Yapay zeka uzmanları sağlam AI'nın sağlık hizmetlerine nasıl entegre edileceğini, disiplinlerarası işbirliğinin neden kritik olduğunu ve üretken AI'nın araştırmada potansiyeli olduğunu tartışıyor.
Feifei Li ve Lloyd Minor, 14 Mayıs'ta Stanford Üniversitesi Tıp Fakültesi'nde Açılış Yüksek Sağlık Sempozyumu'nda açılış sözleri verdiler. Steve Fish.
Yapay zeka tarafından yakalanan çoğu insanın bir çeşit “aha” anı oldu ve zihinlerini bir olasılık dünyasına açtı. 14 Mayıs'ta Açılış Yüksek Sağlık Sempozyumu'nda Stanford Üniversitesi Tıp Fakültesi Dekanı ve Stanford Üniversitesi Tıp İşleri Başkan Yardımcısı Lloyd Minor, bakış açısını paylaştı.
Meraklı bir gençten iç kulakla ilgili bulgularını özetlemesi istendiğinde, üretken yapay zekaya döndü. “Diye sordum, 'Üstün Kanal Ayrıntısı Sendromu nedir?' Minor yaklaşık 4.000 sempozyum katılımcıya söyledi. Saniyeler içinde birkaç paragraf ortaya çıktı.
“Onlar iyi, gerçekten iyi” dedi. “Bu bilginin, hastalığın özlü, genellikle doğru ve açıkça öncelikli bir tanımında derlendiği. Bu oldukça dikkat çekici. ”
Birçoğu, Ruh Sağlığı Girişimi'nin bir sonucu olan yarım günlük etkinlik için heyecan duydu, Stanford Üniversitesi Tıp Fakültesi ve Stanford İnsan Merkezli Yapay Zeka Enstitüsü (HAI) tarafından yapay olarak yürütülen bir proje, istihbarat. Biyomedikal Araştırma, Eğitim ve Hasta Bakımında Zeka. Konuşmacılar, tıpta yapay zekayı sadece doktorlar ve bilim adamları için yararlı değil, aynı zamanda hastalar için şeffaf, adil ve adil bir şekilde uygulamanın ne anlama geldiğini incelediler.
Stanford Mühendislik Okulu'nda bilgisayar bilimi profesörü olan Fei-Fei Li, küçük proje ve HAI ortak direktörü Fei-Fei Li, “Bunun insan yeteneklerini geliştiren bir teknoloji olduğuna inanıyoruz” dedi. Nesil nesilden sonra, yeni teknolojiler ortaya çıkabilir: yeni moleküler antibiyotik dizilerinden biyolojik çeşitliliği haritalamaya ve temel biyolojinin gizli kısımlarını ortaya çıkarmaya kadar AI, bilimsel keşfi hızlandırıyor. Ancak bunların hepsi faydalı değildir. “Tüm bu uygulamaların istenmeyen sonuçları olabilir ve [yapay zeka] geliştiren ve uygulayan bilgisayar bilimcilerine, doktorlardan ve etikçilerden ... güvenlik uzmanlarına ve ötesine kadar çeşitli paydaşlarla çalışan bilgisayar bilimcilerine ihtiyacımız var” diyor. “Health gibi girişimler buna bağlılığımızı gösteriyor.”
Stanford tıbbının üç bölümünün - Tıp Fakültesi, Stanford Sağlık Hizmetleri ve Stanford Üniversitesi Çocuk Sağlığı Tıbbı Okulu - ve Stanford Üniversitesi'nin diğer bölgelerine olan bağlantıları, uzmanların geliştirilmesiyle boğuştuğu bir konuma getirdi. yapay zeka. Sağlık ve Tıp alanında yönetim ve entegrasyon sorunları. Tıp, şarkı gitti.
“Temel biyolojik keşiflerden uyuşturucu geliştirmeye ve klinik araştırma süreçlerini sağlık hizmetlerinin gerçek teslimine kadar daha verimli hale getirmeye kadar, yapay zekanın geliştirilmesi ve sorumlu uygulanmasında öncü olarak konumdayız. sağlık hizmeti. Sağlık sisteminin kurulma şekli ”dedi.
Birkaç konuşmacı basit bir kavramı vurguladı: kullanıcıya odaklanın (bu durumda, hasta veya doktor) ve diğer her şey takip edecektir. Brigham ve Kadın Hastanesi Biyoetik Direktörü Dr. Lisa Lehmann, “Hastayı yaptığımız her şeyin merkezine koyuyor” dedi. “Onların ihtiyaçlarını ve önceliklerini göz önünde bulundurmalıyız.”
