Ansvarlighed i brugen af AI-systemer er altafgørende, især i komplekse miljøer som sundhedssektoren, hvor konsekvenserne af fejl kan være alvorlige. En væsentlig udfordring er, at mangelfuld træning eller lav digital kompetence blandt brugere kan føre til uhensigtsmæssig anvendelse af modellerne. For at modvirke dette kan samarbejde med slutbrugerne under designfasen, ledsaget af grundig dokumentation og brugersupport, sikre korrekt anvendelse og bedre forståelse af systemets funktioner. Transparens, herunder forklarbarhed af modellens beslutninger, spiller en central rolle, men det er vigtigt, at sådanne strategier ikke bliver brugt til at undvige ansvar ved at lægge skylden over på brugerne. I tilfælde af ondsindet brug må ansvaret primært hvile på brugeren, men der findes tekniske sikkerhedsforanstaltninger, der kan forbedre modstandsdygtigheden mod misbrug.

Regulatoriske rammer bliver mere og mere vigtige for at sikre ansvarlig AI-implementering i sundhedssektoren. Initiativer som EU’s AI-lovgivning og FDA’s handlingsplan for AI/ML-baseret software som medicinsk udstyr understreger, at AI-applikationer i sundhed betragtes som højrisko-produkter. Overholdelse af sådanne regulativer fordrer, at der etableres solide ansvarlighedsstrukturer, som igen støttes af transparens.

Sikkerhed ved implementering af AI kræver kontinuerlig overvågning af modellens adfærd for at opdage og afhjælpe potentielle risici rettidigt. Ansvarlighed kan understøttes ved hjælp af auditerbare logfiler og sporbarhed, som muliggør identifikation af fejl og hurtigt indgreb. Systemer med automatiske advarsler, der fanger lav tillidsgrad, potentielle sikkerhedsproblemer eller sikkerhedsbrud, er yderst værdifulde. Forklaringer til brugerne, der belyser modellens sikkerhedsvurderinger, hjælper også med at træffe bedre og mere sikre beslutninger, som eksempelvis ved kliniske behandlinger.

Det er essentielt at etablere såkaldte ‘guardrails’ for at forhindre usikker eller forkert adfærd fra AI-modeller. I sundhedssektoren, hvor konsekvenserne af fejl er særligt kritiske, omfatter dette bl.a. at AI’en undlader at svare ved usikkerhed, undgår visse følsomme emner eller følger faste procedurer under bestemte betingelser. Disse sikkerhedsforanstaltninger skal opdateres løbende, da der findes aktive forsøg på at bryde disse begrænsninger, såkaldte jailbreak-angreb, hvor brugere forsøger at omgå systemets sikkerhedsbarrierer. Sådanne angreb kan føre til produktion af usikre eller forkerte outputs, hvilket især er bekymrende i sammenhænge som mental sundhed eller patientuddannelse. En effektiv modforanstaltning kan være overvågning af online fællesskaber, hvor disse metoder deles, så udviklere kan forstærke deres sikkerhedsforanstaltninger.

I mere autonome systemer, eksempelvis kirurgiske robotter eller autonome køretøjer, er en simpel afbrydelse af AI’en ved fejl ikke altid tilstrækkelig, da dette i sig selv kan være farligt. Det understreger behovet for avancerede fail-safe mekanismer, som kan forhindre skade ved systemfejl uden at forårsage yderligere risici. Udviklingen af sådanne mekanismer er et åbent forskningsområde og en afgørende udfordring.

Privatliv ved implementering af AI kræver samme opmærksomhed som under testfasen. Den største risiko er, at modeller kan lække følsomme oplysninger. Derfor er kontinuerlig test og opdatering afgørende for at imødegå sådanne sårbarheder. Feedbackmekanismer og sikkerhedsforanstaltninger bidrager også til at beskytte privatlivets fred og til at opdage potentielle brud hurtigt.

Bæredygtighed i AI-implementering forbedres ved at anvende teknikker fra tidligere faser, som reducerer modelstørrelse og databehov, fx pruning, kvantisering og knowledge distillation. Desuden er det afgørende at vælge datacentre eller cloud-platforme, der er CO2-neutrale. Transparens omkring miljøpåvirkningen af AI – både i træning og løbende drift – gør det muligt for brugere at træffe informerede valg og motiverer udviklere til at prioritere bæredygtighed.

