Експерти по изкуствен интелект обсъждат как да интегрират надежден изкуствен интелект в здравеопазването, защо интердисциплинарното сътрудничество е от решаващо значение и потенциала на генеративния изкуствен интелект в научните изследвания.
Фейфей Ли и Лойд Майнор произнесоха встъпителни думи на първия здравен симпозиум RAISE в Медицинския факултет на Станфордския университет на 14 май. Стив Фиш
Повечето хора, обзети от изкуствен интелект, са имали някакъв момент на „прозрение“, отваряйки умовете си към свят от възможности. На първия здравен симпозиум RAISE на 14 май, д-р Лойд Майнор, декан на Медицинския факултет на Станфордския университет и вицепрезидент по медицинските въпроси в Станфордския университет, сподели своята гледна точка.
Когато един любопитен тийнейджър бил помолен да обобщи откритията си относно вътрешното ухо, той се обърнал към генеративния изкуствен интелект. „Попитах: „Какво е синдром на дехисценция на горния канал?“ – казал Майнор на близо 4000 участници в симпозиума. За секунди се появили няколко параграфа.“
„Добри са, наистина добри“, каза той. „Че тази информация е събрана в кратко, като цяло точно и ясно приоритизирано описание на болестта. Това е доста забележително.“
Много от тях споделиха вълнението на Майнор от полудневното събитие, което беше резултат от инициативата RAISE Health, проект, стартиран от Медицинския факултет на Станфордския университет и Станфордския институт за изкуствен интелект, ориентиран към човека (HAI), с цел насочване на отговорното използване на изкуствения интелект в биомедицинските изследвания, образованието и грижите за пациентите. Лекторите разгледаха какво означава да се внедри изкуствен интелект в медицината по начин, който е не само полезен за лекарите и учените, но и прозрачен, справедлив и безпристрастен за пациентите.
„Вярваме, че това е технология, която подобрява човешките възможности“, каза Фей-Фей Ли, професор по компютърни науки в Станфордското училище по инженерство, директор на проекта RAISE Health with Minor и съдиректор на HAI. Поколение след поколение могат да се появят нови технологии: от нови молекулярни последователности на антибиотици до картографиране на биоразнообразието и разкриване на скрити части от фундаменталната биология, изкуственият интелект ускорява научните открития. Но не всичко това е от полза. „Всички тези приложения могат да имат непредвидени последици и се нуждаем от компютърни учени, които разработват и внедряват [изкуствен интелект] отговорно, работейки с различни заинтересовани страни, от лекари и етици... до експерти по сигурността и други“, казва тя. „Инициативи като RAISE Health демонстрират нашия ангажимент към това.“
Консолидирането на три подразделения на Станфордския медицински университет – Медицинския факултет, Станфордския здравен център и Училището по детска здравна медицина към Станфордския университет – и връзките му с други части на Станфордския университет го поставиха в позиция, в която експертите се борят с разработването на изкуствен интелект, проблеми с управлението и интеграцията в областта на здравеопазването и медицината. „Медицина“, пееше песента.
„Ние сме в добра позиция да бъдем пионери в разработването и отговорното внедряване на изкуствен интелект, от фундаментални биологични открития до подобряване на разработването на лекарства и повишаване на ефективността на процесите на клинични изпитвания, чак до самото предоставяне на здравни услуги. здравеопазването. Начинът, по който е организирана здравната система“, каза той.
Няколко лектори подчертаха една проста концепция: фокусът е върху потребителя (в този случай пациентът или лекарят) и всичко останало ще последва. „Това поставя пациента в центъра на всичко, което правим“, каза д-р Лиза Леман, директор по биоетика в болница „Бригъм енд Уенс“. „Трябва да вземем предвид техните нужди и приоритети.“
Отляво надясно: водещата на STAT News Мохана Равиндранат; Джесика Питър Лий от Microsoft Research; Силвия Плевритис, професор по биомедицинска наука за данните, обсъжда ролята на изкуствения интелект в медицинските изследвания. Стив Фиш
Лектори на панела, сред които бяха Леман, медицинският биоетик от Станфордския университет Милдред Чо и главният клиничен директор на Google Майкъл Хауел, отбелязаха сложността на болничните системи, като подчертаха необходимостта от разбиране на тяхната цел преди каквато и да е интервенция. Внедряването им и гарантирането, че всички разработени системи са приобщаващи и слушат хората, на които са предназначени да помогнат.
