АИ стручњаци разговарају о томе како да се интегришу робусни АИ у здравствену заштиту, зашто је интердисциплинарна сарадња критична и потенцијал генерације АИ у истраживању.
Феифеи ЛИ и Ллоид Малоленци дали су отварање на уводном симпозијуму здравља на Универзитету Станфорд на Медицинској школи. Стеве Фисх
Већина људи које је заробљена вештачком интелигенцијом имала је неку врсту тренутке "АХА", отварајући своје ума у свету могућности. Унаугуралном повишичком здравственом симпозијуму 14. маја, Ллоид Мале, ДЕАН Станфорд Универзитетске школе медицине и потпредседника за медицинске послове на Универзитету Станфорд, делила је његову перспективу.
Када је затражено једно знатижељни тинејџер да сажете своје налазе у вези са унутрашњим ухо, окренуо се генералној вештачкој интелигенцији. "Питао сам:" Шта је синдром супериорног канала? " Мањи је рекао скоро 4.000 учесника симпозијума. За неколико секунди појавило се неколико параграфа.
"Добри су, стварно добро", рекао је. "Да су ове информације састављене у сажет, углавном тачан и јасно приоритетни опис болести. Ово је сасвим изванредно. "
Много заједничког малолетнијег узбуђења за полудневни догађај, који је био раст иницијатива за повишење, пројекат покренуо Станфорд Универзитетска школа медицине и Института Станфорд за увјерну интелигенцију за људско лице (ХАИ) да би водио одговорну употребу вештачког значаја Интелигенција. Интелигенција у биомедицинским истраживањима, образовању и нези пацијента. Звучници су испитали шта значи спровести вештачку интелигенцију у медицини на начин који није само користан лекарима и научницима, већ и транспарентним, праведнијим и правичним пацијентима.
"Вјерујемо да је то технологија која повећава људске способности", рекао је Феи-Феи Ли, професор рачунарске науке на Станфорд Сцхоол оф Инжењеринг, директорка Повећања здравља са мањим пројектом и ко-директорицом ХАИ. Генерација након генерације, нове технологије могу се појавити: из нових молекуларних секвенци антибиотика до мапирања биолошке разноликости и откривања скривених делова основне биологије, АИ убрзава научно откриће. Али не све ово је корисно. "Све ове апликације могу имати ненамерне последице и потребни су нам рачунарски научници који развијају и спроводе [вештачку интелигенцију] одговорно, радећи са разним заинтересованим странама, од лекара и етичара ... на стручњаке безбедности и даље". "Иницијативе попут повећања здравља показују нашу посвећеност томе."
Консолидација три одељења Станфорд Медицина - школа медицине, здравствена заштита Станфорда и Станфорд Универзитетска здравствена медицина - и њене везе са осталим деловима Станфорд Универзитета ставили су је у положај у којем стручњаци се суочавају са развојем Вештачка интелигенција. питања управљања и интеграције у области здравствене заштите и медицине. Медицина, песма је отишла.
"Добро нам је постављено да будемо пионир у развоју и одговорној примени вештачке интелигенције, од основних биолошких открића да побољшамо развој лекова и изради клиничких испитивања ефикаснијим, право до стварне услуге здравствених услуга. Здравствена заштита. Начин на који је основан здравствени систем ", рекао је.
Неколико говорника је нагласило једноставан концепт: фокусирање на корисника (у овом случају пацијент или лекар) и све остало ће уследити. "Ставља пацијента у средиште свега што радимо", рекао је др Лиса Лехманн, директор биоетике у Бригхаму и женској болници. "Морамо размотрити њихове потребе и приоритете."
С леве на десно: Стат Новости Сидро Мохана Равиндранатх; Јессица Петер Лее од Мицрософт истраживања; Силвиа плевритис, професор науке о биомедицинским подацима, расправља о улози вештачке интелигенције у медицинском истраживању. Стеве Фисх
Звучници на панелу, који су укључивали Лехманн, Станфорд универзитетски медицински биоетичар Милдред ЦХО, МД и Гоогле Цхиед Цлиниц Царфиц Мицхаел Ховелл, приметио је сложеност болничких система, наглашавајући потребу да се разумеју њихова сврха пре било какве интервенције. Имплементирајте га и осигурајте да су сви развијени системи укључени и слушају људе којима су дизајнирани да помогну.
Један кључ је транспарентност: то је јасно где се подаци користе за тренирање алгоритама долазе, која је оригинална сврха алгоритама и да ли ће будући подаци пацијента и даље да помогну алгоритаму, између осталих фактора.
"Покушај да предвиди етичке проблеме пре него што постану озбиљни [значи] проналажење савршеног слатког места где знате довољно о технологији да имате неко поверење у то, али не пре [проблема] шири се даље и то се раније не реши." , Рекао је Дентон Цхар. Кандидат медицинских наука, ванредни професор одељења за педијатријску анестезиологију, периоперативну медицину и лек против болова. Један кључни корак, каже он, идентификује све заинтересоване стране којима би то могло утицати на технологију и одређивање како они желе да одговоре на та питања.
Јессе Ехренфелд, МД, председник Америчког медицинског удружења, расправља о четири фактора који покрећу усвајање било којег дигиталног здравственог алата, укључујући оне које покрећу вештачка интелигенција. Да ли је то ефикасно? Да ли ће ово радити у мојој установи? Ко плаћа? Ко је одговоран?
МД Мицхаел Пфеффер, главни информациони службеник здравствене заштите Станфорд, наведен је недавни пример у којем су многа питања тестирана међу медицинским сестрама на болници Станфорд. Клиничари су подржани великим језичким моделима који пружају почетне напомене за долазне поруке пацијената. Иако пројекат није савршен, лекари који су помогли да развију технологију да модел олакшава њихово оптерећење.