Soldan sağa: Stat News Anchor Mohana Ravindranath; Microsoft Research'ten Jessica Peter Lee; Biyomedikal veri bilimi profesörü Sylvia Plevritis, yapay zekanın tıbbi araştırmalarda rolünü tartışıyor. Steve Balık
Paneldeki Lehmann, Stanford Üniversitesi tıbbi biyoetikçi Mildred Cho, MD ve Google Şef Klinik Sorumlusu Michael Howell, hastane sistemlerinin karmaşıklığını kaydetti ve herhangi bir müdahaleden önce amaçlarını anlama ihtiyacını vurguladı. Bunu uygulayın ve geliştirilen tüm sistemlerin kapsayıcı olduğundan ve yardımcı olmak için tasarlandıkları kişileri dinleyin.
Bir anahtar şeffaflıktır: algoritmayı eğitmek için kullanılan verilerin nereden geldiğini, algoritmanın orijinal amacının ne olduğunu ve gelecekteki hasta verilerinin diğer faktörlerin yanı sıra algoritmanın öğrenmesine yardımcı olup olmayacağını açıkça ortaya koymaktadır.
“Etik problemleri ciddi hale gelmeden önce tahmin etmeye çalışmak [teknoloji hakkında biraz güvenmek için yeterince bildiğiniz mükemmel tatlı bir yer bulmak anlamına gelir, ancak [sorun] daha fazla yayılmadan ve daha erken çözülmeden önce değil.” Denton Char dedi. Tıp Bilimleri Adayı, Pediatrik Anesteziyoloji Bölümü, Perioperatif Tıp ve Ağrı Tıbbı Doçenti. Anahtar adımlardan biri, teknolojiden etkilenebilecek tüm paydaşları tanımlamak ve kendilerinin bu soruları nasıl cevaplamak istediklerini belirlemek olduğunu söylüyor.
Amerikan Tıp Derneği başkanı MD Jesse Ehrenfeld, yapay zeka tarafından güçlendirilenler de dahil olmak üzere herhangi bir dijital sağlık aracının benimsenmesini sağlayan dört faktörü tartışıyor. Etkili mi? Bu benim kurumumda işe yarayacak mı? Kim ödüyor? Kim sorumlu?
Stanford Health Care'in baş bilgi sorumlusu Michael Pfeffer, Stanford hastanelerindeki hemşireler arasında birçok konunun test edildiği yeni bir örneği gösterdi. Klinisyenler, gelen hasta mesajları için ilk ek açıklamalar sağlayan büyük dil modelleri tarafından desteklenmektedir. Proje mükemmel olmasa da, teknolojinin geliştirilmesine yardımcı olan doktorlar, modelin iş yüklerini kolaylaştırdığını bildiriyor.
“Her zaman üç önemli şeye odaklanıyoruz: güvenlik, verimlilik ve içerme. Biz doktoruz. Char ve Pfeffer'a katılan psikiyatri ve davranış bilimleri profesörü MD Nina Vasan, “zarar vermemek” için yemin ediyoruz ve Pfeffer'a katıldı. “Bu araçları değerlendirmenin ilk yolu olmalı.”
Tıp ve biyomedikal veri bilimi profesörü Nigam Shah, MBBS, Ph.D., izleyicilere adil bir uyarıya rağmen tartışmaya şok edici bir istatistikle başladı. “Genel terimler ve sayılarla konuşuyorum ve bazen çok doğrudan olma eğilimindedirler” dedi.
Şah'a göre, AI'nın başarısı onu ölçeklendirme yeteneğimize bağlıdır. “Bir modelde uygun bilimsel araştırmalar yapmak yaklaşık 10 yıl sürer ve 123 burs ve ikamet programının her biri modeli bu titizlik seviyesine test etmek ve dağıtmak istiyorsa, şu anda organize ettiğimiz için doğru bilimi yapmak çok zor olurdu Çabalarımız ve [test]] sitelerimizin her birinin doğru çalışmasını sağlamak 138 milyar dolara mal olacak ”dedi. “Bunu karşılayamayız. Bu yüzden genişlemenin bir yolunu bulmamız gerekiyor ve genişlemeli ve iyi bilim yapmalıyız. Tutturma becerileri bir yerde ve ölçeklendirme becerileri başka bir yerde, bu yüzden bu tür bir ortaklığa ihtiyacımız olacak. ”
Dekan Dean Yuan Ashley ve Mildred Cho (resepsiyon) Race Health Workshop'a katıldı. Steve Balık
Sempozyumdaki bazı konuşmacılar, bunun son Beyaz Saray, yapay zekanın güvenli, güvenli ve güvenilir gelişimi ve kullanımı ve Sağlık Yapay Zeka Konsorsiyumu (Chai) gibi kamu-özel ortaklıkları ile gerçekleştirilebileceğini söyledi. ).