Един от ключовите фактори е прозрачността: тя ясно показва откъде идват данните, използвани за обучение на алгоритъма, каква е първоначалната цел на алгоритъма и дали бъдещите данни за пациентите ще продължат да помагат на алгоритъма да се учи, наред с други фактори.
„Опитът да се предскажат етични проблеми, преди да станат сериозни [означава] да се намери идеалната златна среда, където да знаете достатъчно за технологията, за да имате известно доверие в нея, но не преди [проблемът] да се разпространи по-нататък и да го решите по-рано.“ каза Дентън Чар, кандидат на медицинските науки, доцент в катедрата по детска анестезиология, периоперативна медицина и медицина на болката. Една ключова стъпка, казва той, е идентифицирането на всички заинтересовани страни, които биха могли да бъдат засегнати от технологията, и определянето как самите те биха искали да отговорят на тези въпроси.
Джеси Еренфелд, доктор по медицина и президент на Американската медицинска асоциация, обсъжда четири фактора, които стимулират приемането на всеки инструмент за цифрово здравеопазване, включително тези, задвижвани от изкуствен интелект. Ефективен ли е? Ще работи ли в моята институция? Кой плаща? Кой е отговорен?
Майкъл Пфефер, доктор по медицина и главен информационен директор на Stanford Health Care, посочи скорошен пример, в който много от проблемите са били тествани сред медицински сестри в болници в Станфорд. Клиницистите се поддържат от големи езикови модели, които предоставят първоначални анотации за входящите съобщения от пациентите. Въпреки че проектът не е перфектен, лекарите, които са помогнали за разработването на технологията, съобщават, че моделът облекчава работното им натоварване.
„Винаги се фокусираме върху три важни неща: безопасност, ефективност и приобщаване. Ние сме лекари. Полагаме клетва да „не вредим“, каза д-р Нина Васан, клиничен асистент по психиатрия и поведенчески науки, която се присъедини към групата, заедно с Чар и Пфефер. „Това трябва да е първият начин за оценка на тези инструменти.“
Нигам Шах, MBBS, доктор, професор по медицина и биомедицински данни, започна дискусията с шокираща статистика, въпреки справедливото предупреждение към публиката. „Говоря с общи термини и цифри, а понякога те са склонни да бъдат много директни“, каза той.
Според Шах, успехът на изкуствения интелект зависи от способността ни да го мащабираме. „Провеждането на подходящи научни изследвания върху даден модел отнема около 10 години и ако всяка от 123-те програми за стипендии и резидентства искаше да тества и внедри модела с това ниво на прецизност, би било много трудно да се направи правилната наука, както в момента организираме усилията си и [тестваме]“. Ще струва 138 милиарда долара, за да се уверим, че всеки един от нашите сайтове работи правилно“, каза Шах. „Не можем да си го позволим. Така че трябва да намерим начин да се разширим и трябва да се разширим и да правим добра наука. Уменията за прецизност са на едно място, а уменията за мащабиране са на друго, така че ще ни е необходимо такова партньорство.“
Заместник-деканът Юан Ашли и Милдред Чо (рецепция) присъстваха на здравния семинар на RAISE. Стив Фиш
Някои от лекторите на симпозиума заявиха, че това може да се постигне чрез публично-частни партньорства, като например неотдавнашната Указ на Белия дом за сигурно, сигурно и надеждно разработване и използване на изкуствен интелект и Консорциума за изкуствен интелект в здравеопазването (CHAI).
