Експертите за вештачка интелигенција дискутираат за тоа како да се интегрира робусна вештачка интелигенција во здравствената заштита, зошто интердисциплинарната соработка е клучна и потенцијалот на генеративната вештачка интелигенција во истражувањето.
Фејфеи Ли и Лојд Мајнор одржаа воведни забелешки на инаугуративниот симпозиум за здравје RAISE на Медицинскиот факултет на Универзитетот Стенфорд на 14 мај. Стив Фиш
Повеќето луѓе заробени од вештачката интелигенција имале некаков „аха“ момент, отворајќи ги своите умови кон свет на можности. На инаугуративниот симпозиум за здравје RAISE на 14 мај, Лојд Мајнор, доктор по медицина, декан на Медицинскиот факултет на Универзитетот Стенфорд и потпретседател за медицински работи на Универзитетот Стенфорд, ја сподели својата перспектива.
Кога еден љубопитен тинејџер бил замолен да ги сумира своите наоди во врска со внатрешното уво, тој се свртел кон генеративната вештачка интелигенција. „Прашав: „Што е синдром на дехисценција на горниот канал?“, им кажа Мајнор на речиси 4.000 учесници на симпозиумот. За само неколку секунди, се појавија неколку пасуси.
„Тие се добри, навистина добри“, рече тој. „Тоа што овие информации беа собрани во концизен, генерално точен и јасно приоритизиран опис на болеста. Ова е доста извонредно.“
Многумина го споделија возбудувањето на Мајнор за полудневниот настан, кој беше резултат на иницијативата RAISE Health, проект започнат од Медицинскиот факултет при Универзитетот Стенфорд и Институтот Стенфорд за вештачка интелигенција центрирана на човекот (HAI) за водење на одговорното користење на вештачката интелигенција во биомедицинските истражувања, образованието и грижата за пациентите. Говорниците испитаа што значи да се имплементира вештачката интелигенција во медицината на начин што не е само корисен за лекарите и научниците, туку и транспарентен, фер и правичен за пациентите.
„Веруваме дека ова е технологија што ги подобрува човечките способности“, рече Феи-Феи Ли, професор по компјутерски науки на Факултетот за инженерство Стенфорд, директор на проектот RAISE Health with Minor и ко-директор на HAI. Генерација по генерација, може да се појават нови технологии: од нови молекуларни секвенци на антибиотици до мапирање на биодиверзитетот и откривање на скриени делови од фундаменталната биологија, вештачката интелигенција ги забрзува научните откритија. Но, не сето ова е корисно. „Сите овие апликации можат да имаат ненамерни последици и ни требаат компјутерски научници кои одговорно ја развиваат и имплементираат [вештачката интелигенција], работејќи со различни засегнати страни, од лекари и етичари… до експерти за безбедност и пошироко“, вели таа. „Иницијативи како RAISE Health ја покажуваат нашата посветеност на ова“.
Консолидацијата на три оддели на Медицинскиот факултет на Стенфорд - Медицинскиот факултет, Здравствената заштита на Стенфорд и Факултетот за здравствена заштита на децата на Универзитетот Стенфорд - и неговите врски со други делови на Универзитетот Стенфорд го доведоа во позиција каде што експертите се борат со развојот на вештачката интелигенција. прашања за управување и интеграција во областа на здравствената заштита и медицината. Медицина, одеше песната.
„Ние сме добро позиционирани да бидеме пионери во развојот и одговорната имплементација на вештачката интелигенција, од фундаментални биолошки откритија до подобрување на развојот на лекови и поефикасни процеси на клинички испитувања, па сè до самото испорачување на здравствени услуги. здравствена заштита. Начинот на кој е поставен здравствениот систем“, рече тој.
Неколку говорници нагласија едноставен концепт: фокус на корисникот (во овој случај, пациентот или лекарот) и сè друго ќе следи. „Тоа го става пациентот во центарот на сè што правиме“, рече д-р Лиза Леман, директорка на биоетиката во болницата „Бригам енд Женс“. „Треба да ги земеме предвид нивните потреби и приоритети“.
