Эксперты па штучным інтэлекце абмяркоўваюць, як інтэграваць надзейны штучны інтэлект у ахову здароўя, чаму міждысцыплінарнае супрацоўніцтва мае вырашальнае значэнне і патэнцыял генератыўнага штучнага інтэлекту ў даследаваннях.
Фэйфэй Лі і Лойд Майнор выступілі з уступным словам на першым сімпозіуме RAISE Health у медыцынскай школе Стэнфардскага ўніверсітэта 14 мая. Стыў Фіш
Большасць людзей, захопленых штучным інтэлектам, адчувалі нейкі момант прасвятлення, адкрываючы свой розум для свету магчымасцей. На першым сімпозіуме RAISE Health 14 мая сваім пунктам гледжання падзяліўся Лойд Майнор, доктар медыцынскіх навук, дэкан медыцынскай школы Стэнфардскага ўніверсітэта і віцэ-прэзідэнт па медыцынскіх пытаннях Стэнфардскага ўніверсітэта.
Калі аднаго цікаўнага падлетка папрасілі коратка расказаць пра свае высновы адносна ўнутранага вуха, ён звярнуўся да генератыўнага штучнага інтэлекту. «Я спытаў: «Што такое сіндром дэгісцэнцыі верхняга канала?» — сказаў Майнор амаль 4000 удзельнікам сімпозіума. За лічаныя секунды з'явілася некалькі абзацаў.
«Яны добрыя, сапраўды добрыя», — сказаў ён. «Тое, што гэтая інфармацыя была сабрана ў кароткі, у цэлым дакладны і выразна прыярытэзаваны апісанне хваробы. Гэта даволі ўражвае».
Многія падзялілі захапленне Майнора ад паўдзённага мерапрыемства, якое стала вынікам ініцыятывы RAISE Health, праекта, запушчанага Медыцынскай школай Стэнфардскага ўніверсітэта і Стэнфардскім інстытутам штучнага інтэлекту, арыентаванага на чалавека (HAI), з мэтай кіраўніцтва адказным выкарыстаннем штучнага інтэлекту ў біямедыцынскіх даследаваннях, адукацыі і доглядзе за пацыентамі. Выступоўцы разгледзелі, што значыць укараненне штучнага інтэлекту ў медыцыне такім чынам, каб ён быў не толькі карысным для лекараў і навукоўцаў, але і празрыстым, справядлівым і роўным для пацыентаў.
«Мы лічым, што гэта тэхналогія, якая пашырае магчымасці чалавека», — сказала Фэй-Фэй Лі, прафесар інфарматыкі ў Стэнфардскай школе інжынерыі, дырэктар праекта RAISE Health with Minor і судырэктар HAI. З пакалення ў пакаленне могуць з'яўляцца новыя тэхналогіі: ад новых малекулярных паслядоўнасцей антыбіётыкаў да картаграфавання біяразнастайнасці і выяўлення схаваных частак фундаментальнай біялогіі, штучны інтэлект паскарае навуковыя адкрыцці. Але не ўсё гэта карысна. «Усе гэтыя прымянення могуць мець непрадбачаныя наступствы, і нам патрэбныя спецыялісты па інфарматыцы, якія адказна распрацоўваюць і ўкараняюць [штучны інтэлект], працуючы з рознымі зацікаўленымі бакамі, ад лекараў і спецыялістаў па этыцы... да экспертаў па бяспецы і не толькі», — кажа яна. «Такія ініцыятывы, як RAISE Health, дэманструюць нашу прыхільнасць да гэтага».
Аб'яднанне трох падраздзяленняў Стэнфардскай медыцыны — медыцынскай школы, Стэнфардскай службы аховы здароўя і Школы дзіцячай медыцыны Стэнфардскага ўніверсітэта — і яго сувязі з іншымі часткамі Стэнфардскага ўніверсітэта паставілі яго ў становішча, калі эксперты змагаюцца з распрацоўкай штучнага інтэлекту, праблемамі кіравання і інтэграцыі ў галіне аховы здароўя і медыцыны. Медыцына, спявала песня.
