Фундаментальное ограничение, лежащее в основе всех методов реконструкции с использованием ИИ, заключается в том, что искусственный интеллект не способен восстановить информацию, которая не была зафиксирована в полученном сигнале (26). Процесс визуализации накладывает фундаментальный предел на то, что можно узнать об исследуемом объекте, и никакая последующая постобработка, какой бы сложной она ни была, не может создать информацию, отсутствовавшую в исходном измерительном сигнале (32,33). Методы ИИ используют априорное распределение, изученное в процессе обучения, чтобы восполнить то, что не было зафиксировано при измерении, и тем самым могут генерировать правдоподобные на вид детали, которые не соответствуют реальному состоянию конкретного пациента, проходящего исследование. Эти нестабильности невозможно полностью устранить за счёт выбора другой архитектуры модели или добавления дополнительных обучающих данных (31); доказано, что любое превосходство методов на основе нейронных сетей над традиционными подходами сопровождается соответствующим ростом нестабильности и галлюцинаций (31).
Готовьтесь к несуществующим грыжам, очагам и опухолям и ответственности за их «обнаружение» там, где их нет