Од лево кон десно: Водителката на вестите на STAT, Мохана Равиндранат; Џесика Питер Ли од Microsoft Research; Силвија Плевритис, професорка по биомедицинска наука за податоци, дискутира за улогата на вештачката интелигенција во медицинските истражувања. Стив Фиш
Говорниците на панелот, меѓу кои беа Леман, медицинскиот биоетичар од Универзитетот Стенфорд, д-р Милдред Чо, и главниот клинички директор на „Гугл“, д-р Мајкл Хауел, ја истакнаа сложеноста на болничките системи, нагласувајќи ја потребата да се разбере нивната намена пред каква било интервенција. Да се имплементира и да се обезбеди дека сите развиени системи се инклузивни и да ги слушаат луѓето на кои се наменети да им помогнат.
Еден клуч е транспарентноста: таа јасно става до знаење од каде доаѓаат податоците што се користат за обука на алгоритмот, која е првичната намена на алгоритмот и дали идните податоци за пациентите ќе продолжат да му помагаат на алгоритмот во учењето, меѓу другите фактори.
„Обидот да се предвидат етичките проблеми пред да станат сериозни [значи] да се пронајде совршеното решение каде што доволно знаете за технологијата за да имате доверба во неа, но не пред [проблемот] да се прошири понатаму и да се реши порано“, рече Дентон Чар. Кандидат за медицински науки, вонреден професор на Одделот за детска анестезиологија, периоперативна медицина и медицина на болка. Еден клучен чекор, вели тој, е идентификување на сите засегнати страни кои би можеле да бидат засегнати од технологијата и утврдување како тие самите би сакале да одговорат на тие прашања.
Џеси Еренфелд, доктор по медицина, претседател на Американското медицинско здружение, дискутира за четири фактори што го поттикнуваат усвојувањето на која било алатка за дигитално здравје, вклучувајќи ги и оние што се напојуваат со вештачка интелигенција. Дали е ефикасна? Дали ова ќе функционира во мојата институција? Кој плаќа? Кој е одговорен?
Мајкл Фефер, доктор по медицина, главен информатичар на Стенфорд Хелт Кер, наведе неодамнешен пример во кој многу од проблемите биле тестирани меѓу медицинските сестри во болниците во Стенфорд. Клиничарите се поддржани од големи јазични модели кои обезбедуваат почетни анотации за дојдовните пораки од пациентите. Иако проектот не е совршен, лекарите кои помогнаа во развојот на технологијата известуваат дека моделот го олеснува нивното работно оптоварување.
„Секогаш се фокусираме на три важни работи: безбедност, ефикасност и инклузија. Ние сме лекари. Се заколнуваме дека „нема да наштетиме“, рече д-р Нина Васан, клинички доцент по психијатрија и науки за однесување, која се придружи на Чар, а Фефер се приклучи на групата. „Ова треба да биде првиот начин за евалуација на овие алатки.“
Нигам Шах, доктор по медицина и биомедицински науки, професор по медицина и биомедицински податоци, ја започна дискусијата со шокантна статистика и покрај разумното предупредување до публиката. „Зборувам во општи термини и бројки, а понекогаш тие имаат тенденција да бидат многу директни“, рече тој.
Според Шах, успехот на вештачката интелигенција зависи од нашата способност да ја скалираме. „Спроведувањето на соодветно научно истражување на еден модел трае околу 10 години, и ако секоја од 123-те програми за стипендии и резиденции сакаше да го тестира и распореди моделот на тоа ниво на строгост, би било многу тешко да се направи правилна наука бидејќи во моментов ги организираме нашите напори и [тестираме]. Би чинело 138 милијарди долари за да се осигураме дека секоја од нашите локации работи правилно“, рече Шах. „Не можеме да си го дозволиме ова. Затоа треба да најдеме начин да се прошириме и треба да се прошириме и да правиме добра наука. Вештините за строгост се на едно место, а вештините за скалирање се на друго, па затоа ќе ни треба таков вид партнерство.“
Продеканот Јуан Ешли и Милдред Чо (прием) присуствуваа на работилницата за здравје на RAISE. Стив Фиш
Некои говорници на симпозиумот рекоа дека ова може да се постигне преку јавно-приватни партнерства, како што е неодамнешната Извршна наредба на Белата куќа за безбеден, безбеден и доверлив развој и употреба на вештачка интелигенција и Конзорциумот за вештачка интелигенција во здравството (CHAI).
