Machine learning for medical imaging：methodological failures and

医学图像的计算机分析研究为改善病人的健康带来了许多希望。然而，一些系统性的挑战正在减缓该领域的进展，从数据的局限性(如偏差)到研究激励(如优化出版)。在这篇文章中，我们回顾了开发和评估方法的障碍。根据来自文献和数据挑战的证据，我们的分析表明，在每一步中，潜在的偏见都可能渗入。我们还积极地讨论了目前为解决这些问题所作的努力。最后，对今后如何进一步解决这些问题提出了建议。 在医疗领域，机器学习和人工智能的应用正逐渐崭露头角，特别是在医学图像分析方面。这一技术的潜力在于能够辅助医生进行诊断，甚至达到与专业医生相媲美的效果。例如，机器学习已被证明在识别多种疾病图像时表现出与医疗专家相当的准确性。随着软件应用程序开始获得临床使用的认证，机器学习有望成为实现医疗AI愿景的关键。 尽管如此，当前的研究热潮并未确保临床实践的实质性进步。学术界的激励机制可能导致大量的研究成果集中在基准数据集上的表现提升，而非真正解决临床问题。罗伯特等人对62篇关于COVID-19机器学习研究的分析显示，尽管有大量论文发表，但没有一篇具备实际临床应用的潜力。 在机器学习应用于医学图像分析的过程中，存在多种挑战。数据的局限性是一个重大问题。数据的偏差性，如样本选择偏倚、标注错误或代表性不足，可能严重影响模型的泛化能力。此外，研究者可能会为了发表成果而优化模型性能，而非关注其实际应用价值，这导致了研究激励与实际需求之间的脱节。 文献和数据挑战提供的证据表明，从数据收集到模型评估的每个阶段都可能潜伏着偏见。数据预处理、特征工程、模型选择以及评估标准的选择都可能引入偏差。为了克服这些困难，研究者们已经开始采取措施，如使用更全面和代表性的数据集、开放源代码和数据以促进可重复性、以及开展公开的数据挑战以检验模型在不同条件下的性能。 为了解决这些问题，文章提出了一些推荐策略。需要加强跨学科合作，让医学专家、统计学家和计算机科学家共同参与项目，确保研究目标与临床需求一致。建立更严格的评价体系，不仅关注模型的预测精度，还要评估其在实际环境中的稳健性和解释性。此外，提倡透明度和可重复性，公开数据、代码和实验设置，以促进研究的验证和改进。鼓励长期跟踪研究，评估模型在临床应用中的效果，以确保技术的实际转化。 尽管机器学习在医疗图像分析领域面临着诸多挑战，但通过持续的研究和改进，我们可以期待这一技术在未来发挥更大的作用，真正推动临床实践的进步。研究人员必须意识到这些问题，并致力于寻找解决方案，以确保机器学习在医疗领域的应用不仅仅是理论上的成功，更是临床实践中的实用工具。