阿布扎比：来自印度的29岁研究员Umaima Rahman正努力使医疗领域的人工智能（AI）更加安全、公平且可靠，无论在何处使用。本周，她从穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学（MBZUAI）获得了计算机视觉博士学位，成为该校首批获得博士学位的女性学生之一。
跨医院工作的AI系统
Rahman的研究聚焦于医疗AI中的一个重大问题，即AI系统在从一家医院转移到另一家医院时常会失效。这是因为不同地方使用的设备和成像方法可能存在很大差异。例如，一个基于现代化医院X光片训练的AI工具可能在设备较旧的诊所中表现不佳，这可能导致有害的误诊。“想象一下，一个经过训练能够以近乎完美的准确性从医学影像中检测癌症的AI模型，在部署到另一家医院时却突然失效了，”她说，“原因？成像协议稍有变化，基于其他机构数据构建的模型就无法再正常运行。”
更安全、更公平的AI应用于现实环境
为了解决这一问题，Rahman花费四年时间开发能够“泛化”的AI模型，这些模型可以在不同的医院、扫描仪和患者类型中良好运行。她的模型学会了专注于重要的医学特征，比如疾病的迹象，同时忽略图像质量或扫描仪类型的差异。她强调，在医疗领域，AI性能不佳可能会对人造成伤害，因此需要在全球范围内都安全可靠的系统。
“在医学成像中，这个问题不仅仅是学术问题，而是关乎患者安全和平等医疗的关键。”
新方法助力罕见和新兴疾病
Rahman还引入了一个名为“跨疾病可转移性”的概念，即经过训练检测一种疾病的AI可以帮助识别同一器官中的其他疾病——这是在像新冠疫情这样的健康危机中的一项有用工具。她的工作对于资源有限的国家尤其有价值，因为这些国家并不总是拥有高端设备。
Rahman在国际上展示了她的研究成果，包括在瑞士，她在那里会见了医学专家和AI研究人员。
“阿联酋现在感觉像家”
目前，Rahman正在探索斯坦福和麻省理工学院等全球机构的博士后机会，但她希望最终能回到阿联酋继续她的使命。“AI并不是要取代医生。相反，我们的目标是开发辅助并赋予临床医生力量的AI方法，支持他们的决策过程并提高护理质量。” Rahman还希望能够激励更多女性加入这个领域。“我希望有一天能成为一名教授。生物医学工程领域有很多女性，但在AI领域却没有那么多。我希望这种情况能够改变。”
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