Експертите на ИИ обсъждат как да интегрират стабилни ИИ в здравеопазването, защо интердисциплинарното сътрудничество е от решаващо значение и потенциалът на генеративния ИИ в изследванията.
Feifei Li и Lloyd Minor дадоха встъпителни забележки на Симпозиума за здраве на встъпителното издигане в Медицинското училище на университета в Станфорд на 14 май. Стив Фиш Фиш
Повечето хора, заловени от изкуствения интелект, са имали някакъв „аха“ момент, отваряйки ума си към свят на възможности. На встъпителния симпозиум за повишаване на здравето на 14 май, Медицинското училище Lloyd Minor, Dean of Stanford University School и вицепрезидент по медицинските въпроси в университета в Станфорд, сподели своята перспектива.
Когато един любопитен тийнейджър беше помолен да обобщи своите открития относно вътрешното ухо, той се обърна към генеративния изкуствен интелект. „Попитах:„ Какво е синдром на висш канал за дехисценция? “ Минор разказа близо 4000 участници в симпозиума. За няколко секунди се появиха няколко параграфа.
"Те са добри, наистина добри", каза той. „Че тази информация е съставена в кратка, като цяло точна и ясно приоритизирано описание на заболяването. Това е доста забележително. "
Мнозина споделиха вълнението на Minor от събитието на полудневното, което беше израстък на Инициативата Raive Health, проект, стартиран от Училището по медицина на университета в Станфорд и Института за изкуствен интелект, ориентиран към човека (HAI), за да ръководи отговорното използване на изкуственото изкуство Интелигентност. Интелигентност в биомедицинските изследвания, образованието и грижите за пациентите. Ораторите разгледаха какво означава да се прилага изкуствен интелект в медицината по начин, който е не само полезен за лекарите и учените, но и за прозрачни, справедливи и справедливи за пациентите.
„Вярваме, че това е технология, която повишава човешките възможности“, казва Фей-Фей Ли, професор по компютърни науки в Инженерното училище в Станфорд, директор на The Raise Health с незначителен проект и съ-директор на HAI. Генериране след генериране могат да се появят нови технологии: От нови молекулярни последователности на антибиотици до картографиране на биоразнообразието и разкриване на скрити части от основната биология, AI ускорява научното откритие. Но не всичко това е полезно. „Всички тези приложения могат да имат непредвидени последици и ние се нуждаем от компютърни учени, които разработват и прилагат отговорно [изкуствен интелект], като работим с различни заинтересовани страни, от лекари и етици… до експерти по сигурността и извън нея“, казва тя. „Инициативи като повишаване на здравето демонстрират нашия ангажимент към това.“
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 изкуствен интелект. Проблеми с управлението и интеграцията в областта на здравеопазването и медицината. Медицина, песента отиде.
„Ние сме добре позиционирани да бъдем пионер в развитието и отговорното прилагане на изкуствения интелект, от основните биологични открития до подобряването на развитието на лекарствата и направяне на процесите на клинични изпитвания по -ефективни, точно до действителното предоставяне на здравни услуги. здравеопазване. Начинът, по който е създадена здравната система “, каза той.
Няколко говорители подчертаха проста концепция: фокусирайте се върху потребителя (в този случай пациентът или лекар) и всичко останало ще последва. „Това поставя пациента в центъра на всичко, което правим“, казва д -р Лиза Леман, директор по биоетика в Бригъм и Женската болница. „Трябва да разгледаме техните нужди и приоритети.“
Отляво надясно: водещ на статистически новини Мохана Равиндранат; Джесика Питър Лий от Microsoft Research; Sylvia Plevritis, професор по биомедицинска наука за данни, обсъжда ролята на изкуствения интелект в медицинските изследвания. Стив Фиш
Оратори на панела, който включваше Леман, медицински биоетик на университета в Станфорд Милдред Чо, и главният клиничен директор на Google Майкъл Хоуъл, доктор по медицина, отбелязаха сложността на болничните системи, като подчертават необходимостта да се разбере тяхната цел преди каквато и да е намеса. Приложете го и се уверете, че всички разработени системи са приобщаващи и слушайте хората, които са предназначени да помогнат.
Един от ключовете е прозрачността: става ясно откъде идват данните, използвани за трениране на алгоритъма, от каква е първоначалната цел на алгоритъма и дали бъдещите данни за пациента ще продължат да помагат на алгоритъма да се научи, наред с други фактори.
„Опитвайки се да прогнозирате етични проблеми, преди да станат сериозни [означава] намирането на перфектното сладко място, където знаете достатъчно за технологията, за да имате известна увереност в нея, но не и преди [проблемът] да се разпространи допълнително и да я разреши по -рано.“ , Каза Дентън Чар. Кандидат по медицински науки, доцент на катедрата по педиатрична анестезиология, периоперативна медицина и медицина на болката. Една от ключовите стъпки, според него, е идентифицирането на всички заинтересовани страни, които могат да бъдат засегнати от технологията и да определят как самите те биха искали да отговорят на тези въпроси.
Джеси Еренфелд, доктор по медицина, президент на Американската медицинска асоциация, обсъжда четири фактора, които водят до приемане на всеки дигитален здравен инструмент, включително тези, захранвани от изкуствения интелект. Ефективно ли е? Ще работи ли това в моята институция? Кой плаща? Кой е отговорен?
Майкъл Пфефер, д.м. Клиницистите се подкрепят от големи езикови модели, които предоставят първоначални пояснения за входящи съобщения на пациентите. Въпреки че проектът не е перфектен, лекарите, които помогнаха за разработването на технологичния доклад, че моделът облекчава работното си натоварване.
