Эксперты ИИ обсуждают, как интегрировать надежный ИИ в здравоохранение, почему междисциплинарное сотрудничество имеет решающее значение, и потенциал генеративного ИИ в исследованиях.
Feifei Li и Lloyd Minor дали вступительные замечания на первом симпозиуме «Разоб» в Школе медицины Стэнфордского университета 14 мая. Стив Фиш
У большинства людей, захваченных искусственным интеллектом, был какой -то момент «ага», открывая свои ум в мире возможностей. На первом симпозиуме «Расположение здоровья» 14 мая Ллойд Минор, доктор медицинских наук, декан Медицинской школы Стэнфордского университета и вице -президент по медицинским вопросам в Стэнфордском университете, поделился своей точки зрения.
Когда одному любопытному подростку попросили подвести итог его выводов, касающихся внутреннего уха, он обратился к генеративному искусственному интеллекту. «Я спросил:« Что такое синдром превосходного канала деискации? » Минор сказал почти 4000 участников симпозиума. За считанные секунды появились несколько абзацев.
«Они хороши, действительно хороши», - сказал он. «То, что эта информация была составлена в краткое, обычно точное и четко приоритетное описание заболевания. Это довольно примечательно ».
Многие общие минорные минорные события для полудневного мероприятия, которое стало результатом инициативы по повышению здравоохранения, проекта, запущенного Медицинской школой Стэнфордского университета и Стэнфордским институтом искусственного интеллекта, ориентированного на человека (HAI), для руководства ответственным использованием искусственного интеллект. Интеллект в биомедицинских исследованиях, образовании и уходе за пациентами. Спикеры изучили, что значит внедрить искусственный интеллект в медицине таким образом, чтобы это не только полезно для врачей и ученых, но и прозрачным, справедливым и справедливым для пациентов.
«Мы считаем, что это технология, которая расширяет возможности для людей»,-сказал Фей-Феи Ли, профессор компьютерных наук в Школе инженерии Стэнфорда, директора по повышению здоровья с незначительным проектом и со-директором HAI. Поколение за поколением может появиться новые технологии: от новых молекулярных последовательностей антибиотиков до картирования биоразнообразия и выявления скрытых частей фундаментальной биологии, ИИ ускоряет научное открытие. Но не все это полезно. «Все эти приложения могут иметь непредвиденные последствия, и нам нужны компьютерные ученые, которые разрабатывают и внедряют [искусственный интеллект] ответственно, работая с различными заинтересованными сторонами, от врачей и этиков… для экспертов по безопасности и за ее пределами», - говорит она. «Такие инициативы, как повышение здоровья, демонстрируют нашу приверженность этому».
Консолидация трех подразделений Стэнфордской медицины - Школы медицины, Стэнфордского здравоохранения и Школы медицины здоровья детей в Стэнфордском университете - и ее связи с другими частями Стэнфордского университета поставили его в положение, где эксперты сталкиваются с развитием развития искусственный интеллект. Проблемы управления и интеграции в области здравоохранения и медицины. Медицина, песня пошла.
«Мы хорошо можем стать пионером в разработке и ответственной реализации искусственного интеллекта, от фундаментальных биологических открытий до улучшения разработки лекарств и повышения эффективности клинических испытаний, вплоть до фактической предоставления медицинских услуг. здравоохранение. То, как создана система здравоохранения », - сказал он.
Несколько ораторов подчеркнули простую концепцию: сосредоточиться на пользователе (в данном случае пациент или врач), и все остальное последует. «Это ставит пациента в центр всего, что мы делаем», - сказала доктор Лиза Леманн, директор по биоэтике в Бригаме и женской больнице. «Мы должны учитывать их потребности и приоритеты».
