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全球癌症病例的不断增加是医学界关注的主要原因。
在教皇生物伦理和人工智能学院(AI)组织的为期3天的研讨会上，主讲人Alexandru Floares博士向梵蒂冈电台讲述了人工智能通过提高效率在肿瘤学和医学研究方面取得更大进步的潜力。
神经学家、肿瘤AI应用专家、人工智能应用解决方案(SAIA)总裁Floares博士发表了题为“肿瘤AI”的演讲。
在接受梵蒂冈电台采访时，Floares博士谈到了医学研究数据获取的相关问题，他说：“人工智能应用于医学和肿瘤学的相关问题可以相对容易地解决。这意味着，只要问题解决得清楚、务实，几个月、最多一年就能解决。当我们平衡人工智能时，将人工智能应用于医学的好处非常重要。”
穷人的方法
关于消除数据采集偏差的步骤，Floares博士指出，偏差主要是人为数据输入算法的误差，而不是固有的AI缺陷。
他说：“如果我们没有输入合适的数据来帮助AI的预测能力，我们就不应该责怪AI的失败。”
当他为癌症诊断的分子诊断测试收集数据时，他以自己的经历为例，对现有的数据表表示怀疑。他宁愿选择他所谓的“穷法”。
“我发现我的系统更好，因为数据不那么有偏见。最好有1000个来自各种研究的患者，并进行整合，而不是1000个患者的大规模研究，因为数据偏差小，所以测试背后的预测模型更可靠，可以更好地(代表)没有参与系统开发的不同种类的人。因此，穷人的策略已经成为对抗数据偏见的好策略。”
检查人工智能和数据的滥用
关于人工智能可能被滥用的问题，Floares博士认为，人工智能领域的不同参与者将有助于遏制过度行为。
“收集数据是个好主意。我很乐观。我相信会有反对的声音，所有这些不同方向的力量都会为人类创造平衡。希望是最好的。”
他进一步坚持积极参与控制过度行为。
“测试一下AI系统。这是把事情做好的最实际的方法。而不是争论和采取小行动，”他说。
即将到来的人工智能革命
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