„Публично-частното партньорство с най-голям потенциал е това между академичните среди, частния сектор и публичния сектор“, каза Лора Адамс, старши съветник в Националната медицинска академия. Тя отбеляза, че правителството може да гарантира обществено доверие, а академичните медицински центрове могат да осигурят легитимност, а техническата експертиза и компютърното време могат да бъдат предоставени от частния сектор. „Всички ние сме по-добри от всеки друг и осъзнаваме, че... не можем да се молим да реализираме потенциала на [изкуствения интелект], освен ако не разберем как да взаимодействаме помежду си.“
Няколко лектори заявиха, че изкуственият интелект оказва влияние и върху научните изследвания, независимо дали учените го използват, за да изследват биологичните догми, да предсказват нови последователности и структури на синтетични молекули в подкрепа на нови лечения или дори да им помага да обобщават или пишат научни статии.
„Това е възможност да видим непознатото“, каза Джесика Мега, доктор по медицина, кардиолог в Медицинския факултет на Станфордския университет и съосновател на Verily на Alphabet. Мега спомена хиперспектрално изобразяване, което улавя характеристики на изображението, невидими за човешкото око. Идеята е да се използва изкуствен интелект за откриване на модели в патологични препарати, които хората не виждат, но които показват заболяване. „Насърчавам хората да прегърнат непознатото. Мисля, че всеки тук познава някого с някакво медицинско състояние, който се нуждае от нещо отвъд това, което можем да осигурим днес“, каза Мехия.
Участниците в панела също така се съгласиха, че системите с изкуствен интелект ще предоставят нови начини за идентифициране и борба с предубеденото вземане на решения, независимо дали са взети от хора или изкуствен интелект, с възможност за идентифициране на източника на предубеждението.
„Здравето е повече от просто медицински грижи“, съгласиха се няколко участници в панела. Лекторите подчертаха, че изследователите често пренебрегват социалните детерминанти на здравето, като социално-икономически статус, пощенски код, ниво на образование, раса и етническа принадлежност, когато събират приобщаващи данни и набират участници за проучвания. „Изкуственият интелект е толкова ефективен, колкото са данните, върху които е обучен моделът“, каза Мишел Уилямс, професор по епидемиология в Харвардския университет и доцент по епидемиология и здраве на населението в Медицинския факултет на Станфордския университет. „Ако правим това, към което се стремим – да подобрим здравните резултати и да премахнем неравенствата, трябва да гарантираме, че събираме висококачествени данни за човешкото поведение и социалната и природна среда.“
Д-р Натали Пейджър, клиничен професор по педиатрия и медицина, заяви, че обобщените данни за рака често изключват данни за бременни жени, което създава неизбежни отклонения в моделите и изостря съществуващите неравенства в здравеопазването.
Д-р Дейвид Магнус, професор по педиатрия и медицина, заяви, че както всяка нова технология, изкуственият интелект може или да подобри нещата по много начини, или да ги влоши. Рискът, според Магнус, е, че системите с изкуствен интелект ще научат за неравностойните здравни резултати, обусловени от социалните детерминанти на здравето, и ще засилят тези резултати чрез своите резултати. „Изкуственият интелект е огледало, което отразява обществото, в което живеем“, каза той. „Надявам се, че всеки път, когато имаме възможност да хвърлим светлина върху даден проблем – да държим огледало пред себе си – това ще послужи като мотивация за подобряване на ситуацията.“
Ако не сте успели да присъствате на семинара RAISE Health, запис на сесията можете да намерите тук.
Медицинският факултет на Станфордския университет е интегрирана академична система за здравеопазване, състояща се от Медицинския факултет на Станфордския университет и системите за предоставяне на здравни грижи за възрастни и деца. Заедно те реализират пълния потенциал на биомедицината чрез съвместни изследвания, образование и клинични грижи за пациентите. За повече информация посетете med.stanford.edu.
Нов модел на изкуствен интелект помага на лекарите и медицинските сестри в болница „Станфорд“ да работят заедно за подобряване на грижите за пациентите.
Време на публикуване: 19 юли 2024 г.