Эксперты AI абмяркоўваюць, як інтэграваць надзейную ІІ ў ахову здароўя, чаму міждысцыплінарнае супрацоўніцтва мае вырашальнае значэнне, а патэнцыял генератыўнага ІІ ў даследаваннях.
Фейфей Лі і Ллойд Мало
У большасці людзей, захопленых штучным інтэлектам, былі нейкі "ага" момант, адкрываючы свой розум у свет магчымасцей. На ўрачыстым сімпозіуме па ахове здароўя 14 мая Ллойд Малой, доктар медыцынскіх навук, дэкан Медыцынскай школы Стэнфардскага універсітэта і віцэ -прэзідэнт па медыцынскіх справах у Стэнфардскім універсітэце, падзяліўся сваёй перспектывай.
Калі аднаго цікаўнага падлетка папрасілі абагульніць свае высновы адносна ўнутранага вуха, ён звярнуўся да генеральнага штучнага інтэлекту. "Я спытаў:" Што такое сіндром перавышанага канала? " Нязначны распавёў амаль 4000 удзельнікаў сімпозіума. За лічаныя секунды з'явіліся некалькі абзацаў.
"Яны добрыя, сапраўды добрыя", - сказаў ён. "Што гэтая інфармацыя была сабрана ў кароткае, як правіла, дакладнае і выразна прыярытэтнае апісанне хваробы. Гэта цалкам выдатнае ".
Шмат хто падзяліўся хваляваннем непаўналетні інтэлект. Інтэлект у біямедыцынскіх даследаваннях, адукацыі і догляду за пацыентамі. Выступоўцы вывучылі, што значыць рэалізаваць штучны інтэлект у медыцыне такім чынам, што не толькі карысна для лекараў і навукоўцаў, але і празрыстых, справядлівых і справядлівых для пацыентаў.
"Мы лічым, што гэта тэхналогія, якая павышае чалавечыя магчымасці",-сказаў Фэй-Фэй Лі, прафесар інфарматыкі ў інжынернай школе Стэнфард, дырэктар па ахове здароўя з нязначным праектам і судырэктарам HAI. Пакаленне пасля пакалення, могуць з'явіцца новыя тэхналогіі: ад новых малекулярных паслядоўнасцей антыбіётыкаў да адлюстравання біяразнастайнасці і выяўлення схаваных частак фундаментальнай біялогіі, AI паскарае навуковае адкрыццё. Але не ўсё гэта выгадна. "Усе гэтыя заяўкі могуць мець ненаўмысныя наступствы, і нам патрэбныя камп'ютэрныя навукоўцы, якія распрацоўваюць і рэалізуюць [штучны інтэлект] адказна, працуючы з рознымі зацікаўленымі бакамі: ад лекараў і этыкаў ... да экспертаў па бяспецы і далей", - кажа яна. "Такія ініцыятывы, як павышэнне здароўя, дэманструюць нашу прыхільнасць да гэтага".
The consolidation of three divisions of Stanford Medicine—the School of Medicine, Stanford Health Care and the Stanford University School of Child Health Medicine—and its connections to other parts of Stanford University have put it in a position where experts are grappling with the development of Штучны інтэлект. Праблемы кіравання і інтэграцыі ў галіне аховы здароўя і медыцыны. Медыцына, песня прайшла.
"У нас ёсць магчымасць стаць піянерам у распрацоўцы і адказнай рэалізацыі штучнага інтэлекту: ад фундаментальных біялагічных адкрыццяў да паляпшэння распрацоўкі наркотыкаў і павышэння клінічных выпрабаванняў больш эфектыўнымі, аж да фактычнай аказання медыцынскіх паслуг. ахова здароўя. Тое, як усталявана сістэма аховы здароўя ", - сказаў ён.
Некалькі выступоўцаў падкрэслілі простую канцэпцыю: засяродзьцеся на карыстача (у гэтым выпадку, пацыента ці лекара) і ўсё астатняе будзе прытрымлівацца. "Гэта ставіць пацыента ў цэнтр усяго, што мы робім", - сказала доктар Ліза Леман, дырэктар па біяэтыцы ў Брыгаме і жаночай бальніцы. "Мы павінны ўлічваць іх патрэбы і прыярытэты".
Злева направа: якар STAT News Mohana Ravindranath; Джэсіка Пітэр Лі з Microsoft Research; Сільвія Плеўрыт, прафесар біямедыцынскай навукі аб перадачы дадзеных, абмяркоўвае ролю штучнага інтэлекту ў медыцынскіх даследаваннях. Стыў Рыба
Дакладчыкі на панэлі, у якую ўваходзілі Леман, медыцынскі біяэтык Стэнфардскага універсітэта Мілдрэд Чо, доктар медыцынскіх навук і галоўны клінічны дырэктар Google Майкл Хоуэлл, адзначыў, што складанасць бальнічных сістэм, падкрэсліваючы неабходнасць зразумець іх мэту перад любым умяшаннем. Рэалізуйце яго і пераканайцеся, што ўсе распрацаваныя сістэмы былі ўключнымі і слухаюць людзей, якія яны прызначаны для дапамогі.
