Para ahli AI ngabahas kumaha ngahijikeun AI anu kuat kana kasehatan, kunaon kolaborasi interdisiplinér penting pisan, sareng poténsi AI generatif dina panalungtikan.
Feifei Li sareng Lloyd Minor masihan biantara bubuka dina Simposium Kaséhatan RAISE anu munggaran di Sakola Kedokteran Universitas Stanford dina tanggal 14 Méi. Steve Fish
Kaseueuran jalmi anu katangkep ku kecerdasan jieunan ngalaman momen "aha", muka pikiranana kana dunya kamungkinan. Dina Simposium Kaséhatan RAISE anu munggaran dina tanggal 14 Méi, Lloyd Minor, MD, dékan Sakola Kedokteran Universitas Stanford sareng wakil présidén pikeun urusan médis di Universitas Stanford, ngabagikeun pandanganana.
Nalika saurang rumaja anu panasaran dipenta pikeun ngaringkes pamanggihna ngeunaan ceuli bagian jero, anjeunna ngarujuk kana kecerdasan jieunan generatif. "Kuring naros, 'Naon ari sindrom dehiscence kanal superior?' Minor nyarios ka ampir 4.000 pamilon simposium. Dina sababaraha detik, sababaraha paragraf muncul.
"Éta téh saé, saé pisan," saurna. "Yén inpormasi ieu disusun jadi pedaran anu ringkes, umumna akurat sareng jelas diprioritaskeun ngeunaan panyakit ieu. Ieu téh luar biasa."
Seueur anu ngabagi kareueus Minor pikeun acara satengah dinten éta, anu mangrupikeun hasil tina inisiatif RAISE Health, proyék anu diluncurkeun ku Stanford University School of Medicine sareng Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence (HAI) pikeun nungtun panggunaan kecerdasan jieunan anu tanggung jawab. kecerdasan dina panalungtikan biomédis, pendidikan, sareng perawatan pasien. Para panyatur nalungtik naon hartosna nerapkeun kecerdasan jieunan dina ubar ku cara anu henteu ngan ukur mangpaat pikeun dokter sareng élmuwan, tapi ogé transparan, adil sareng merata pikeun pasien.
"Kami yakin ieu mangrupikeun téknologi anu ningkatkeun kamampuan manusa," saur Fei-Fei Li, profesor élmu komputer di Stanford School of Engineering, diréktur proyék RAISE Health with Minor sareng ko-diréktur HAI. Generasi demi generasi, téknologi énggal tiasa muncul: tina runtuyan molekul antibiotik énggal dugi ka pemetaan kaanekaragaman hayati sareng ngungkabkeun bagian-bagian biologi dasar anu disumputkeun, AI ngagancangkeun panemuan ilmiah. Tapi henteu sadayana ieu mangpaat. "Sadaya aplikasi ieu tiasa gaduh akibat anu teu dihaja, sareng urang peryogi élmuwan komputer anu ngembangkeun sareng ngalaksanakeun [kecerdasan jieunan] sacara tanggung jawab, damel sareng rupa-rupa stakeholder, ti dokter sareng ahli étika ... dugi ka ahli kaamanan sareng saluareun éta," saurna. "Inisiatif sapertos RAISE Health nunjukkeun komitmen urang kana ieu."
Konsolidasi tilu divisi Kedokteran Stanford—Sakola Kedokteran, Perawatan Kaséhatan Stanford sareng Sakola Kedokteran Kaséhatan Anak Universitas Stanford—sareng hubunganana sareng bagian sanés Universitas Stanford parantos nempatkeun éta dina posisi dimana para ahli keur bergelut sareng pamekaran kecerdasan buatan, masalah manajemen sareng integrasi dina widang kasehatan sareng kadokteran. Kedokteran, kitu cenah lagu éta.
"Kami aya dina posisi anu saé pikeun janten pelopor dina pamekaran sareng implementasi kecerdasan buatan anu tanggung jawab, ti mimiti panemuan biologis dasar dugi ka ningkatkeun pamekaran ubar sareng ngajantenkeun prosés uji klinis langkung efisien, dugi ka pangiriman jasa kasehatan anu saleresna. kasehatan. Cara sistem kasehatan disiapkeun," saurna.
Sababaraha panyatur nekenkeun konsép anu saderhana: fokus kana pangguna (dina hal ieu, pasien atanapi dokter) sareng sadayana bakal nuturkeun. "Éta nempatkeun pasien di puseur sagala anu urang laksanakeun," saur Dr. Lisa Lehmann, diréktur bioetika di Brigham and Women's Hospital. "Urang kedah mertimbangkeun kabutuhan sareng prioritasna."
Ti kénca ka katuhu: Pembawa warta STAT Mohana Ravindranath; Jessica Peter Lee ti Microsoft Research; Sylvia Plevritis, profesor élmu data biomédis, ngabahas peran kecerdasan jieunan dina panalungtikan médis. Steve Fish
Para panyatur dina panel éta, kalebet Lehmann, ahli bioetika médis Universitas Stanford Mildred Cho, MD, sareng Pupuhu Klinis Google Michael Howell, MD, nyatet kompleksitas sistem rumah sakit, nekenkeun kana kabutuhan pikeun ngartos tujuanana sateuacan intervensi naon waé. Implementasikeun éta sareng pastikeun yén sadaya sistem anu dikembangkeun inklusif sareng déngékeun jalma-jalma anu dirancang pikeun dibantuan.
