人工智能(AI)研究人员在开发医疗AI工具时有了新的灵感：鸽子。据报道，美国的研究人员正在研究鸽子的视觉能力，以帮助开发能够提高癌症早期检测准确性的AI工具，并减少医疗扫描中可能被忽略的异常情况。
这项研究由马萨诸塞州伍斯特市圣十字学院的格雷戈里·迪吉罗拉莫博士领导。他的工作重点是了解放射科医生如何处理医学影像，以及如何训练AI识别在常规检查中可能被忽视的疾病细微迹象。
研究人员和放射科医生有时会忽略扫描中的异常情况，即使他们直接观察了这些区域。迪吉罗拉莫及其同事的早期研究发现，当放射科医生查看CT扫描中可疑的肺结节时，他们的眼睛常常会停留在该区域，瞳孔会放大，即使他们随后将扫描结果归类为正常。
据《大众科学》报道，这些发现表明大脑可能在无意识层面检测到异常，然后这些信息才会到达有意识的决策层面。
鸽子如何成为AI医疗工具研究的一部分
为了更好地理解这种无意识视觉系统，迪吉罗拉莫和他的团队转向了鸽子。研究人员训练了六只鸽子观看简短的CT扫描视频，并判断它们是否包含肺结节——有时可能表明肺癌的生长物。
在训练过程中，一些鸽子因正确识别带有结节的扫描而获得食物奖励，而另一些则因正确识别正常扫描而获得奖励。随着时间推移，这些鸟类学会了区分两者，并能够将这些知识应用到它们之前从未见过的扫描中。
研究还发现，鸽子能够识别其他肺部异常，包括肺气肿和磨玻璃结节，尽管它们没有经过专门训练来识别这些。磨玻璃结节可能与早期肺癌相关。
迪吉罗拉莫告诉《大众科学》杂志："在人类眼中，肺气肿和磨玻璃结节与肺结节'看起来完全不同'。然而，鸽子的表现表明这些情况可能共享一种可被视觉系统检测到的视觉模式。"
迪吉罗拉莫希望利用这些见解构建AI系统，帮助医生识别可能被忽视的异常情况。
在这种情况下，建议的过程包括获取放射科医生在分析医学影像时的眼球追踪和生理数据。这些信息进一步被AI系统用于检测异常的微小迹象，即使放射科医生认为图像是正常的。
迪吉罗拉莫表示，该技术旨在支持而非取代医疗专业人员。目标是创建能够从放射科医生的视觉反应中学习的AI工具，帮助弥合图像分析过程中有意识和无意识感知之间的差距。
研究人员认为，类似的方法最终可以应用于其他领域，包括心脏病学、艺术品认证和安全检查。然而，他指出，他目前的重点仍然是医疗应用。
"目前，我纯粹将自己限制在医疗失误上，因为这些对我来说似乎更实用。但我希望做一点'我们能否分辨哪些卡拉瓦乔画作是真品，哪些是赝品？'"迪吉罗拉莫说。
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