Адзін з ключоў - празрыстасць: дае зразумець, адкуль паходзяць дадзеныя, якія выкарыстоўваюцца для навучання алгарытму, з якой арыгінальнай мэтай алгарытму і таго, ці будуць будучыя дадзеныя пацыентаў працягваць дапамагаць алгарытму даведацца, сярод іншых фактараў.
"Спрабуючы прадказаць этычныя праблемы, перш чым яны стануць сур'ёзнымі [сродкамі] пошуку ідэальнага салодкага месца, дзе вы ведаеце дастаткова пра тэхналогію, каб мець пэўную ўпэўненасць у яе, але не раней, чым [праблема] распаўсюджваецца далей і вырашае яе раней". , Сказаў Дэнтон Чар. Кандыдат медыцынскіх навук, дацэнт кафедры дзіцячай анестэзіялогіі, перыяперацыйнай медыцыны і медыцыны болю. Адзін з ключавых крокаў, паводле яго слоў, - выяўленне ўсіх зацікаўленых бакоў, якія могуць паўплываць на тэхналогіі і вызначыць, як яны самі хацелі б адказаць на гэтыя пытанні.
Джэсі Эрэнфельд, доктар медыцынскіх навук, прэзідэнт Амерыканскай медыцынскай асацыяцыі, абмяркоўвае чатыры фактары, якія абумоўліваюць прыняцце любога лічбавага інструмента здароўя, у тым ліку тых, хто працуе на штучным інтэлекце. Гэта эфектыўна? Ці будзе гэта працаваць у маёй установе? Хто плаціць? Хто нясе адказнасць?
Майкл Пфефер, доктар медыцынскіх навук, галоўны інфармацыйны дырэктар па ахове здароўя Стэнфарда, прывёў нядаўні прыклад, у якім многія пытанні прайшлі праверку сярод медсясцёр у бальніцах Стэнфарда. Кліністы падтрымліваюцца буйнымі моўнымі мадэлямі, якія забяспечваюць першапачатковыя анатацыі для ўваходных паведамленняў пацыентаў. Хоць праект не з'яўляецца ідэальным, лекары, якія дапамагалі распрацаваць тэхналагічную справаздачу, што мадэль палягчае іх нагрузку.
"Мы заўсёды засяроджваемся на трох важных рэчах: бяспецы, эфектыўнасці і ўключэнні. Мы лекары. Мы прымаем прысягу, каб "не наносіць шкоды", - сказала Ніна Васан, доктар медыцынскіх навук, дацэнт кафедры псіхіятрыі і паводніцкіх навук, якая далучылася да CHAR і PFEFFER, далучылася да групы. "Гэта павінен быць першым спосабам ацаніць гэтыя інструменты".
Nigam Shah, MBBS, доктар філасофіі, прафесар медыцыны і біямедыцынскай навукі, пачаў дыскусію з шакавальнай статыстыкай, нягледзячы на сумленнае папярэджанне перад гледачамі. "Я размаўляю ў агульных рысах і колькасці, і часам яны, як правіла, вельмі непасрэдныя", - сказаў ён.
Па словах Шаха, поспех AI залежыць ад нашай здольнасці маштабаваць яго. "Правядзенне належных навуковых даследаванняў па мадэлі займае каля 10 гадоў, і калі кожная з 123 праграм стыпендый і рэзідэнцыі хацеў праверыць і разгарнуць мадэль на гэты ўзровень строгасці, было б вельмі складана зрабіць правільную навуку, калі мы зараз арганізуем Нашы намаганні і [тэст]] Гэта будзе каштаваць 138 мільярдаў долараў, каб пераканацца, што кожны з нашых сайтаў працуе правільна ", - сказаў Шах. «Мы не можам сабе гэтага дазволіць. Таму нам трэба знайсці спосаб пашырэння, і нам трэба пашырыць і рабіць добрую навуку. Навыкі строгасці знаходзяцца ў адным месцы, а навыкі маштабавання ў іншым, таму нам спатрэбіцца такога тыпу партнёрства ".
Асацыяваны Дзін Юань Эшлі і Мілдрэд Чо (прыём) прысутнічалі на семінары па ахове здароўя. Стыў Рыба
Некаторыя выступоўцы на сімпозіуме сказалі, што гэта можа быць дасягнута дзякуючы дзяржаўна-прыватнаму партнёрству, напрыклад, нядаўні выканаўчы заказ Белага дома ў бяспечным, бяспечным і надзейным развіцці і выкарыстанні штучнага інтэлекту і кансорцыума для медыцынскага штучнага інтэлекту (CHAI). ).
"Дзяржаўнае прыватнае партнёрства з найбольшым патэнцыялам-гэта паміж навукоўцамі, прыватным сектарам і дзяржаўным сектарам",-сказала Лаура Адамс, старшы саветнік Нацыянальнай акадэміі медыцыны. Яна адзначыла, што ўрад можа забяспечыць давер грамадства, а акадэмічныя медыцынскія цэнтры могуць. Забяспечыць легітымнасць, а таксама тэхнічны вопыт і час кампутара могуць быць прадастаўлены прыватным сектарам. "Мы ўсе лепшыя за любога з нас, і мы прызнаем, што ... мы не можам маліцца, каб усвядоміць патэнцыял [штучнага інтэлекту], калі мы не разумеем, як узаемадзейнічаць адзін з адным".
