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与AI的紧密合作导致来自一个机构的研究人员采用了一种熟悉的技术，可能使许多同行感到惊讶：USB驱动器。该团队在《数字成像杂志》上发表了其经验。

“使用医疗保健数据开发新颖的人工智能算法时，加拿大面临着重大挑战，”加拿大温哥华不列颠哥伦比亚大学的威廉·帕克及其同事写道。“从互联网下载文件或从医院计算机发送电子邮件之类的简单任务与解决Rubik魔方一样具有挑战性。防火墙，忘记的密码，应用程序限制和管理员权限困扰着我们的计算机，以至于几乎无用。”

USB驱动器帮助团队应对了这些挑战。该技术实用性的一个例子是它如何帮助Parker等人。将完整的算法实际带到医院，以便可以使用它。研究人员在他们自己的计算机系统上对该算法进行了设计，该算法旨在识别胸部X光片上的。一旦准备好在临床环境中进行测试，他们将无法进行。

作者写道：“医院的计算机防火墙和管理员限制限制了我们安装新软件的能力。” “我们也无法构建Web应用程序(网站)，因为不允许在云中使用数据。我们中心仅将数据使用限制为前提。此外，对于放射科医生来说，前往我们的实验室并不方便，因为离他们的诊所只有20分钟的车程。”

USB驱动器为Parker及其同事“保存了一天”。作者将整个神经网络加密到单个USB上，从而使放射科医生可以轻松地测试算法的准确性，然后提供反馈，以便对其进行改进。由于从未将.exe文件安装到实际的医院计算机中，因此“没有影响医院系统或减慢系统计算机工作的风险。”

这种反馈立即得到了回报，从而导致了重大的“准确性改善”，有一天可能会导致患者护理方面的重大改善。

作者的确承认他们的过程远非完美。例如，由于算法没有直接安装到医院的计算机上而受到损害，并且当它留在基本的USB驱动器上时，不能用于“实时解释”。最终，该团队发现，这项较旧的技术能够带来不同的世界。

他们总结道：“如果这些机构问题引起您的共鸣，那么USB棒也可能会解决您所有的问题。”