从影像到智能:医学影像分析中的医学人工智能伦理问题

本综述围绕医学影像分析领域中医学人工智能的伦理问题展开。医学影像分析是一种利用计算机辅助的图像处理技术,通过对医学影像进行处理、分析和解释以提升诊断和治疗质量。随着医学影像技术的发展,医学影像分析更为广泛地应用,关于医学影像分析人工智能的伦理问题也日益凸显。本综述通过系统性地回顾截至2024年6月的相关文献并按照PRISMA-ScR指南进行范围审查,以医学影像分析为切入点,探讨了医学人工智能在公平性与偏见、透明性与可解释性、数据隐私与保护、安全性与可靠性,以及责任与问责等方面的伦理问题。对于现有问题,本综述从有关医学人工智能伦理的研究中总结了一系列切实可行的解决方法,如数据集多样化选取,可测量的算法公平性评估,医疗数据去中心化和联邦学习等。最后,本综述对医学影像分析中的医学人工智能伦理问题的发展方向与可能面临的挑战进行了思考和分析。

融合Galileo、GLONASS数据精密单点定位精度分析

Galileo系统和GLONSS系统作为当前全球主要的定位系统,在全球的导航定位服务中发挥着重要作用。为分析Galileo/GLONASS组合精密单点定位精度,笔者以MGEX发布的多系统数据为基础,分析了Galileo/GLONASS组合静态与动态精密单点定位精度。分析结果表明,双系统组合能有效改善单一系统卫星可见数较少、PDOP值过大问题,且能有效提升单系统精密单点定位精度,尤其是对GLONASS单系统动态精密单点定位精度提升最为明显,E、N、U三个方向定位精度提升在90%以上,可为今后研究双系统组合精密单点定位性能提供一定的参考价值。