Некалькі выступоўцаў сказалі, што ІІ таксама аказвае ўплыў на даследаванні, ці выкарыстоўваюць яго навукоўцы для даследавання біялагічнай догмы, прагназуюць новыя паслядоўнасці і структуры сінтэтычных малекул для падтрымкі новых метадаў лячэння, альбо нават дапамагаюць ім абагульніць або пісаць навуковыя дакументы.
"Гэта магчымасць убачыць невядомасць",-сказала Джэсіка Мега, кардыёлаг Медыцынскай школы Стэнфардскага універсітэта і сузаснавальнік Alphabet's Verly. Мега згадала гіперспектральную візуалізацыю, якая фіксуе асаблівасці выявы нябачных для чалавечага вока. Ідэя заключаецца ў выкарыстанні штучнага інтэлекту для выяўлення заканамернасцей у паталагічных слайдах, якія людзі не бачаць, што сведчыць пра хваробу. "Я заклікаю людзей прыняць невядомасць. Я думаю, што ўсе тут ведаюць каго -небудзь з нейкім медыцынскім станам, якому трэба нешта, што мы можам забяспечыць сёння ", - сказала Меджыя.
Удзельнікі дыскусіі таксама пагадзіліся з тым, што сістэмы штучнага інтэлекту будуць забяспечваць новыя спосабы выяўлення і барацьбы з прадузятасцю прыняцця рашэнняў, няхай гэта будзе прынятае людзьмі ці штучным інтэлектам, з магчымасцю вызначэння крыніцы прадузятасці.
"Здароўе - гэта не проста медыцынская дапамога", - пагадзіліся некалькі ўдзельнікаў дыскусіі. Выступоўцы падкрэслівалі, што даследчыкі часта ігнаруюць сацыяльныя дэтэрмінанты здароўя, такія як сацыяльна -эканамічны статус, паштовы індэкс, узровень адукацыі, а таксама расы і этнічная прыналежнасць пры зборы інклюзіўных дадзеных і набору ўдзельнікаў для даследаванняў. "AI з'яўляецца такім жа эфектыўным, як і дадзеныя, на якіх ідзе падрыхтоўка мадэлі", - сказала Мішэль Уільямс, прафесар эпідэміялогіі Гарвардскага універсітэта і дацэнт кафедры эпідэміялогіі і здароўя насельніцтва ў Медыцынскай школе Стэнфардскага універсітэта. "Калі мы робім тое, што мы імкнемся зрабіць. Палепшыўшы вынікі здароўя і ліквідуе няроўнасці, мы павінны гарантаваць, што мы збіраем якасныя дадзеныя пра паводзіны чалавека і сацыяльнае і прыроднае асяроддзе ".
Наталі Пэйгелер, доктар медыцынскіх навук, клінічны прафесар педыятрыі і медыцыны, заявіла, што агрэгаваныя дадзеныя рака часта выключаюць дадзеныя пра цяжарных жанчын, ствараючы непазбежныя прадузятасці ў мадэлях і абвастрэнне існуючых дыспрапорцый у сферы аховы здароўя.
Доктар Дэвід Магнус, прафесар педыятрыі і медыцыны, сказаў, што, як і любая новая тэхналогія, штучны інтэлект можа альбо палепшыць усё па -рознаму, альбо пагоршыць іх. Рызыка, па словах Магнуса, заключаецца ў тым, што сістэмы штучнага інтэлекту даведаюцца пра нераўнамерныя вынікі здароўя, абумоўленыя сацыяльнымі дэтэрмінантамі здароўя, і ўзмацняць гэтыя вынікі праз іх выхад. "Штучны інтэлект - гэта люстэрка, якое адлюстроўвае грамадства, у якім мы жывем", - сказаў ён. "Я спадзяюся, што кожны раз, калі ў нас ёсць магчымасць асвятліць праблему - прыняць люстэрка да сябе - гэта паслужыць матывацыяй для паляпшэння сітуацыі".
Калі вы не змаглі наведаць семінар па ахове здароўя, тут можна знайсці запіс сесіі.
Медыцынская школа Стэнфардскага універсітэта - гэта інтэграваная акадэмічная сістэма аховы здароўя, якая складаецца з Медыцынскай школы Стэнфардскага універсітэта і сістэм дастаўкі дарослых і педыятрычнай медыцынскай дапамогі. Разам яны разумеюць увесь патэнцыял біямедыцыны праз сумесныя даследаванні, адукацыю і клінічную дапамогу пацыентам. Для атрымання дадатковай інфармацыі наведайце med.stanford.edu.
Новая мадэль штучнага інтэлекту дапамагае лекарам і медсястрам у бальніцы Стэнфард працаваць разам, каб палепшыць догляд за пацыентамі.
Час паведамлення: 19 ліпеня 19-2024