Efter implementeringen er løbende feedback en vigtig del af AI’s livscyklus. Gennem feedback indsamles brugernes erfaringer og vurderinger af modellens adfærd i forhold til ansvarlighed. For at sikre brugernes tillid og engagement skal de informeres klart om, hvordan og hvornår deres feedback bliver brugt, og give deres samtykke til dette. Transparens omkring, hvordan tidligere feedback er blevet anvendt, styrker yderligere tilliden.

Retfærdighed fastholdes gennem feedbackprocessen ved at give brugerne indsigt i, hvordan beslutninger træffes. Det gør det muligt at vurdere og korrigere eventuelle skævheder. Nogle systemer tillader endda brugere at justere vægten af forskellige faktorer i beslutningsprocessen, så man kan stræbe efter mere retfærdige resultater i realtid. Dette er særligt vigtigt i kliniske sammenhænge, hvor ekspertviden kan bidrage til at finjustere AI’ens beslutninger.

Det er afgørende at forstå, at ansvarlig AI ikke blot er et teknisk spørgsmål, men også et spørgsmål om governance, etik og samfundsmæssig tillid. Transparens og ansvarlighed er forbundne elementer, som tilsammen sikrer, at AI-systemer ikke blot fungerer korrekt, men også bliver accepteret og brugt på en måde, der respekterer menneskers værdighed, sikkerhed og privatliv. Implementering i sundhedssektoren kræver derfor et holistisk syn, hvor teknologiens potentialer udnyttes samtidig med, at risikoen for skade og misbrug minimeres gennem robuste, dynamiske og etisk funderede processer.

Hvordan ansvarlig kunstig intelligens kan sikre bedre sundhedssystemer

Ansvarlig kunstig intelligens (AI) fokuserer på at maksimere fordelene ved AI-systemer, samtidig med at man minimerer risiciene for alle parter. Dette indebærer, at ansvarlig AI skal overholde både etiske og lovgivningsmæssige standarder. Denne udfordring bliver især tydelig, når vi ser på den mangfoldighed af love og etiske normer, der findes rundt om i verden. I denne sammenhæng undersøges behovet for ansvarlig AI i sundhedssektoren ved at belyse både de nuværende og de fremtidige risici ved AI-systemer. Dernæst udvikles et sæt principper, som anses for nødvendige for at opnå ansvarlig AI, og disse principper er afledt fra et bredt udvalg af eksisterende AI-rammeværk fra akademiske, industrielle og regeringsmæssige instanser.

For at kunne forstå, hvordan ansvarlig AI kan implementeres effektivt, er det afgørende at have kendskab til de forskellige risici, som AI bringer med sig. De direkte skader kan opstå, når en AI-model træffer en upassende beslutning, der med det samme fører til alvorlig skade eller tab af liv. Hidtil har denne risiko primært været betragtet i forhold til autonome køretøjer, men den strækker sig også til andre AI-drevne teknologier, såsom nødberedskabsudstyr, autonome hjerte-lunge-redningsenheder, og robotter til kirurgisk eller generel pleje. Dette udgør en alvorlig risiko, da disse systemer, hvis de fejler, kan forårsage livstruende situationer.

Indirekte skader opstår, når beslutninger truffet af AI kan medføre skade på et senere tidspunkt, afhængigt af de beslutninger, som mennesker træffer efterfølgende. Et typisk eksempel på dette er fejldiagnoser i sundhedsvæsenet, som kan føre til forkerte eller forsinkede behandlinger. Fejldiagnoser forekommer hyppigt i klinisk praksis og kan have særligt alvorlige konsekvenser for underrepræsenterede grupper i samfundet, som kan blive ramt af faktorer som ubevidst bias, mangelfuld uddannelse, begrænset adgang til behandling og uligheder i udstyrets ydeevne. Data, der anvendes til træning af AI-modeller, kan være præget af sådanne skævheder og føre til modeller, som præsterer dårligere for visse patientgrupper.