„Ние винаги се фокусираме върху три важни неща: безопасност, ефективност и приобщаване. Ние сме лекари. Полагаме клетва да „не навредим“, казва Нина Васан, д -р, клиничен асистент по психиатрия и поведенчески науки, които се присъединиха към Чар и Пфефер, се присъединиха към групата. „Това трябва да е първият начин за оценка на тези инструменти.“
Nigam Shah, MBBS, доктор на науките, професор по медицина и биомедицинска наука за данни, започна дискусията с шокираща статистика, въпреки честно предупреждение за публиката. „Говоря като цяло и числа, а понякога те са склонни да бъдат много директни“, каза той.
Според Шах успехът на AI зависи от способността ни да го мащабираме. „Направянето на правилни научни изследвания на даден модел отнема около 10 години и ако всяка от 123 програми за стипендии и резиденции искаше да тества и разгърне модела до това ниво на строгост, би било много трудно да направим правилната наука, тъй като в момента организираме Нашите усилия и [тест]] биха стрували 138 милиарда долара, за да се уверим, че всеки един от нашите сайтове работи правилно “, каза Шах. „Не можем да си позволим това. Така че трябва да намерим начин за разширяване и трябва да разширим и да правим добра наука. Уменията за строгост са на едно място и уменията за мащабиране са в друго, така че ще се нуждаем от този тип партньорство. "
Асистентът Дийн Юан Ашли и Милдред Чо (Прием) присъстваха на семинара за здраве на Raise. Стив Фиш
Някои оратори на симпозиума заявиха, че това може да бъде постигнато чрез публично-частни партньорства, като скорошната изпълнителна заповед на Белия дом по сигурното, сигурно и надеждно развитие и използване на изкуствения интелект и консорциума за изкуствен интелект на здравеопазването (ChAI). ).
„Публично-частното партньорство с най-голям потенциал е между академичните среди, частния сектор и публичния сектор“, казва Лора Адамс, старши съветник в Националната медицинска академия. Тя отбеляза, че правителството може да осигури обществено доверие, а академичните медицински центрове могат. Осигурете легитимност и техническата експертиза и компютърното време могат да бъдат осигурени от частния сектор. „Всички сме по -добри от всеки от нас и признаваме, че… не можем да се молим да осъзнаем потенциала на [изкуствения интелект], освен ако не разберем как да взаимодействаме помежду си.“
Няколко оратори заявиха, че AI също оказва влияние върху изследванията, дали учените го използват за изследване на биологичната догма, прогнозирането на нови последователности и структури от синтетични молекули за поддържане на нови лечения или дори им помагат да обобщят или напишат научни документи.
„Това е възможност да се види неизвестното“, казва Джесика Мега, доктор по медицина, кардиолог в Училището по медицина на университета в Станфорд и съосновател на Alphabet's Everly. Мега спомена хиперспектрално изображение, което улавя изображението се отличава с невидимо за човешкото око. Идеята е да се използва изкуствен интелект за откриване на модели в патологичните слайдове, които хората не виждат, че това показва заболяване. „Насърчавам хората да възприемат неизвестното. Мисля, че всички тук познават някой с някакво медицинско състояние, който се нуждае от нещо отвъд това, което можем да предоставим днес “, каза Меджия.
Панелистите също се съгласиха, че системите за изкуствен интелект ще предоставят нови начини за идентифициране и борба с пристрастното вземане на решения, независимо дали са направени от хора или изкуствен интелект, с способността да идентифицират източника на пристрастията.
„Здравето е нещо повече от медицинска помощ“, съгласиха се няколко участници. Ораторите подчертаха, че изследователите често пренебрегват социалните детерминанти на здравето, като социално -икономически статус, пощенски код, ниво на образование и раса и етническа принадлежност, когато събират приобщаващи данни и набират участници за проучвания. „AI е толкова ефективна, колкото данните, на които се обучава моделът“, казва Мишел Уилямс, професор по епидемиология в Харвардския университет и доцент по епидемиология и здраве на населението в Университета в Станфордския университет. „Ако правим това, което се стремим да правим. Подобрете резултатите от здравето и премахване на неравенствата, трябва да гарантираме, че събираме висококачествени данни за човешкото поведение и социалната и естествената среда. “
Натали Пейджлер, доктор по медицина, клиничен професор по педиатрия и медицина, заяви, че агрегираните данни за рак често изключват данни за бременни жени, създавайки неизбежни пристрастия в моделите и изострящи съществуващите различия в здравеопазването.
Д -р Дейвид Магнус, професор по педиатрия и медицина, каза, че като всяка нова технология, изкуственият интелект може или да направи нещата по -добри по много начини, или да ги влоши. Рискът, каза Магнус, е, че системите за изкуствен интелект ще се запознаят с неравнопоставени здравни резултати, водени от социалните детерминанти на здравето и ще засилят тези резултати чрез тяхната продукция. „Изкуственият интелект е огледало, което отразява обществото, в което живеем“, каза той. „Надявам се, че всеки път, когато имаме възможност да светим светлина по даден въпрос - да държим огледало до себе си - това ще послужи като мотивация за подобряване на ситуацията.“
Ако не сте успели да присъствате на семинара за здравеопазване, тук можете да намерите запис на сесията.
Медицинското училище в университета в Станфорд е интегрирана академична система за здравеопазване, състояща се от Медицинското училище в университета в Станфорд и системите за предоставяне на здравни грижи за възрастни и педиатри. Заедно те осъзнават пълния потенциал на биомедицината чрез съвместни изследвания, образование и клинична грижа за пациентите. За повече информация посетете med.stanford.edu.
Нов модел на изкуствен интелект помага на лекарите и медицинските сестри в болницата в Станфорд да работят заедно за подобряване на грижите за пациентите.
Време за публикация: юли-19-2024