Слева направо: ведущий новостей статистики Мохана Равиндранат; Джессика Питер Ли из Microsoft Research; Сильвия Плеврит, профессор биомедицинской науки данных, обсуждает роль искусственного интеллекта в медицинских исследованиях. Стив Фиш
Спикеры на панели, которая включала в себя Леманн, медицинский биоэтик Стэнфордского университета Милдред Чо, доктор медицинских наук и главный клинический сотрудник Google Майкл Хауэлл, доктор медицинских наук, отметил сложность больничных систем, подчеркивая необходимость понимания их цели перед каким -либо вмешательством. Реализуйте его и гарантируйте, что все разработанные системы были инклюзивными и слушайте людей, которых они разработаны, чтобы помочь.
Одним из ключей является прозрачность: ясно, откуда поступают данные, используемые для обучения алгоритма, какова первоначальная цель алгоритма, и будут ли будущие данные о будущих пациентах по -прежнему помогать алгоритму изучать, помимо других факторов.
«Попытка предсказать этические проблемы, прежде чем они станут серьезными [значит] найти идеальное сладкое место, где вы знаете достаточно о технологии, чтобы доверять ей, но не раньше, чем [проблема] распространяется дальше и решает ее раньше». , Дентон Чар сказал. Кандидат в медицинские науки, доцент кафедры педиатрической анестезиологии, периоперационной медицины и обезболивающей медицины. По его словам, один из ключевых шагов - это выявление всех заинтересованных сторон, которые могут повлиять на технологию и определение того, как они сами хотели бы ответить на эти вопросы.
Джесси Эренфельд, доктор медицинских наук, президент Американской медицинской ассоциации, обсуждает четыре фактора, которые способствуют принятию любого цифрового инструмента здоровья, в том числе тех, кто основан на искусственном интеллекте. Это эффективно? Будет ли это работать в моем учреждении? Кто платит? Кто несет ответственность?
Майкл Пфеффер, доктор медицинских наук, директор по информационным вопросам Стэнфордского здравоохранения, прислал недавний пример, в котором многие из проблем были проверены среди медсестер в Стэнфордских больницах. Клиницисты поддерживаются крупными языковыми моделями, которые обеспечивают начальные аннотации для входящих сообщений о пациентах. Хотя проект не идеален, врачи, которые помогли разработать технологический отчет о том, что модель облегчает их рабочую нагрузку.
«Мы всегда сосредотачиваемся на трех важных вещах: безопасность, эффективность и включение. Мы врачи. Мы придерживаемся клятвы, чтобы «не причинять вреда», сказала Нина Васан, доктор медицинских наук, клинический доцент кафедры психиатрии и поведенческих наук, которая присоединилась к Группе и Пфефферу. «Это должен быть первый способ оценить эти инструменты».
Нигам Шах, MBBS, доктор философии, профессор медицины и биомедицинской науки данных, начал обсуждение с шокирующей статистикой, несмотря на справедливое предупреждение для аудитории. «Я говорю в общих чертах и цифрах, а иногда они, как правило, очень прямые», - сказал он.
По словам Шаха, успех ИИ зависит от нашей способности масштабировать его. «Правильное научное исследование по модели занимает около 10 лет, и если каждая из 123 программ по стипендии и резидентуре хотела бы проверить и развернуть модель до этого уровня строгости, было бы очень трудно сделать правильную науку, поскольку мы в настоящее время организуем Наши усилия и [тест]] стоило бы 138 миллиардов долларов, чтобы убедиться, что каждый из наших сайтов работает правильно », - сказал Шах. «Мы не можем себе это позволить. Таким образом, нам нужно найти способ расширить, и нам нужно расширить и делать хорошую науку. Строговые навыки находятся в одном месте, и навыки масштабирования находятся в другом, поэтому нам понадобится такого типа партнерства ».
Ассоциированный декан Юань Эшли и Милдред Чо (прием) приняли участие в семинаре по здравоохранению. Стив Фиш
Некоторые докладчики на симпозиуме заявили, что это может быть достигнуто с помощью государственных частных партнерств, таких как недавний исполнительный порядок Белого дома по безопасному, безопасному и заслуживающему доверия развитие и использование искусственного интеллекта и Консорциум для искусственного интеллекта здравоохранения (Chai). )
«Государственно-частное партнерство с самым большим потенциалом-это одно из академических кругов, частного сектора и государственного сектора»,-сказала Лора Адамс, старший советник Национальной медицины. Она отметила, что правительство может обеспечить общественное доверие, и академические медицинские центры могут. Обеспечить легитимность, а техническая экспертиза и компьютерное время могут быть предоставлены частным сектором. «Мы все лучше любого из нас, и мы признаем, что… мы не можем молиться, чтобы реализовать потенциал [искусственного интеллекта], если мы не понимаем, как взаимодействовать друг с другом».