«Мы маем добрыя пазіцыі, каб стаць піянерам у распрацоўцы і адказным укараненні штучнага інтэлекту, ад фундаментальных біялагічных адкрыццяў да ўдасканалення распрацоўкі лекаў і павышэння эфектыўнасці працэсаў клінічных выпрабаванняў, аж да фактычнага аказання медыцынскіх паслуг. ахову здароўя. Тое, як створана сістэма аховы здароўя», — сказаў ён.
Некалькі дакладчыкаў падкрэслілі простую канцэпцыю: засяродзьцеся на карыстальніку (у дадзеным выпадку на пацыенце або лекары), і ўсё астатняе будзе зроблена пасля. «Гэта ставіць пацыента ў цэнтр усяго, што мы робім», — сказала доктар Ліза Леман, дырэктар па біяэтыцы ў бальніцы Brigham and Women's. «Нам трэба ўлічваць іх патрэбы і прыярытэты».
Злева направа: вядучая STAT News Мохана Равіндранатх; Джэсіка Пітэр Лі з Microsoft Research; Сільвія Плеўрыціс, прафесар біямедыцынскай навукі аб дадзеных, абмяркоўвае ролю штучнага інтэлекту ў медыцынскіх даследаваннях. Стыў Фіш
Выступоўцы на дыскусіі, сярод якіх былі Леман, доктар медыцынскіх навук Стэнфардскага ўніверсітэта Мілдрэд Чо і галоўны клінічны дырэктар Google Майкл Хаўэл, адзначылі складанасць бальнічных сістэм, падкрэсліўшы неабходнасць разумення іх мэты перад любым умяшаннем. Укараніце яе і пераканайцеся, што ўсе распрацаваныя сістэмы з'яўляюцца інклюзіўнымі і прыслухоўваюцца да людзей, якім яны прызначаны дапамагчы.
Адзін з ключавых фактараў — празрыстасць: яна дае зразумець, адкуль бяруцца дадзеныя, якія выкарыстоўваюцца для навучання алгарытму, якая першапачатковая мэта алгарытму і ці будуць будучыя дадзеныя пацыентаў працягваць дапамагаць алгарытму вучыцца, сярод іншых фактараў.
«Спроба прадказаць этычныя праблемы да таго, як яны стануць сур'ёзнымі, [азначае] знайсці ідэальную сярэдзіну, дзе вы ведаеце дастаткова пра тэхналогію, каб мець у ёй пэўную ўпэўненасць, але не раней, чым [праблема] распаўсюдзіцца далей і вырашыць яе раней», — сказаў Дэнтан Чар, кандыдат медыцынскіх навук, дацэнт кафедры дзіцячай анестэзіялогіі, перыаперацыйнай медыцыны і медыцыны болю. Адзін з ключавых крокаў, паводле яго слоў, — гэта вызначэнне ўсіх зацікаўленых бакоў, на якіх можа паўплываць тэхналогія, і вызначэнне таго, як яны самі хацелі б адказаць на гэтыя пытанні.
Джэсі Эрэнфельд, доктар медыцынскіх навук і прэзідэнт Амерыканскай медыцынскай асацыяцыі, абмяркоўвае чатыры фактары, якія спрыяюць укараненню любых лічбавых інструментаў аховы здароўя, у тым ліку тых, што працуюць на базе штучнага інтэлекту. Ці эфектыўныя яны? Ці будуць яны працаваць у маёй установе? Хто плаціць? Хто нясе адказнасць?
Майкл Пфефер, доктар медыцынскіх навук, галоўны дырэктар па інфармацыйных тэхналогіях у Стэнфардскім шпіталі, прывёў нядаўні прыклад, у якім многія з праблем былі пратэставаны сярод медсясцёр у бальніцах Стэнфарда. Клініцысты падтрымліваюцца мадэлямі вялікіх моў, якія забяспечваюць пачатковыя анатацыі для ўваходных паведамленняў пацыентаў. Нягледзячы на тое, што праект не ідэальны, лекары, якія дапамагалі распрацоўваць тэхналогію, паведамляюць, што мадэль палягчае іх нагрузку.