En af de store udfordringer ved AI i sundhedssektoren er, at de samme skævheder, der kan opstå i data, også kan føre til skæve beslutningsprocesser i AI’s anvendelse, fra triage til behandlingsplanlægning. Studier har allerede påvist, at AI-modeller i mental sundhedsvæsenet kan udvise bias i forhold til køn, alder, etnicitet og andre faktorer. Dette er problematisk, da det kan føre til, at visse grupper ikke får den nødvendige opmærksomhed eller behandling.

Det er også vigtigt at forstå, at overvinde bias i AI ikke nødvendigvis vil eliminere alle risici. Bias kan være et stort problem, men selv uden bias kan AI-modeller stadig træffe fejlagtige beslutninger. Der er dokumenteret tilfælde, hvor AI-modeller ikke præsterer bedre end mennesker i specifikke opgaver, og hvor manglende testning af AI’s præstation kan føre til risici, som først afsløres, når AI-systemet sammenlignes med professionelle. Desuden er der risiko for, at eksperter bliver for afhængige af AI’s anbefalinger, hvilket kan føre til fejl, selv når mennesker træffer beslutninger uden AI-støtte.

Der er også risici knyttet til maliciøse angreb på AI-systemer. Angreb som datainjektion og dataforfalskning kan forvride AI-modellers beslutningsgrundlag og resultere i dårligere præstationer. Endvidere kan AI-systemer blive mål for angreb, der truer patienternes privatliv, som f.eks. medlemsinference og modelinversion, hvilket kan afsløre følsomme oplysninger om patienter.

Med fremkomsten af generativ AI (GenAI), som kan skabe tekst, billeder og meget mere ud fra menneskelige input, kommer der nye, forstærkede risici. GenAI-modeller er ikke kun sårbare overfor angreb, der kan påvirke privatliv og sikkerhed, men kan også generere fejlinformation om medicinske tilstande, som kan være vildledende, utilstrækkelige eller forældede. Dette kan få alvorlige konsekvenser, især hvis AI bruges til at yde rådgivning i krisesituationer som f.eks. mentale sundhedsproblemer.

Samlet set er risiciene ved AI i sundhedsvæsenet alvorlige og varierede, og derfor er der et akut behov for at implementere ansvarlige AI-strategier, som kan afbøde disse risici. Det betyder dog ikke, at de potentielle fordele ved AI skal ignoreres, men snarere at vi bør udvikle og implementere AI-systemer på en måde, der beskytter mennesker, samfund og miljøer.

Når man taler om ansvarlig AI, er det vigtigt at nævne, at det ikke kun handler om at forstå risiciene, men også at definere, hvad ansvarlig AI betyder i praksis. Der er mange definitioner af ansvarlig AI, som fremhæver forskellige principper som fairness, gennemsigtighed, robusthed, ansvarlighed, sikkerhed og privatliv. At sikre, at AI-systemer følger disse principper, er afgørende for at kunne udnytte teknologien til gavn for sundhedsvæsenet uden at forårsage skade.

Hvordan opnår transformer-arkitekturer banebrydende nøjagtighed i tidsserieprognoser?

Autoformer repræsenterer en betydelig milepæl inden for tidsserieprognoser ved at opnå en gennemsnitlig forbedring på 38 % i forhold til tidligere metoder på tværs af seks benchmark-datasæt, som dækker en bred vifte af praktiske anvendelser såsom energi, trafik, økonomi, vejr og sygdomsovervågning. Disse datasæt inkluderer alt fra temperaturmålinger i elektriske transformere og timesforbrug af elektricitet til valutakursdata, trafikmålinger i Californien, detaljerede meteorologiske indikatorer og ugelige indberetninger af influenza-lignende sygdomme. Autoformer viser konsekvent overlegen præcision i multivariate settings, hvor det reducerer fejlkvadratsummen markant — for eksempel med 74 % i et elektricitetsdatasæt og 43 % i sygdomsprognoser, hvilket vidner om modellens evne til at håndtere komplekse og forskellige typer af tidsseriedata.

