2020 年,新冠肺炎肆虐全球。为了能协助医生快速而精确地筛查潜在患者,各国的计算机科学家们发布了上千种机器学习算法,并声称这些算法能根据胸部 X 光片、CT 图像诊断或预测新冠肺炎。然而,近日由剑桥大学领衔的一项最新研究却发现,这些算法存在着算法偏见和不可重复性等重大问题,并不具有临床价值。当地时间 3 月 15 日,这篇名为 “Common pitfalls and recommendations for using machine learning to detect and prognosticate for COVID-19 using chest radiographs and CT scans” 的论文发表于自然子刊《自然机器智能》(Nature Machine Intelligence)上。