AI- ს ექსპერტები განიხილავენ, თუ როგორ უნდა ინტეგრირდნენ ძლიერი AI ჯანდაცვის სფეროში, რატომ არის კრიტიკული ინტერდისციპლინარული თანამშრომლობა და გენერაციული AI- ის პოტენციალი კვლევაში.
ფეიფეი ლი და ლოიდ მცირემა სიტყვები გამოთქვეს შენიშვნები 14 მაისს სტენფორდის უნივერსიტეტის მედიცინის სკოლაში სამედიცინო ჯანმრთელობის სიმპოზიუმში. სტივ თევზი
ხელოვნური ინტელექტის მიერ დაპყრობილ ადამიანთა უმეტესობას ჰქონდა ერთგვარი "აჰა" მომენტი, რაც გონებას უხსნის შესაძლებლობების სამყაროში. 14 მაისს, სამედიცინო ჯანმრთელობის სიმპოზიუმის დროს, სტენფორდის უნივერსიტეტის მედიცინის სკოლის დეკანმა და სტენფორდის უნივერსიტეტის სამედიცინო საკითხების ვიცე -პრეზიდენტმა ლოიდ მცირემა, ლოიდ მცირემა გაიზიარა.
როდესაც ერთ ცნობისმოყვარე მოზარდს სთხოვეს შეაჯამოთ თავისი დასკვნები შინაგან ყურთან დაკავშირებით, იგი გადაეცა გენერაციულ ხელოვნურ ინტელექტს. ”მე ვკითხე,” რა არის უმაღლესი არხის დეჰისკენსის სინდრომი? ” მცირემა უთხრა დაახლოებით 4000 სიმპოზიუმის მონაწილე. რამდენიმე წამში გამოჩნდა რამდენიმე აბზაცი.
”ისინი კარგია, ნამდვილად კარგი”, - თქვა მან. ”რომ ეს ინფორმაცია შედგენილია დაავადების ლაკონურ, ზოგადად ზუსტი და აშკარად პრიორიტეტულ აღწერაში. ეს საკმაოდ აღსანიშნავია. ”
ბევრმა გაიზიარა მცირეწლოვანი აღფრთოვანება ნახევარდღიანი ღონისძიებისთვის, რომელიც იყო RaiN Health Initiative– ის შედეგი, პროექტი, რომელიც სტენფორდის უნივერსიტეტის მედიცინის სკოლის მიერ წამოწყებულმა პროექტმა და სტენფორდის ინსტიტუტმა ადამიანზე ორიენტირებული ხელოვნური ინტელექტის (HAI) იყო ინტელექტი. დაზვერვა ბიომექანიკური კვლევების, განათლებისა და პაციენტების მოვლის პროცესში. მომხსენებლებმა შეისწავლეს რას ნიშნავს მედიცინაში ხელოვნური ინტელექტის განხორციელება ისე, რომ არა მხოლოდ სასარგებლო ექიმებისა და მეცნიერებისთვის, არამედ გამჭვირვალე, სამართლიანი და სამართლიანი პაციენტებისთვის.
”ჩვენ მიგვაჩნია, რომ ეს არის ტექნოლოგია, რომელიც აძლიერებს ადამიანის შესაძლებლობებს”,-თქვა ფეი-ფეი ლიმ, სტენფორდის ინჟინერიის სკოლის კომპიუტერული მეცნიერების პროფესორმა, Raise Health– ის დირექტორმა მცირე პროექტთან და HAI– ს თანა-დირექტორმა. თაობის შემდეგ, შეიძლება წარმოიშვას ახალი ტექნოლოგიები: ანტიბიოტიკების ახალი მოლეკულური თანმიმდევრობიდან ბიომრავალფეროვნების რუქამდე და ფუნდამენტური ბიოლოგიის ფარული ნაწილების გამოვლენა, AI აჩქარებს სამეცნიერო აღმოჩენას. მაგრამ ეს ყველაფერი სასარგებლოა. ”ყველა ამ პროგრამას შეიძლება მოჰყვეს უნებლიე შედეგები და ჩვენ გვჭირდება კომპიუტერული მეცნიერები, რომლებიც ავითარებენ და ახორციელებენ [ხელოვნურ ინტელექტს] პასუხისმგებლობით, ვმუშაობთ სხვადასხვა დაინტერესებულ მხარეებთან, ექიმებისა და ეთიკოსებისგან… უსაფრთხოების ექსპერტებთან და მის ფარგლებს გარეთ”, - ამბობს იგი. ”ინიციატივები, როგორიცაა ჯანმრთელობა, აჩვენებს ჩვენს ვალდებულებას ამის მიმართ.”
