagnostic radiology service provision is on the rise and at a disproportionate rate compared to the number of radiologists available to practice. The current "revolution in robotics" promises to alleviate personnel shortages in many sectors of industry, including medicine. Despite negative depictions of robots in popular culture, their multiple potential benefits cannot be overlooked, in particular when it comes to health service provision. The type of robots used for interventional procedures are largely robotic-assistance devices, such as the Da Vinci surgical robot. Advances have also been made with regards to robots for image-guided percutaneous needle placement, which have demonstrated superior accuracy compared to manual methods. It is likely that artificial intelligence will come to play a key role in the field of robotics and will result in an increase in the levels of robotic autonomy attainable. However, this concept is not without ethical and legal considerations, most notably who is responsible should an error occur; the physician, the robot manufacturer, software engineers, or the robot itself? Efforts have been made to legislate in order to protect against the potentially harmful effects of unexplainable "black-box" decision outputs of artificial intelligence systems. In order to be accepted by patients, studies have shown that the perceived level of trustworthiness and predictability of robots is crucial. Ultimately, effective, widespread implementation of medical robotic systems will be contingent on developers remaining cognizant of factors that increase human acceptance, as well as ensuring compliance with regulations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».