«Мы заўсёды засяроджваемся на трох важных рэчах: бяспецы, эфектыўнасці і інклюзіўнасці. Мы — лекары. Мы даем клятву «не нашкодзіць», — сказала Ніна Васан, доктар медыцынскіх навук, клінічны дацэнт псіхіятрыі і паводніцкіх навук, якая далучылася да групы Чар і Пфефер. — Гэта павінен быць першы спосаб ацаніць гэтыя інструменты».
Нігам Шах, доктар філасофіі, прафесар медыцыны і біямедыцынскай навукі, пачаў дыскусію з шакавальнай статыстыкі, нягледзячы на справядлівае папярэджанне аўдыторыі. «Я гавару ў агульных рысах і лічбах, і часам яны, як правіла, вельмі прамыя», — сказаў ён.
Паводле слоў Шаха, поспех штучнага інтэлекту залежыць ад нашай здольнасці яго маштабаваць. «Правядзенне належных навуковых даследаванняў мадэлі займае каля 10 гадоў, і калі б кожная са 123 праграм стыпендый і рэзідэнтур захацела праверыць і разгарнуць мадэль з такім узроўнем строгасці, было б вельмі цяжка зрабіць правільную навуку, як мы зараз арганізуем нашы намаганні і [тэстуем]]. Гэта каштавала б 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 пашырацца і рабіць добрую навуку. Навыкі строгасці знаходзяцца ў адным месцы, а навыкі маштабавання — у іншым, таму нам спатрэбіцца такое партнёрства».
Намеснік дэкана Юань Эшлі і Мілдрэд Чо (прыёмная) прысутнічалі на семінары RAISE Health. Стыў Фіш
Некаторыя дакладчыкі на сімпозіуме заявілі, што гэтага можна дасягнуць дзякуючы дзяржаўна-прыватнаму партнёрству, напрыклад, нядаўняму ўказу Белага дома аб бяспечным, надзейным і годным даверу распрацоўцы і выкарыстанні штучнага інтэлекту і Кансорцыуму па штучным інтэлекце ў ахове здароўя (CHAI).
«Найбольшы патэнцыял мае дзяржаўна-прыватнае партнёрства паміж акадэмічнымі коламі, прыватным сектарам і дзяржаўным сектарам», — сказала Лора Адамс, старшы дарадца Нацыянальнай акадэміі медыцыны. Яна адзначыла, што ўрад можа забяспечыць давер грамадскасці, акадэмічныя медыцынскія цэнтры могуць забяспечыць легітымнасць, а тэхнічную экспертызу і камп'ютэрны час можа забяспечыць прыватны сектар. «Мы ўсе лепшыя за любога з нас, і мы прызнаем, што… мы не можам маліцца аб рэалізацыі патэнцыялу [штучнага інтэлекту], калі не разумеем, як узаемадзейнічаць адзін з адным».
Некалькі выступоўцаў заявілі, што штучны інтэлект таксама ўплывае на даследаванні, незалежна ад таго, выкарыстоўваюць яго навукоўцы для вывучэння біялагічных догм, прагназавання новых паслядоўнасцей і структур сінтэтычных малекул для падтрымкі новых метадаў лячэння ці нават для дапамогі ў абагульненні або напісанні навуковых прац.
«Гэта магчымасць убачыць невядомае», — сказала Джэсіка Мега, доктар медыцынскіх навук, кардыёлаг Медыцынскай школы Стэнфардскага ўніверсітэта і сузаснавальніца Verily кампаніі Alphabet. Мега згадала гіперспектральную візуалізацыю, якая фіксуе асаблівасці выявы, нябачныя для чалавечага вока. Ідэя заключаецца ў тым, каб выкарыстоўваць штучны інтэлект для выяўлення заканамернасцей у паталагічных прэпаратах, якія людзі не бачаць, але якія сведчаць пра хваробу. «Я заклікаю людзей прыняць невядомае. Я думаю, што кожны тут ведае кагосьці з нейкім захворваннем, каму патрэбна нешта большае, чым тое, што мы можам прапанаваць сёння», — сказала Мехія.
