作为开发人工智能工具以改善医疗保健的专家，罗斯·米切尔(Ross Mitchell)对研究过程的看法始终有些不同。

他解释说，长期以来，标准方法都是从假设开始，进行实验来收集数据，然后确定数据是否证实或否定了该假设。

相反，米切尔从数据优先的角度来处理问题，就像与他一起工作的医生处理他们所看到的问题的方式一样。

“这就是世界各地医院每天都会发生的事情。当有人出现症状时，你不知道那是什么，所以你会进行测试和成像来寻找东西。你实际上是从查看数据开始，然后形成一个假设，”医学系教授、计算科学系兼职教授、阿尔伯塔大学两名研究人员之一的米切尔(Mitchell)说，他最近被任命为加拿大 CIFAR AI 主席。

利用健康数据造福患者

米切尔关注的一个领域涉及非结构化数据。正如他解释的那样，大约 80% 的医疗保健数据以不可搜索的格式存储，例如图像。目前的标准要求经过培训的专业人员手动检查这些数据，这是一个耗时的过程，会造成护理服务的滞后。

他过去的一个项目涉及创建一个系统，该系统可以处理肿瘤病理学报告，以确定哪些患者适合参加临床试验。

“它在提取肿瘤部位和肿瘤类型方面做得非常好，我们可以立即将其存储在数据库中，第二天就可以搜索，”米切尔说，他也是阿尔伯塔省首任卫生服务主席健康领域的人工智能以及 AHS 人工智能采用高级项目总监。