Ulusal Tıp Akademisi kıdemli danışmanı Laura Adams, “En büyük potansiyelle kamu-özel ortaklığı, akademi, özel sektör ve kamu sektörü arasında bir potansiyeldir” dedi. Hükümetin kamu güvenini sağlayabileceğini ve akademik tıp merkezlerinin olabileceğini belirtti. Meşruiyet sağlayın, teknik uzmanlık ve bilgisayar süresi özel sektör tarafından sağlanabilir. “Hepimizden daha iyiyiz ve bunu kabul ediyoruz… Birbirimizle nasıl etkileşim kuracağımızı anlamadığımız sürece [yapay zeka] potansiyelini gerçekleştirmek için dua edemeyiz.”
Birkaç konuşmacı, AI'nın araştırmalar üzerinde bir etkisi olduğunu, bilim adamlarının biyolojik dogmayı keşfetmek, yeni tedavileri desteklemek için yeni dizileri ve sentetik moleküllerin yapılarını öngörüp öngörmeleri veya hatta bilimsel makaleleri özetlemelerine veya yazmalarına yardımcı olup olmadığını söyledi.
Stanford Üniversitesi Tıp Fakültesi'nden bir kardiyolog olan ve Alphabet's'in kurucu ortağı Jessica Mega, “Bu bilinmeyenleri görmek için bir fırsat” dedi. Mega, insan gözü için görünmez görüntü özelliklerini yakalayan hiperspektral görüntülemeden bahsetti. Fikir, patoloji slaytlarındaki paternleri tespit etmek için yapay zeka kullanmaktır, insanların hastalığı gösteren görmediği. “İnsanları bilinmeyenleri kucaklamaya teşvik ediyorum. Sanırım buradaki herkes, bugün sağlayabileceğimizin ötesinde bir şeye ihtiyacı olan bir tür tıbbi duruma sahip birini tanıyor ”dedi.
Panelistler ayrıca yapay zeka sistemlerinin, ister insanlar veya yapay zeka tarafından yapılan önyargılı karar verme sürecini tanımlamak ve bunlarla mücadele etmek için yeni yollar sağlayacağını kabul ettiler.
“Sağlık sadece tıbbi bakımdan daha fazlasıdır,” diye kabul etti birkaç panelist. Konuşmacılar, araştırmacıların, kapsayıcı veri toplarken ve çalışmalar için katılımcıları işe alırken sosyoekonomik statü, posta kodu, eğitim seviyesi ve ırk ve etnik köken gibi sağlıkın sosyal belirleyicilerini sıklıkla göz ardı ettiklerini vurguladılar. Harvard Üniversitesi epidemiyoloji profesörü ve Stanford Üniversitesi Tıp Fakültesi'nde epidemiyoloji ve nüfus sağlığı profesörü olan Michelle Williams, “AI sadece modelin eğitildiği veriler kadar etkilidir” dedi. “Yapmaya çalıştığımız şeyi yaparsak. Sağlık sonuçlarını iyileştirin ve eşitsizlikleri ortadan kaldırın, insan davranışı ve sosyal ve doğal çevre hakkında yüksek kaliteli veriler topladığımızdan emin olmalıyız. ”
Pediatri ve Tıp Klinik Profesörü MD Natalie Pageler, toplu kanser verilerinin genellikle hamile kadınlar hakkındaki verileri hariç tuttuğunu, modellerde kaçınılmaz önyargılar yarattığını ve sağlık hizmetlerinde mevcut eşitsizlikleri daha da kötüleştirdiğini söyledi.
Pediatri ve tıp profesörü Dr. David Magnus, herhangi bir yeni teknoloji gibi yapay zekanın ya işleri birçok yönden daha iyi hale getirebileceğini ya da daha da kötüleştirebileceğini söyledi. Magnus, yapay zeka sistemlerinin sağlığın sosyal belirleyicileri tarafından yönlendirilen eşitsiz sağlık sonuçlarını öğreneceği ve çıktıları yoluyla bu sonuçları güçlendireceği yönündedir. “Yapay zeka, içinde yaşadığımız toplumu yansıtan bir aynadır” dedi. “Umarım bir konuya ışık tutma fırsatımız olduğunda - kendimize bir ayna tutmak için - durumu iyileştirmek için motivasyon görevi görecektir.”
Race Health Workshop'a katılamıyorsanız, oturumun bir kaydı burada bulunabilir.
Stanford Üniversitesi Tıp Fakültesi, Stanford Üniversitesi Tıp Fakültesi ile yetişkin ve pediatrik sağlık hizmeti dağıtım sistemlerinden oluşan entegre bir akademik sağlık sistemidir. Birlikte, işbirlikçi araştırma, eğitim ve klinik hasta bakımı yoluyla biyomıp potansiyelini fark ederler. Daha fazla bilgi için Med.stanford.edu adresini ziyaret edin.
Yeni bir yapay zeka modeli, Stanford Hastanesi'ndeki doktorların ve hemşirelerin hasta bakımını iyileştirmek için birlikte çalışmasına yardımcı oluyor.
Gönderme Zamanı: Temmuz 19-2024