Несколько ораторов заявили, что ИИ также оказывает влияние на исследования, используют ли ученые его для изучения биологической догмы, предсказания новых последовательностей и структур синтетических молекул для поддержки новых методов лечения или даже помочь им суммировать или писать научные статьи.
«Это возможность увидеть неизвестное»,-сказала Джессика Мега, доктор медицинских наук, кардиолог из Школы медицины Стэнфордского университета и соучредителя Alphabet's Warly. Мега упомянула гиперспектральная визуализация, которая отражает изображение, невидимые для человеческого глаза. Идея состоит в том, чтобы использовать искусственный интеллект, чтобы обнаружить закономерности в слайдах патологии, которые люди не видят, что указывает на болезнь. «Я призываю людей принять неизвестное. Я думаю, что все здесь знают кого -то с каким -то заболеванием, которому нужно что -то, кроме того, что мы можем предоставить сегодня », - сказала Мехия.
Участники дискуссии также согласились с тем, что системы искусственного интеллекта будут предоставлять новые способы выявления и борьбы с предвзятым принятием решений, будь то люди или искусственный интеллект, с возможностью определения источника предвзятости.
«Здоровье - это больше, чем просто медицинское обслуживание», - согласились несколько участников дискуссии. Спикеры подчеркнули, что исследователи часто упускают из виду социальные детерминанты здоровья, такие как социально -экономический статус, почтовый индекс, уровень образования, а также раса и этническая принадлежность, при сборе инклюзивных данных и рекрутирования участников для исследований. «ИИ так же эффективен, как и данные, по которым подготовлена модель», - сказала Мишель Уильямс, профессор эпидемиологии в Гарвардском университете и доцент кафедры эпидемиологии и здоровья населения в Медицинской школе Стэнфордского университета. «Если мы делаем то, что стремимся. Улучшить результаты в отношении здоровья и устранить неравенство, мы должны убедиться, что мы собираем высококачественные данные о поведении человека и социальной и природной среде ».
Натали Пейдлер, доктор медицинских наук, клинический профессор педиатрии и медицины, сказала, что агрегированные данные о раке часто исключают данные о беременных женщинах, создавая неизбежные предубеждения в моделях и усугубляя существующие различия в здравоохранении.
Доктор Дэвид Магнус, профессор педиатрии и медицины, сказал, что, как и любая новая технология, искусственный интеллект может либо сделать ситуацию, либо сделать их хуже. По словам Магнуса, риск заключается в том, что системы искусственного интеллекта узнают о несправедливых результатах в отношении здоровья, обусловленными социальными детерминантами здоровья и усиливают эти результаты за счет их производства. «Искусственный интеллект - это зеркало, которое отражает общество, в котором мы живем», - сказал он. «Я надеюсь, что каждый раз, когда у нас есть возможность пролить свет на проблему - чтобы удержать зеркало для себя - это будет служить мотивацией для улучшения ситуации».
Если вы не смогли посетить семинар по здравоохранению, то здесь можно найти запись сессии.
Медицинский факультет Стэнфордского университета - это интегрированная академическая система здравоохранения, состоящая из Медицинской школы Стэнфордского университета и систем оказания медицинской помощи для взрослых и детей. Вместе они реализуют весь потенциал биомедицины посредством совместных исследований, образования и клинического ухода за пациентами. Для получения дополнительной информации посетите Med.stanford.edu.
Новая модель искусственного интеллекта помогает врачам и медсестрам в Стэнфордской больнице работать вместе, чтобы улучшить уход за пациентами.
Время сообщения: июль-19-2024