Pyraformer introducerer en ny tilgang til at balancere behovet for at fange langtrækkende afhængigheder i data med kravene om lavere rum- og tidskompleksitet. Ved at udnytte en pyramidal opmærksomhedsstruktur sammen med en flerskala træarkitektur, formår Pyraformer at opsummere og integrere information på flere niveauer, hvilket muliggør effektiv behandling af meget lange sekvenser. Denne designfilosofi gør modellen yderst velegnet til store datasæt, hvor ressourcer er begrænsede, og den har demonstreret fremragende resultater i benchmarks for langtrækkende multi-step prognoser, hvor den konsekvent overgår andre populære arkitekturer som Informer og LogTrans.

En sammenligning af transformerbaserede modeller afslører, at mens Autoformer excellerer i præcision og evnen til at fange periodiske mønstre, er Informer stærk i håndtering af meget lange sekvenser og manglende data, og Pyraformer udmærker sig ved sin evne til at fange komplekse, flerskala afhængigheder. Samtidig viser Transformer-XL, trods sin styrke i sproglige opgaver, sig mindre effektiv i tidsserieprognoser.

I specialiserede variationer af transformer-arkitekturer har forskningen fokuseret på at løse specifikke udfordringer. Probabilistiske transformere kombinerer selvopmærksomhedsmechanismer med dyb probabilistisk modellering og tilføjer dermed en evne til at kvantificere usikkerhed og modellere ikke-Markovske dynamikker. Modellen tillader, at hver latent variabel afhænger af alle tidligere latent variabler, hvilket giver en dybere og mere fleksibel forståelse af tidsafhængigheder. Implementeret via stokastisk variational inference, muliggør denne tilgang en generativ ramme, som kan tilpasses både enkelt- og flerlags dybder, hvoraf dybden påvirker modellens kompleksitet og kapacitet.

Effektiviteten af denne tilgang er demonstreret på opgaver som tidsserieprognoser og menneskelig bevægelsesforudsigelse, hvor modellen ikke blot konkurrerer med, men ofte overgår eksisterende metoder på flere datasæt. Det understreges, at mens øget lagdybde forbedrer modellens evne til at fange indviklede dynamikker, følger der også øgede krav til beregningsressourcer og risiko for overfitting, hvilket kræver en afvejning ved modeldesign.

Det er væsentligt at forstå, at valg og design af transformer-arkitektur bør baseres på den konkrete anvendelseskontekst. For eksempel vil modeller som Autoformer være optimale, når præcision og håndtering af periodiske mønstre er centrale, mens Pyraformer er bedre til ressourcetunge, langtrækkende sekvenser. Probabilistiske transformere tilbyder en mere nuanceret indsigt i usikkerhed og dynamik, hvilket er afgørende i komplekse miljøer med skiftende statistiske egenskaber. Endvidere er det vigtigt at erkende, at selvom transformerarkitekturer i stigende grad overgår klassiske metoder, kræver implementering og tuning omhyggelig vurdering af datakvalitet, skala, og de specifikke karakteristika for den tidsserie, der analyseres.

For læseren er det derfor vigtigt ikke blot at fokusere på modeller med høj præcision, men også at have indsigt i de underliggende mekanismer, kompleksiteter og de kompromiser, som følger med forskellige arkitekturvalg. At kunne tolke resultater i sammenhæng med den anvendte metode, samt forstå betydningen af usikkerhed og afhængigheder i data, vil gøre prognoser mere robuste og anvendelige i praksis.

Hvordan Maskinlæring Kan Overkomme Begrænsningerne i EEG-Klassifikation

Elektroencefalografi (EEG) er en teknik til måling af elektrisk aktivitet i hjernen ved hjælp af elektroder placeret på hovedbunden. Denne teknologi er ikke blot uundværlig i klinisk diagnostik, for eksempel ved epilepsi, men den spiller også en central rolle i neurovidenskabelig forskning og udviklingen af Brain-Computer Interfaces (BCI). Den store fordel ved EEG over funktionel magnetisk resonansbilleddannelse (fMRI) er den ekstremt høje tidsopløsning, som EEG tilbyder, hvilket gør det muligt at fange hjernens dynamik i realtid. Dette giver EEG en klar fordel i forbindelse med studier af hurtige neurale hændelser, som f.eks. kognitive opgaver eller hurtige oscillationer i hjernen, som fMRI ikke kan fange tilstrækkeligt hurtigt. På den anden side er EEG's rumlige opløsning lavere end fMRI, hvilket betyder, at den ikke altid kan lokalisere præcist, hvor aktiviteten i hjernen opstår.