„Јавно-приватното партнерство со најголем потенцијал е она помеѓу академијата, приватниот сектор и јавниот сектор“, рече Лаура Адамс, виш советник на Националната академија за медицина. Таа истакна дека владата може да обезбеди јавна доверба, а академските медицински центри можат да обезбедат легитимитет, а техничката експертиза и компјутерското време можат да бидат обезбедени од приватниот сектор. „Сите сме подобри од кој било од нас и признаваме дека… не можеме да се молиме да го реализираме потенцијалот на [вештачката интелигенција] освен ако не разбереме како да комуницираме едни со други.“
Неколку говорници рекоа дека вештачката интелигенција има влијание и врз истражувањето, без разлика дали научниците ја користат за истражување на биолошката догма, за предвидување нови секвенци и структури на синтетички молекули за поддршка на нови третмани, или дури и за помош при сумирање или пишување научни трудови.
„Ова е можност да се види непознатото“, рече Џесика Мега, доктор по медицина, кардиолог на Медицинскиот факултет на Универзитетот Стенфорд и коосновач на Verily на Alphabet. Мега го спомена хиперспектралното снимање, кое ги доловува карактеристиките на сликата невидливи за човечкото око. Идејата е да се користи вештачка интелигенција за откривање на обрасци на патолошки слајдови што луѓето не ги гледаат, а кои укажуваат на болест. „Ги охрабрувам луѓето да го прифатат непознатото. Мислам дека секој овде познава некого со некаков вид медицинска состојба на кого му е потребно нешто повеќе од она што можеме да го обезбедиме денес“, рече Мехија.
Панелистите, исто така, се согласија дека системите за вештачка интелигенција ќе обезбедат нови начини за идентификување и борба против пристрасното донесување одлуки, без разлика дали се донесуваат од луѓе или од вештачка интелигенција, со можност за идентификување на изворот на пристрасноста.
„Здравјето е повеќе од само медицинска грижа“, се согласија неколку панелисти. Говорниците нагласија дека истражувачите честопати ги занемаруваат социјалните детерминанти на здравјето, како што се социоекономскиот статус, поштенскиот број, нивото на образование и расата и етничката припадност, кога собираат инклузивни податоци и регрутираат учесници за студии. „Вештачката интелигенција е ефикасна само колку што се ефективните податоци врз основа на кои е обучен моделот“, рече Мишел Вилијамс, професор по епидемиологија на Универзитетот Харвард и вонреден професор по епидемиологија и здравје на населението на Медицинскиот факултет на Универзитетот Стенфорд. „Ако го правиме она што се стремиме да го правиме, да ги подобриме здравствените резултати и да ги елиминираме нееднаквостите, мора да се погрижиме да собираме висококвалитетни податоци за човековото однесување и социјалната и природната средина.“
Натали Пејџлер, доктор по медицина, клинички професор по педијатрија и медицина, рече дека агрегираните податоци за ракот честопати ги исклучуваат податоците за бремени жени, создавајќи неизбежни пристрасности кај моделите и влошувајќи ги постојните нееднаквости во здравствената заштита.
Д-р Дејвид Магнус, професор по педијатрија и медицина, рече дека како и секоја нова технологија, вештачката интелигенција може или да ги подобри работите на многу начини или да ги влоши. Ризикот, рече Магнус, е дека системите за вештачка интелигенција ќе учат за нееднаквите здравствени исходи предизвикани од социјалните детерминанти на здравјето и ќе ги зајакнат тие исходи преку нивниот резултат. „Вештачката интелигенција е огледало што го одразува општеството во кое живееме“, рече тој. „Се надевам дека секој пат кога имаме можност да фрлиме светлина врз некој проблем - да си поставиме огледало - тоа ќе ни послужи како мотивација за подобрување на ситуацијата“.
Доколку не бевте во можност да присуствувате на работилницата на RAISE Health, снимка од сесијата може да најдете тука.
Медицинскиот факултет на Универзитетот Стенфорд е интегриран академски систем за здравствена заштита кој се состои од Медицинскиот факултет на Универзитетот Стенфорд и системите за здравствена заштита за возрасни и деца. Заедно тие го реализираат целосниот потенцијал на биомедицината преку заедничко истражување, образование и клиничка грижа за пациентите. За повеќе информации, посетете ја страницата med.stanford.edu.
Нов модел на вештачка интелигенција им помага на лекарите и медицинските сестри во болницата Стенфорд да работат заедно за да ја подобрат грижата за пациентите.
Време на објавување: 19 јули 2024 година