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AI现在可以检测出肺癌，乳腺癌，脑癌，皮肤癌和宫颈癌。但是在医疗AI的世界中，弄清楚何时依靠专家与算法仍然是棘手的。这不仅仅是谁在做出诊断或预测方面“更好”的问题。诸如医疗专业人员的工作时间以及他们的专业水平等因素也都在起作用。为了解决这个问题，麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）的研究人员开发了一种机器学习系统，该系统可以决定做出预测还是服从专家。

最重要的是，该系统可以根据队友的可用性，经验和业务范围来适应何时何地，何时向某位专家提出建议。例如，在繁忙的医院环境中，系统仅在绝对必要时才可以请求人工协助。

研究人员对该系统进行了多项任务培训，包括查看胸部X射线以诊断肺塌陷等病症。当被要求诊断心脏肥大（心脏扩大）时，人AI混合模型的性能要比AI或医学专业人员独自完成的性能高出8％。

CSAIL团队在国际机器学习大会上发表的论文的第一作者戴维桑塔格（David Sontag）说：“有许多障碍阻碍了临床环境中的完全自动化，包括信任和问责制，这是可以理解的。” “我们希望我们的方法能够激发机器学习从业人员在将实时人类专业知识集成到他们的算法中时更具创造力。”

接下来，研究人员将测试可同时与多个专家配合使用的系统。例如，AI可以与对不同患者群体更有经验的不同放射线医生合作。