სტენფორდის მედიცინის სამი განყოფილების კონსოლიდაცია - მედიცინის სკოლა, სტენფორდის ჯანდაცვა და სტენფორდის უნივერსიტეტის ბავშვთა ჯანმრთელობის მედიცინის სკოლა - და მისმა კავშირებმა სტენფორდის უნივერსიტეტის სხვა ნაწილებთან ის დააყენა ის პოზიციაზე, სადაც ექსპერტები იკავებენ განვითარებას ხელოვნური ინტელექტი. მენეჯმენტისა და ინტეგრაციის საკითხები ჯანდაცვისა და მედიცინის სფეროში. მედიცინა, სიმღერა წავიდა.
”ჩვენ კარგად ვართ განწყობილი, რომ ვიყოთ პიონერი ხელოვნური ინტელექტის განვითარებასა და პასუხისმგებელ განხორციელებაში, ფუნდამენტური ბიოლოგიური აღმოჩენებიდან დაწყებული, წამლების განვითარების გაუმჯობესებამდე და კლინიკური საცდელი პროცესების უფრო ეფექტური გახდება, სამედიცინო მომსახურების რეალურ მიწოდებამდე. ჯანდაცვა. ჯანდაცვის სისტემის შექმნის გზა, ” - თქვა მან.
რამდენიმე მომხსენებელმა ხაზი გაუსვა მარტივ კონცეფციას: ფოკუსირება მომხმარებელზე (ამ შემთხვევაში, პაციენტი ან ექიმი) და ყველაფერი მოჰყვება. ”ეს პაციენტს აყენებს ყველაფრის ცენტრში, რასაც ჩვენ ვაკეთებთ”, - თქვა დოქტორმა ლიზა ლეჰმანმა, ბიოეთიკის დირექტორმა ბრიჟამის და ქალთა საავადმყოფოში. ”ჩვენ უნდა გავითვალისწინოთ მათი საჭიროებები და პრიორიტეტები.”
მარცხნიდან მარჯვნივ: STAT News Anchor Mohana Ravindranath; ჯესიკა პიტერ ლი Microsoft Research; სილვია პლევრიტი, ბიომექანიკური მონაცემთა მეცნიერების პროფესორი, განიხილავს ხელოვნური ინტელექტის როლს სამედიცინო კვლევაში. სტივ თევზი
პანელზე მომხსენებლებმა, რომელშიც შედიოდნენ ლეჰმანი, სტენფორდის უნივერსიტეტის სამედიცინო ბიოეთიკისტი მილდრედ ჩო, დოქტორი და Google– ის მთავარი კლინიკური ოფიცერი მაიკლ ჰოუელი, საავადმყოფო სისტემების სირთულეზე, ხაზს უსვამს მათი მიზნის გაგების აუცილებლობას. განახორციელეთ იგი და უზრუნველყოს, რომ განვითარებული ყველა სისტემა ინკლუზიურია და მოუსმინეთ იმ ადამიანებს, რომელთა დასახმარებლად არიან შექმნილი.
ერთი გასაღები არის გამჭვირვალეობა: ეს ცხადყოფს, თუ საიდან მოდის ალგორითმის მომზადების მონაცემები, რა არის ალგორითმის ორიგინალური მიზანი და თუ არა მომავალი პაციენტის მონაცემები გააგრძელებს ალგორითმის სწავლებას, სხვა ფაქტორებს შორის.
”ცდილობთ ეთიკური პრობლემების პროგნოზირებას, სანამ ისინი სერიოზულად იქცევიან [საშუალებები] იპოვნეთ სრულყოფილი ტკბილი ადგილის პოვნა, სადაც საკმარისად იცით ტექნოლოგიის შესახებ, რომ მასში გარკვეული ნდობა ჰქონდეთ, მაგრამ არა მანამდე [პრობლემა] კიდევ უფრო ვრცელდება და უფრო მალე გადაჭრის მას.” , დენტონ ჩარმა თქვა. სამედიცინო მეცნიერებების კანდიდატი, პედიატრიული ანესთეზიოლოგიის, პერიოპერაციული მედიცინისა და ტკივილის მედიცინის განყოფილების ასოცირებული პროფესორი. მისი თქმით, ერთი მთავარი ნაბიჯი არის ყველა დაინტერესებული მხარის იდენტიფიცირება, რომლებიც შეიძლება დაზარალდნენ ამ ტექნოლოგიით და განსაზღვრონ, თუ როგორ სურთ მათ ამ კითხვებზე პასუხის გაცემა.
ჯესი ეჰრენფელდი, MD, ამერიკის სამედიცინო ასოციაციის პრეზიდენტი, განიხილავს ოთხ ფაქტორს, რომლებიც ხელს უწყობს ნებისმიერი ციფრული ჯანმრთელობის ინსტრუმენტის მიღებას, მათ შორის ხელოვნური ინტელექტის საშუალებით. ეფექტურია? იმუშავებს ეს ჩემს დაწესებულებაში? ვინ იხდის? ვინ არის პასუხისმგებელი?