Удзельнікі дыскусіі таксама пагадзіліся з тым, што сістэмы штучнага інтэлекту забяспечаць новыя спосабы выяўлення і барацьбы з прадузятымі рашэннямі, незалежна ад таго, прымаюцца яны людзьмі ці штучным інтэлектам, з магчымасцю вызначыць крыніцу прадузятасці.
«Здароўе — гэта больш, чым проста медыцынская дапамога», — пагадзіліся некалькі ўдзельнікаў дыскусіі. Выступоўцы падкрэслілі, што даследчыкі часта не ўлічваюць сацыяльныя дэтэрмінанты здароўя, такія як сацыяльна-эканамічны статус, паштовы індэкс, узровень адукацыі, а таксама раса і этнічная прыналежнасць, пры зборы інклюзіўных дадзеных і наборы ўдзельнікаў для даследаванняў. «Штучны інтэлект эфектыўны толькі настолькі, наколькі эфектыўныя дадзеныя, на якіх навучаецца мадэль», — сказала Мішэль Уільямс, прафесар эпідэміялогіі Гарвардскага ўніверсітэта і дацэнт эпідэміялогіі і здароўя насельніцтва Медыцынскай школы Стэнфардскага ўніверсітэта. «Калі мы робім тое, да чаго імкнемся, — паляпшаем паказчыкі здароўя і ліквідуем няроўнасць, мы павінны гарантаваць збор якасных дадзеных аб паводзінах чалавека, сацыяльным і прыродным асяроддзі».
Наталі Пэйджэлер, доктар медыцынскіх навук, клінічны прафесар педыятрыі і медыцыны, заявіла, што агрэгаваныя дадзеныя па раку часта не ўключаюць дадзеныя аб цяжарных жанчынах, што стварае непазбежныя прадузятасці ў мадэлях і пагаршае існуючыя адрозненні ў ахове здароўя.
Доктар Дэвід Магнус, прафесар педыятрыі і медыцыны, заявіў, што, як і любая новая тэхналогія, штучны інтэлект можа альбо палепшыць сітуацыю ў многіх адносінах, альбо пагоршыць яе. Рызыка, па словах Магнуса, заключаецца ў тым, што сістэмы штучнага інтэлекту даведаюцца пра несправядлівыя вынікі ў галіне аховы здароўя, якія абумоўлены сацыяльнымі дэтэрмінантамі здароўя, і ўмацуюць гэтыя вынікі праз сваю прадукцыйнасць. «Штучны інтэлект — гэта люстэрка, якое адлюстроўвае грамадства, у якім мы жывем», — сказаў ён. «Я спадзяюся, што кожны раз, калі ў нас будзе магчымасць праліць святло на праблему — падняць люстэрка перад сабой — гэта будзе служыць матывацыяй для паляпшэння сітуацыі».
Калі вы не змаглі наведаць семінар RAISE Health, запіс занятку можна знайсці тут.
Медыцынская школа Стэнфардскага ўніверсітэта — гэта інтэграваная акадэмічная сістэма аховы здароўя, якая складаецца з медыцынскай школы Стэнфардскага ўніверсітэта і сістэм аховы здароўя дарослых і дзяцей. Разам яны рэалізуюць увесь патэнцыял біямедыцыны праз сумесныя даследаванні, адукацыю і клінічны догляд за пацыентамі. Для атрымання дадатковай інфармацыі наведайце med.stanford.edu.
Новая мадэль штучнага інтэлекту дапамагае лекарам і медсёстрам у Стэнфардскай бальніцы працаваць разам для паляпшэння догляду за пацыентамі.
Час публікацыі: 19 ліпеня 2024 г.