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인공지능은 통계 속임수를 조심해야 하지요. 내맘대로 뉴스논평

http://news.zum.com/articles/54610557
<마우스 우클릭후에 새탭에서 열기를 선택해 주세요 - 새창에서 열기에 버그가 있어요>
<IBM왓슨과 의료부분 기사>

거창하게 인공지능이라고 했지만, 중요한 것은 두 가지 정도로 압축할수 있어요. 이것으로 의료 서비스에서 왓슨은 의료 대신할 수 없다라는 것을 증명하는 기사이지요.

이 정도라면 인공지능 안 사용해도 금방 만들겠어요. 괜히 IBM 왓슨 사용해서 돈 많이 쓰신 것 아닌가요? 같은 것이지요.

첫번째는 이것이 환자의 의료 보험과 왓슨이 가이드 라인을 사용한다는 것이데, 왓슨의 가이드라인은 의료진이 검토한 문헌과 전문가가 검증한 정보에 한한다는 것이에요.

무슨 말이냐? 이것은 환자가 가진 의료보험이 지원하는 약품내에서 검색을 주로 하고, 과거에 의사들이 암이다 아니다등을 결정한 것을 기반으로 데이터를 만들어서 그것에 대해서 결정한다는 것이에요.

그런데 빅데이터 학습하는 인공지능의 최대 문제점은 무엇일까요? 일단, 의사들의 판단율이 100%가 아니에요. 즉 이것을 데이터로 만들면 그 데이터로 나오는 결과식도 결함이 생기죠. 100%라도 결함이 생기는데, 그 이유는 결과식을 뽑아내는 과정이 행정학에서 배우는 의사결정나무분석과 유사하고 의사결정나무분석을 미래를 100%로 알수 있는 방식이 아니기 때문이에요.

앞의 의사가 잘못 판단한 데이터로 식을 만들었는데 얼마나 정확하겠어요?

이것을 사용한 사람들이 만족도가 더 높다고 하는데 인공지능에 대한 확증 편견이 너무 심하죠. 인공지능이 정확한 줄 아는 환자들이 환증편견을 일으킨 것일수도 있잖아요 >_<;;; 의사가 확증 편견을 일으키고 설명했을수도 있어요. 저 부분의 만족도는 인공지능 이야기를 설명에 넣었다면 정확한 판단은 아니라는 것이지요.

두번째로 중요한 것...그래서 돌연변이 일으키면 50% 이상의 확률로 안다는 것이지요.

의료보험에서 지원하는 약품이 별로 없어요. 대장암에 3가지 종류가 지원되던가요? 어떤 대학병원에서 폐암에 대해서 10가지 치료법을 가지고 있다는 것으로 폐암 최고 등급 병원이라고 하더라고요. 암치료에서 보험에서 적용하는 의료품은 많지 않아요. 그래서 보통은 암에 걸리면 1 종류씩 4번의 치료를 테스트를 해보죠. 그래서 암의 치료에 진전이 있는가? 하는 것을 파악하고 결정합니다. 이 기간 동안 한방울이라도 더 맞추고 낮게 하려고 최고의 노력을 하지요. 환자나 간병인들은 말이지요.

돌연변이 일으키면 일찍 알게 된다고 해도 그리 큰 효과는 없어요. 50% 이상의 확률이면 상당히 낮지요.

통계 속임수 아닌가요? 같은 것이지요. 사람이 하면 몇 %일까요? 여기서는 공개되어 있지 않아요. 또 해도 평균치 이야기하겠지요. 통계 속임수이지요.

지금은 인공지능이 그렇게 필요없어요. 사람들이 인공지능을 믿을 때 s.zum.com/articles/54610557
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<IBM왓슨과 의료부분 기사>

거창하게 인공지능이라고 했지만, 중요한 것은 두 가지 정도로 압축할수 있어요. 이것으로 의료 서비스에서 왓슨은 의료 대신할 수 없다라는 것을 증명하는 기사이지요.