Salah sahiji konci na nyaéta transparansi: éta ngajelaskeun ti mana asalna data anu dianggo pikeun ngalatih algoritma, naon tujuan awal algoritma éta, sareng naha data pasien ka hareup bakal teras ngabantosan algoritma diajar, di antara faktor-faktor sanésna.
"Nyobian ngaduga masalah étika sateuacan janten serius [hartina] milarian titik anu pas dimana anjeun terang cekap ngeunaan téknologi pikeun percaya kana éta, tapi sanés sateuacan [masalahna] nyebar langkung jauh sareng ngarengsekeunana langkung gancang." , saur Denton Char. Calon Élmu Médis, Profesor Madya Departemen Anestesiologi Pediatrik, Kedokteran Perioperatif sareng Kedokteran Nyeri. Salah sahiji léngkah konci, saurna, nyaéta ngaidentipikasi sadaya stakeholder anu panginten kapangaruhan ku téknologi sareng nangtukeun kumaha aranjeunna sorangan hoyong ngajawab patarosan éta.
Jesse Ehrenfeld, MD, présidén Asosiasi Médis Amérika, ngabahas opat faktor anu ngadorong panggunaan alat kaséhatan digital naon waé, kalebet anu didukung ku kecerdasan jieunan. Naha éta épéktip? Naha ieu bakal tiasa dianggo di lembaga kuring? Saha anu mayar? Saha anu tanggung jawab?
Michael Pfeffer, MD, kapala petugas informasi Stanford Health Care, nyutat conto anyar dimana seueur masalah diuji di antara perawat di rumah sakit Stanford. Dokter dirojong ku modél basa anu ageung anu nyayogikeun anotasi awal pikeun pesen pasien anu lebet. Sanaos proyék ieu henteu sampurna, dokter anu ngabantosan ngembangkeun téknologi ngalaporkeun yén modél éta ngagampangkeun beban kerja aranjeunna.
"Kami salawasna fokus kana tilu hal penting: kaamanan, efisiensi sareng inklusi. Kami dokter. Kami sumpah pikeun "henteu ngarugikeun," saur Nina Vasan, MD, asistén profesor klinis psikiatri sareng élmu paripolah, anu ngagabung sareng Char sareng Pfeffer ngagabung sareng grup éta. "Ieu kedah janten cara anu munggaran pikeun meunteun alat-alat ieu."
Nigam Shah, MBBS, Ph.D., Profesor Kedokteran sareng Élmu Data Biomédis, ngamimitian diskusi ku statistik anu pikasieuneun sanaos parantos aya peringatan anu adil ka pamiarsa. "Abdi nyarios nganggo istilah umum sareng angka, sareng sakapeung éta condong langsung pisan," saurna.
Numutkeun Shah, kasuksésan AI gumantung kana kamampuan urang pikeun ngagedekeunana. "Ngalakukeun panalungtikan ilmiah anu leres dina hiji modél peryogi waktos sakitar 10 taun, sareng upami masing-masing tina 123 program fellowship sareng residency hoyong nguji sareng nerapkeun modél kana tingkat katepatan éta, bakal hésé pisan pikeun ngalakukeun élmu anu leres sabab ayeuna urang ngatur usaha sareng [tés] urang. Éta bakal ngarugikeun $138 milyar pikeun mastikeun unggal situs urang tiasa dianggo kalayan leres," saur Shah. "Urang teu mampuh mayar ieu. Janten urang kedah milarian cara pikeun ngalegaan, sareng urang kedah ngalegaan sareng ngalakukeun élmu anu saé. Kaahlian katepatan aya di hiji tempat sareng kaahlian skala aya di tempat anu sanés, janten urang peryogi partnership sapertos kitu."
Wakil Dékan Yuan Ashley sareng Mildred Cho (Resepsi) ngiringan Lokakarya Kaséhatan RAISE. Steve Fish
Sababaraha panyatur dina simposium nyarios yén ieu tiasa kahontal ngalangkungan kerjasama publik-swasta, sapertos Paréntah Eksekutif Gedong Putih anu nembe dikaluarkeun ngeunaan Pangwangunan sareng Panggunaan Kecerdasan Buatan anu Aman, Aman sareng Bisa Dipercaya sareng Konsorsium Kecerdasan Buatan pikeun Perawatan Kaséhatan (CHAI).