De klassiske EEG-signaltyper er opdelt efter deres frekvenser. Alpha-bølger (8-12 Hz), beta-bølger (13-30 Hz), theta-bølger (4-7 Hz) og delta-bølger (1-3 Hz) giver indsigt i forskellige funktionelle tilstande i hjernen. Denne opdeling er vigtig, da den hjælper med at identificere både normale og patologiske hjernesignaler, hvilket gør EEG til et uundværligt redskab i klinisk praksis og forskning. Dog er der praktiske udfordringer ved at registrere visse frekvenser, især når der er behov for at identificere sjældne eller hurtige aktivitetstyper, som kræver specialiseret udstyr og metoder.

For at kunne anvende EEG-data effektivt i klinisk praksis er der flere tekniske aspekter, som man skal tage højde for. Først og fremmest skal dataene indsamles ved hjælp af standardiserede metoder som f.eks. den internationale 10-20 system, som sikrer, at elektroderne er korrekt placeret og dataene dermed bliver sammenlignelige. Desuden er det vigtigt at forstå analog-til-digital konvertering (ADC), hvor de kontinuerlige analoge EEG-signaler bliver omdannet til digitale værdier. Nyquist-teoremet fortæller os, at samplingsfrekvensen, som måles i Hertz (Hz), er afgørende for, hvor præcist vi kan fange de højfrekvente komponenter i EEG-signalet. Generelt er det nødvendigt at vælge en samplingsfrekvens, der giver et godt kompromis mellem at fange detaljer og styre den resulterende filstørrelse.

Maskinlæring spiller en vigtig rolle i EEG-klinikken, især når det kommer til at klassificere store mængder af EEG-data, som kan strække sig over timer eller endda uger. Dette gør manuel gennemgang af data til en tidskrævende og ofte upraktisk opgave. Maskinlæringssystemer, især dem der er baseret på moderne teknologier fra talegenkendelse, har vist sig at være effektive til at håndtere og analysere EEG-signaler med høj nøjagtighed. Det er dog vigtigt at forstå, at der er visse begrænsninger for, hvad maskinlæringsmodeller kan opnå, især når det kommer til at klassificere meget komplekse eller støjende data.

I den kliniske EEG-klassifikation er der blevet spekuleret i, at en præstationsgrænse på omkring 90% kan være et naturligt loft, da det også afspejler niveauet af enighed mellem menneskelige eksperter i vurdering af dataene. Men som det er blevet demonstreret med TUAB-datasættet, kan det være muligt at opnå klassifikationsnøjagtigheder, der overstiger denne grænse, især ved at bruge en kombination af teknikker og ved at tage højde for den kliniske betydning af de anvendte mærkater. Dette kan opnås gennem en nøje overvejelse af, hvordan mærkaterne behandles og ved at tilpasse maskinlæringsmetoder, som har vist sig effektive i andre domæner som f.eks. lydklassifikation.

Når man anvender EEG-data i klinisk praksis, er det ikke kun relevant at kunne analysere signalerne korrekt, men også at forstå de underliggende principper, som bestemmer signalernes betydning. Det er nødvendigt at tage højde for både fysiologiske artefakter, som kan forvride dataene (f.eks. øjenbevægelser eller hjerteslag), og tekniske udfordringer som støj i dataindsamlingen, for at kunne tolke resultaterne på en pålidelig måde.

Det er også vigtigt at forstå de tekniske aspekter af EEG-signalanalyse, som kan påvirke nøjagtigheden af klassifikationen. Et af de største udfordringer ved automatiseret EEG-analyse er håndteringen af store mængder data. Selv om moderne computere kan håndtere disse data, kræver det en velovervejet tilgang at vælge de rigtige algoritmer og teknikker, som effektivt kan behandle og klassificere dataene.

I sidste ende kræver det en nøje afvejning af teknologi, klinisk viden og maskinlæring for at opnå nøjagtige og pålidelige resultater i EEG-klinikken. Det er en proces, der kræver både teknisk ekspertise og klinisk erfaring, da det, som altid i medicinsk praksis, er vigtigt at forstå de underliggende biologiske og neurologiske mekanismer, som genererer de observerede signaler.