მაიკლ პფეფერი, დოქტორი, სტენფორდის ჯანმრთელობის დაცვის მთავარი ოფიცერი, მოიხსენიებს ბოლოდროინდელ მაგალითს, რომელშიც სტენფორდის საავადმყოფოებში ექთნებს შორის მრავალი საკითხი შემოწმდა. კლინიკებს მხარს უჭერენ დიდი ენის მოდელები, რომლებიც უზრუნველყოფენ პირველ ანოტაციებს შემომავალი პაციენტის შეტყობინებებისთვის. მიუხედავად იმისა, რომ პროექტი არ არის სრულყოფილი, ექიმები, რომლებმაც ხელი შეუწყო ტექნოლოგიის ანგარიშის შემუშავებას, რომ მოდელი ამარტივებს მათ დატვირთვას.
”ჩვენ ყოველთვის ყურადღებას ვაქცევთ სამ მნიშვნელოვან საკითხს: უსაფრთხოება, ეფექტურობა და ინკლუზიურობა. ჩვენ ექიმები ვართ. ჩვენ ფიცს ვიღებთ, რომ ”ზიანი არ მიაყენოთ”, - თქვა ნინა ვასანმა, ფსიქიატრიისა და ქცევითი მეცნიერებების კლინიკური ასისტენტმა პროფესორმა, რომელიც შეუერთდა ჩარსა და პფეფერს. ”ეს უნდა იყოს პირველი გზა ამ ინსტრუმენტების შესაფასებლად.”
ნიგამ შაჰმა, MBBS, დოქტორანტმა, მედიცინისა და ბიომექანიკური მონაცემთა მეცნიერების პროფესორმა, დისკუსია დაიწყო შოკისმომგვრელი სტატისტიკით, მიუხედავად აუდიტორიის სამართლიანი გაფრთხილებისა. ”მე ვსაუბრობ ზოგადი თვალსაზრისით და ციფრებით, ზოგჯერ კი ისინი ძალიან უშუალო არიან”, - თქვა მან.
შაჰის თქმით, AI– ს წარმატება დამოკიდებულია მისი მასშტაბის უნარზე. ”მოდელზე სათანადო სამეცნიერო კვლევების ჩატარება დაახლოებით 10 წელი სჭირდება, და თუ 123 სტიპენდიისა და რეზიდენტურის პროგრამისგან თითოეულს სურდა შეამოწმოს და განლაგებულიყო მოდელის სიმკაცრის დონეზე, ძალიან რთული იქნება სწორი მეცნიერების გაკეთება, რადგან ჩვენ ამჟამად ორგანიზებას ვაძლევთ ჩვენი ძალისხმევა და [ტესტი]] 138 მილიარდი დოლარი ღირდა, რომ ყველა ჩვენი საიტი სწორად მუშაობს, ” - თქვა შაჰმა. ”ჩვენ ამის საშუალება არ გვაქვს. ასე რომ, ჩვენ უნდა ვიპოვოთ გაფართოების გზა და უნდა გავაფართოვოთ და გავაკეთოთ კარგი მეცნიერება. სიმკაცრის უნარები ერთ ადგილზეა და სკალირების უნარები მეორეშია, ამიტომ ჩვენ გვჭირდება ამ ტიპის პარტნიორობა. ”
ასოცირებული დეკანი იუან ეშლი და მილდრედ ჩო (მიღება) დაესწრნენ Raise Health Workshop- ს. სტივ თევზი
სიმპოზიუმის ზოგიერთმა სპიკერმა განაცხადა, რომ ეს შეიძლება მიღწეული იქნას საჯარო და კერძო პარტნიორობის საშუალებით, მაგალითად, თეთრი სახლის აღმასრულებელი ბრძანებით, უსაფრთხო, უსაფრთხო და სანდო განვითარებასა და ხელოვნური ინტელექტის და კონსორციუმის ჯანმრთელობის დაცვის ხელოვნური ინტელექტის (CHAI) გამოყენებით. ).
”უდიდეს პოტენციალთან საჯარო და კერძო პარტნიორობა არის აკადემიას, კერძო სექტორსა და საჯარო სექტორს შორის”,-თქვა ლაურა ადამსმა, მედიცინის ეროვნული აკადემიის უფროსი მრჩეველი. მან აღნიშნა, რომ მთავრობას შეუძლია უზრუნველყოს საზოგადოების ნდობა, ხოლო აკადემიური სამედიცინო ცენტრები შეიძლება. უზრუნველყოს ლეგიტიმურობა, ხოლო ტექნიკური ექსპერტიზა და კომპიუტერული დრო შეიძლება უზრუნველყოს კერძო სექტორის მიერ. ”ჩვენ ყველანი უკეთესები ვართ, ვიდრე რომელიმე ჩვენგანს და ვაღიარებთ, რომ… ჩვენ არ შეგვიძლია ვილოცოთ, რომ გააცნობიეროს [ხელოვნური ინტელექტის] პოტენციალი, თუ არ გვესმის, თუ როგორ უნდა ურთიერთობა ერთმანეთთან”.