"Kemitraan publik-swasta anu gaduh poténsi panggedéna nyaéta antara akademisi, séktor swasta, sareng séktor publik," saur Laura Adams, panasehat senior Akademi Kedokteran Nasional. Anjeunna nyatet yén pamaréntah tiasa mastikeun kapercayaan publik, sareng pusat médis akademik tiasa nyayogikeun legitimasi, sareng kaahlian téknis sareng waktos komputer tiasa disayogikeun ku séktor swasta. "Urang sadayana langkung saé tibatan urang sadayana, sareng urang sadar yén ... urang moal tiasa ngadoa pikeun ngawujudkeun poténsi [kecerdasan jieunan] kecuali urang ngartos kumaha carana silih berinteraksi."
Sababaraha panyatur nyarios yén AI ogé gaduh dampak kana panalungtikan, naha para ilmuwan ngagunakeunana pikeun ngajalajah dogma biologis, ngaduga runtuyan sareng struktur molekul sintétis énggal pikeun ngadukung perlakuan énggal, atanapi bahkan ngabantosan aranjeunna nyimpulkeun atanapi nyerat makalah ilmiah.
"Ieu mangrupikeun kasempetan pikeun ningali anu teu dipikanyaho," saur Jessica Mega, MD, ahli jantung di Stanford University School of Medicine sareng salah sahiji pangadeg Alphabet's Verily. Mega nyebatkeun pencitraan hiperspektral, anu ngarekam fitur gambar anu teu katingali ku panon manusa. Ideuna nyaéta pikeun ngagunakeun kecerdasan jieunan pikeun ngadeteksi pola dina slide patologi anu teu katingali ku manusa anu nunjukkeun panyakit. "Kuring ngadorong jalma-jalma pikeun nganut anu teu dipikanyaho. Kuring pikir sadayana di dieu terang batur anu ngagaduhan sababaraha jinis kaayaan médis anu peryogi hal anu saluareun anu urang tiasa nyayogikeun ayeuna," saur Mejia.
Para panelis ogé sapuk yén sistem kecerdasan jieunan bakal nyadiakeun cara anyar pikeun ngaidentipikasi sareng merangan pengambilan kaputusan anu bias, boh anu dilakukeun ku manusa atanapi kecerdasan jieunan, kalayan kamampuan pikeun ngaidentipikasi sumber bias.
"Kasehatan téh leuwih ti ngan saukur perawatan médis," sababaraha panelis sapuk. Pamicara nekenkeun yén para panalungtik sering teu maliré faktor-faktor penentu sosial kaséhatan, sapertos status sosioékonomi, kode pos, tingkat atikan, sareng ras sareng étnis, nalika ngumpulkeun data inklusif sareng ngarékrut pamilon pikeun panilitian. "AI ngan efektif sapertos data anu dilatih modélna," saur Michelle Williams, profesor epidemiologi di Universitas Harvard sareng profesor epidemiologi sareng kaséhatan populasi di Sakola Kedokteran Universitas Stanford. "Upami urang ngalakukeun naon anu urang narékahan pikeun dilakukeun. ningkatkeun hasil kaséhatan sareng ngaleungitkeun kateusaruaan, urang kedah mastikeun yén urang ngumpulkeun data kualitas luhur ngeunaan paripolah manusa sareng lingkungan sosial sareng alam."
Natalie Pageler, MD, profesor klinis pediatri sareng kadokteran, nyarios yén data kanker anu dikumpulkeun sering ngaluarkeun data ngeunaan ibu hamil, nyiptakeun bias anu teu tiasa dihindari dina modél sareng ngajantenkeun disparitas anu aya dina perawatan kaséhatan langkung parah.
Dr. David Magnus, saurang profesor pediatrik sareng kadokteran, nyarios yén sapertos téknologi énggal naon waé, kecerdasan jieunan tiasa ngajantenkeun kaayaan langkung saé dina seueur cara atanapi ngajantenkeun langkung parah. Résikona, saur Magnus, nyaéta sistem kecerdasan jieunan bakal diajar ngeunaan hasil kaséhatan anu teu adil anu didorong ku faktor penentu kaséhatan sosial sareng nguatkeun hasil éta ngalangkungan kaluaranana. "Kecerdasan jieunan mangrupikeun eunteung anu ngagambarkeun masarakat anu urang cicing," saurna. "Kuring miharep unggal waktos urang gaduh kasempetan pikeun nyorotkeun hiji masalah — pikeun nahan eunteung ka diri urang sorangan — éta bakal janten motivasi pikeun ningkatkeun kaayaan."
Upami anjeun teu tiasa ngiringan bengkel RAISE Health, rekaman sési éta tiasa dipendakan di dieu.
Sakola Kedokteran Universitas Stanford mangrupikeun sistem perawatan kaséhatan akademik terpadu anu diwangun ku Sakola Kedokteran Universitas Stanford sareng sistem pangiriman perawatan kaséhatan déwasa sareng murangkalih. Babarengan aranjeunna ngawujudkeun poténsi pinuh biomédis ngalangkungan panalungtikan kolaboratif, pendidikan sareng perawatan pasien klinis. Kanggo inpormasi lengkep, mangga buka med.stanford.edu.
Modél kecerdasan jieunan anyar ngabantosan dokter sareng perawat di Rumah Sakit Stanford damel bareng pikeun ningkatkeun perawatan pasien.
Waktos posting: 19-Jul-2024