Hvordan kan dyb læring bidrage til diagnosticering af svær depression hos børn og unge?

Major depressiv lidelse (MDD) er en alvorlig psykisk sygdom, der adskiller sig væsentligt fra almindelig depression ved, at den opstår uden en ekstern udløsende årsag som for eksempel tab eller traume. Ifølge DSM V-manualen er MDD karakteriseret ved tydelige episoder, der varer mindst to uger, hvor patientens humør, kognitive funktioner og neurovegetative systemer ændres markant, og der kan forekomme perioder med remission mellem episoderne. En vedvarende depressiv sindstilstand dominerer det meste af dagen og næsten dagligt, hvilket er en essentiel diagnosticeringsfaktor.

Diagnosen kræver en stabil tilstedeværelse af symptomer, hvor især ændringer i vægt og tanker om selvskade håndteres særskilt. Tidlige symptomer som søvnforstyrrelser og træthed kan være så dominerende, at de skjuler selve den depressive tilstand, hvilket nødvendiggør grundige kliniske vurderinger. Endvidere kan nogle patienter benægte følelsen af tristhed, men disse kan afdækkes gennem observation af ansigtsudtryk og adfærd under kliniske interviews. Psykomotoriske forstyrrelser er mindre almindelige, men deres tilstedeværelse indikerer ofte en sværere sygdomsgrad.

Inden for neurovidenskab og klinisk diagnostik har elektroencefalografi (EEG) vist sig som et værdifuldt redskab til objektiv måling af hjernens elektriske aktivitet. De seneste år har avancerede metoder inden for maskinlæring og især dyb læring åbnet nye muligheder for automatiseret og mere præcis klassifikation af EEG-data med henblik på at diagnosticere MDD. Ved hjælp af konvolutionsneurale netværk og transformer-baserede modeller kan man identificere subtile mønstre i EEG-signaler, som ikke er umiddelbart tilgængelige for den menneskelige observatør. Dataaugmentationsteknikker forbedrer modellernes generaliserbarhed og robusthed, hvilket er afgørende i arbejdet med kliniske datasæt, som ofte er begrænsede og heterogene.

Der er et voksende antal offentligt tilgængelige EEG-datasæt, som muliggør træning og evaluering af dybe læringsmodeller i et klinisk kontekst, hvilket bidrager til at accelerere forskning og udvikling af pålidelige diagnostiske værktøjer. Samtidig giver adaptive optimeringsalgoritmer som RMSProp og Adadelta forbedrede muligheder for effektiv træning af dybe netværk på komplekse signaldata, hvilket reducerer risikoen for overfitting og sikrer bedre ydeevne ved nye patientdata.

Det er dog vigtigt at forstå, at selvom teknologiske fremskridt lover forbedret diagnostik, må de ikke betragtes som erstatning for klinisk vurdering, men snarere som supplement. En holistisk tilgang til diagnosticering af MDD bør inkludere både objektive biomarkører og kvalitative vurderinger af patientens adfærd og subjektive oplevelser. Fortolkningen af EEG-baserede maskinlæringsmodeller kræver en dyb forståelse af neurofysiologiske processer og psykiatriske symptomer for at undgå fejltolkning og overdiagnosticering.

Fremtidig forskning bør fokusere på integrationen af multimodale data – såsom EEG, kliniske interviews, adfærdsdata og genetiske profiler – for at opnå en mere nuanceret forståelse af sygdomsmekanismer og individuel sygdomsprogression. Derudover er etiske overvejelser omkring dataprivatliv, patientautonomi og konsekvenser af automatiseret diagnostik centrale aspekter, der skal adresseres parallelt med teknologisk udvikling.

Hvordan multilevel thresholding og moderne segmenteringsalgoritmer forbedrer billedeanalyse
Hvordan bygger man hierarkiske klyngemodeller med MATLAB?
Hvad er de seneste fremskridt i syntese og anvendelse af 2D-materialer?
Hvordan Klassifikationsmodeller Anvendes til Tekstklassifikation