毕加索对计算机科学的怀疑与生成式人工智能的曙光：得到答案之后的追问以保持“机器在环”

从毕加索的名言（“计算机毫无用处。它们只能给你答案”）出发，我们探讨了生成式人工智能（AI）在放射学中的引入，包括生成对抗网络（GANs）以及基于transformer架构的大语言模型（LLMs），它们在报告生成、图像合成和分析方面的潜力十分显著。然而，在临床应用之前进行改进、评估和监管的必要性也同样显而易见。将LLMs整合到临床工作流程中需要保持谨慎，以避免或至少减轻与错误诊断建议相关的风险。我们强调了合成图像生成中的挑战、AI模型的固有偏见以及隐私问题，突出了多样化训练数据集和强有力的数据隐私措施的重要性。我们审视了监管格局，包括美国的2023 Executive Order on AI和欧盟的2024 AI Act，这些法规为医疗保健领域的AI应用确立了标准。本篇论文通过强调在利用生成式AI的同时保持医疗程序中人的要素的必要性，倡导一种“机器在环”（machines-in-the-loop）的方法，从而为该领域做出了贡献。