Un nuovo studio evidenzia una sfida nascosta nell'uso dell'intelligenza artificiale nella ricerca sull'imaging medico: il fenomeno dei risultati altamente accurati ma potenzialmente fuorvianti, noto come "apprendimento tramite scorciatoia". I ricercatori hanno analizzato migliaia di radiografie del ginocchio e hanno scoperto che i modelli di intelligenza artificiale possono "prevedere" tratti non correlati e improbabili, come se i pazienti si siano astenuti dal mangiare fagioli refried o birra. Sebbene queste previsioni non abbiano alcuna base medica, i modelli hanno raggiunto alti livelli di accuratezza sfruttando modelli sottili e involontari nei dati.
L'intelligenza artificiale pensava che le radiografie del ginocchio mostrassero se bevi birra, ma non è così.