이 정도라면 인공지능 안 사용해도 금방 만들겠어요. 괜히 IBM 왓슨 사용해서 돈 많이 쓰신 것 아닌가요? 같은 것이지요.

첫번째는 이것이 환자의 의료 보험과 왓슨이 가이드 라인을 사용한다는 것이데, 왓슨의 가이드라인은 의료진이 검토한 문헌과 전문가가 검증한 정보에 한한다는 것이에요.

무슨 말이냐? 이것은 환자가 가진 의료보험이 지원하는 약품내에서 검색을 주로 하고, 과거에 의사들이 암이다 아니다등을 결정한 것을 기반으로 데이터를 만들어서 그것에 대해서 결정한다는 것이에요.

그런데 빅데이터 학습하는 인공지능의 최대 문제점은 무엇일까요? 일단, 의사들의 판단율이 100%가 아니에요. 즉 이것을 데이터로 만들면 그 데이터로 나오는 결과식도 결함이 생기죠. 100%라도 결함이 생기는데, 그 이유는 결과식을 뽑아내는 과정이 행정학에서 배우는 의사결정나무분석과 유사하고 의사결정나무분석을 미래를 100%로 알수 있는 방식이 아니기 때문이에요.

앞의 의사가 잘못 판단한 데이터로 식을 만들었는데 얼마나 정확하겠어요?

이것을 사용한 사람들이 만족도가 더 높다고 하는데 인공지능에 대한 확증 편견이 너무 심하죠. 인공지능이 정확한 줄 아는 환자들이 환증편견을 일으킨 거에요 >_<;;;

두번째로 중요한 것...그래서 돌연변이 일으키면 50% 이상의 확률로 안다는 것이지요.

의료보험에서 지원하는 약품이 별로 없어요. 대장암에 3가지 종류가 지원되던가요? 어떤 대학병원에서 폐암에 대해서 10가지 치료법을 가지고 있다는 것으로 폐암 최고 등급 병원이라고 하더라고요. 암치료에서 보험에서 적용하는 의료품은 많지 않아요. 그래서 보통은 암에 걸리면 1 종류씩 4번의 치료를 테스트를 해보죠. 그래서 암의 치료에 진전이 있는가? 하는 것을 파악하고 결정합니다. 이 기간 동안 한방울이라도 더 맞추고 낮게 하려고 최고의 노력을 하지요. 환자나 간병인들은 말이지요.

만약 3가지 정도의 보험에서 지원하는 약품에 아무것도 효과가 없으면 그 다음부터는 사비로 약을 정하지 않으면 값싼 먹는 약으로 넘어가는데 그 약은 효과가 거의 없어요.

돌연변이 일으키면 일찍 알게 된다고 해도 그리 큰 효과는 없어요. 50% 이상의 확률이면 상당히 낮지요.

통계 속임수 아닌가요? 같은 것이지요. 사람이 하면 몇 %일까요? 여기서는 공개되어 있지 않아요. 또 해도 평균치 이야기하겠지요. 통계 속임수이지요.

지금은 인공지능이 그렇게 필요없어요. 사람들이 인공지능을 믿을 때 플라시보 효과가 생길수는 있어요. 약의 효과가 없는데 나타나는 효과이지요. 하지만 인공지능이라고 다 맞을까요? 위에 보이는 50% 이상의 확률...이것이 정답이에요. 인공지능이 다 맞다는 것은 착각이에요. 특히나 왓슨 같이 빅데이터로 학습하는 인공지능이라면 말이지요.

지금은 의사말을 믿는 편이 더 좋다고 말할 수 있어요. 왓슨같은 걸로 의료를 대신할 수 없을 것입니다. 오히려 4번의 치료를 받는 기간에 인공지능이 잘못 판단해서 효과가 있는 의료품을 없다라고 잘못 파단해서 4번의 치료도 안 받으면 자신의 손해에요. 50%는 반반인데 저 잘못된 결과중에서는 되는데 안된다고 잘못 판단한 것도 있다는 것이지요.