"Увек се фокусирамо на три важне ствари: сигурност, ефикасност и укључивање. Ми смо лекари. Заклетвом се заклетвимо на "не штети", рекао је Нина Васан, МД, клинички доцент психијатрије и науке о понашању, који се придружио Цхар и Пфефферу придружио се групи. "Ово би требао бити први начин да процените ове алате."
Нигам Схах, Др, др. Др. "Разговарам општем погледом и бројевима, а понекад су обично веома директни", рекао је.
Према Схах-у, успех АИ зависи од наше способности да је смањимо. "Радити одговарајуће научно истраживање о моделу траје око 10 година, а ако је сваки од 123 програма стипа и пребивалишта желео да тестира и распоређује модел на тај ниво строгости, било би веома тешко учинити исправну науку као што тренутно организујемо Наши напори и [тест]] коштало би 138 милијарди долара како би се осигурало да свака од наших локација исправно ради ", рекао је Схах. "Не можемо то да приуштимо. Тако да морамо пронаћи начин да се проширимо и морамо да проширимо и радимо добру науку. Вештине ригорке су на једном месту, а вештине скалирања су у другој, тако да ће нам требати ту врсту партнерства. "
Придружени декан Иуан Асхлеи и Милдред Цхо (рецепција) присуствовали су здравственој радионици за подизање. Стеве Фисх
Неки говорници на Симпозијуму рекли су да се то може постићи јавно-приватним партнерствима, као што су недавна извршна наредба Бели Хоусе о сигурном, сигурном и поузданом развоју и коришћењу вештачке интелигенције и конзорцијума за здравствену заштитну интелигенцију (Цхаи). ).
"Јавно-приватно партнерство са највећим потенцијалом је између академије, приватног сектора и јавног сектора", рекао је Лаура Адамс, виши саветник Националне академије медицине. Она је приметила да влада може да обезбеди јавно поверење, а могу ли то да могу академски медицински центри. Обезбедити легитимитет и техничку експертизу и време рачунара може пружити приватни сектор. "Сви смо бољи од нас било ког од нас, а ми то препознајемо ... Не можемо се молити да реализујемо потенцијал [вештачке интелигенције] ако не разумемо како да се међусобно комуницирамо."
Several speakers said AI is also having an impact on research, whether scientists use it to explore biological dogma, predict new sequences and structures of synthetic molecules to support new treatments, or even help them summarize or write scientific papers.
"Ово је прилика да се види непознато", рекао је Јессица Мега МД, кардиолог на Станфорд Универзитету Станфорд Универзитетска школа медицине и суоснивач абецеде. Мега је поменута хиперспектрално снимање, које снимате слике функционише невидљиво људско око. Идеја је коришћење вештачке интелигенције за откривање образаца патологије клизалишта које људи не виде то указује на то. "Охрабрујем људе да прихвате непознато. Мислим да сви овде познају некога са неким здравственим стањем којима је потребно нешто изван онога што данас можемо да пружимо ", рекао је Мејиа.
Панелисти су се такође сложили да ће системи вештачке интелигенције пружити нове начине да се идентификују и боре са пристраним доношењем одлука, било да су направили људи или вештачка интелигенција, уз способност идентификације извора пристрасности.
"Здравље је више од само медицинске неге", сложили су се неколико панелиста. Звучници су нагласили да истраживачи често превиде социјалне одреднице здравља, као што су социоекономски статус, поштански број, ниво образовања и раса и националности, прикупљању инклузивних података и запошљавање учесника за студије. "АИ је само ефикасан као и подаци о којима је модел обучен", рекао је Мицхелле Виллиамс, професор епидемиологије на Харвард Универзитету и ванредни професор епидемиологије и здравственог становништва на Станфорд универзитетској школи Станфорд Универзитетске школе. "Ако радимо оно што тежимо да радимо. Побољшати здраве исходе и елиминисати неједнакости, морамо осигурати да прикупљамо висококвалитетне податке о људском понашању и социјалној и природној средини. "
Наталие Пагелер, МД, клинички професор педијатрије и медицине, рекао је да су агрегирани подаци о раку често искључују податке о трудницама, стварајући неизбежне пристраности у моделима и погоршавајући постојеће разлике у здравству.
Др Давид Магнус, професор педијатрије и медицине, рекао је да као и свака нова технологија, вештачка интелигенција може на много начина да побољша ствари или их погоршава. Ризик је рекао да ће Магнус рекао да ће вештачким обавештајним системима сазнати о неједнаком здравственим исходима који су вођени социјалним одредницама здравља и ојачавају оне исходе кроз њихов излаз. "Вештачка интелигенција је огледало које одражава друштво у којем живимо", рекао је. "Надам се да ће сваки пут када имамо прилику да светли светло на проблем - да се огледало у себе држимо - то ће послужити као мотивација за побољшање ситуације."
Ако нисте у могућности да присуствујете здравственој радионици узгајања, овде се може наћи снимак седнице.
Станфорд универзитетска школа медицине је интегрисани академски здравствени систем који се састоји од Станфорд Университи Сцхоол оф Медицине и система за доставу одраслих и педијатријских здравствених услуга. Заједно схватају пуни потенцијал биомедицине кроз колаборативне истраживања, образовање и клиничку негу пацијената. За више информација посетите мед.станфорд.еду.
Нови модел вештачке интелигенције помаже лекарима и медицинским сестрама на болници Станфорд раде заједно на побољшању неге пацијената.
Вријеме поште: ЈУЛ-19-2024