რამდენიმე მომხსენებელმა თქვა, რომ AI ასევე გავლენას ახდენს კვლევაზე, იყენებენ თუ არა მეცნიერები მას ბიოლოგიური დოგმების შესასწავლად, პროგნოზირებენ სინთეზური მოლეკულების ახალ თანმიმდევრობებსა და სტრუქტურებს ახალი მკურნალობის დასახმარებლად, ან თუნდაც დაეხმარონ მათ შეაფასონ ან დაწერონ სამეცნიერო ნაშრომები.
”ეს არის შესაძლებლობა, რომ ნახოთ უცნობი”,-თქვა ჯესიკა მეგამ, დოქტორმა, სტენფორდის უნივერსიტეტის მედიცინის სკოლის კარდიოლოგი და ანბანის თანადამფუძნებელი. მეგამ ახსენა ჰიპერპექტრული ვიზუალიზაცია, რომელიც იპყრობს გამოსახულების მახასიათებლებს ადამიანის თვალისთვის უხილავი. იდეა არის გამოიყენოს ხელოვნური ინტელექტი პათოლოგიის სლაიდებში ნიმუშების გამოსავლენად, რაც ადამიანებმა ვერ ხედავენ, რომ ეს დაავადება მიუთითებს. ”მე ხალხს ვურჩევ, რომ მოიცვან უცნობი. მე ვფიქრობ, რომ აქ ყველამ იცის ვინმეს რაიმე სახის სამედიცინო მდგომარეობა, რომელსაც სჭირდება ისეთი რამ, რაც დღეს შეგვიძლია, ” - თქვა მეჯიამ.
პანელისტები ასევე შეთანხმდნენ, რომ ხელოვნური სადაზვერვო სისტემები უზრუნველყოფენ ახალ გზებს, რომ მოხდეს მიკერძოებული გადაწყვეტილების მიღების და ბრძოლის ახალი გზები, თუ ეს ადამიანი დამზადებულია ან ხელოვნური ინტელექტის მიერ, მიკერძოების წყაროს იდენტიფიცირების უნარით.
”ჯანმრთელობა უფრო მეტია, ვიდრე სამედიცინო დახმარება”, - დათანხმდა რამდენიმე პანელისტი. მომხსენებლებმა ხაზგასმით აღნიშნეს, რომ მკვლევარები ხშირად უყურებენ ჯანმრთელობის სოციალურ განმსაზღვრელ ფაქტორებს, როგორიცაა სოციალურ -ეკონომიკური სტატუსი, საფოსტო კოდი, განათლების დონე და რასა და ეთნიკურობა, ინკლუზიური მონაცემების შეგროვებისას და მონაწილეების რეკრუტირებას სწავლისთვის. ”AI მხოლოდ ისეთივე ეფექტურია, როგორც მონაცემები, რომლებზეც მოდელის მომზადება ხდება”, - თქვა მიშელ უილიამსი, ჰარვარდის უნივერსიტეტის ეპიდემიოლოგიის პროფესორმა და სტენფორდის უნივერსიტეტის მედიცინის სკოლაში ეპიდემიოლოგიისა და მოსახლეობის ჯანმრთელობის ასოცირებულმა პროფესორმა. ”თუ ჩვენ გავაკეთებთ იმას, რისი გაკეთებაც ვცდილობთ. ჯანმრთელობის შედეგების გაუმჯობესება და უთანასწორობის აღმოფხვრა, ჩვენ უნდა უზრუნველვყოთ მაღალი ხარისხის მონაცემები ადამიანის ქცევისა და სოციალური და ბუნებრივი გარემოს შესახებ. ”
ნატალი პაგელერი, პედიატრიისა და მედიცინის კლინიკური პროფესორი, ამბობს, რომ კიბოს საერთო მონაცემები ხშირად გამორიცხავს ორსულ ქალთა მონაცემებს, ქმნის მოდელებში გარდაუვალი მიკერძოებას და ამძაფრებს ჯანმრთელობის დაცვაში არსებულ განსხვავებებს.
დოქტორ დევიდ მაგნუსმა, პედიატრიისა და მედიცინის პროფესორმა, თქვა, რომ ნებისმიერი ახალი ტექნოლოგიის მსგავსად, ხელოვნურმა ინტელექტმა შეიძლება მრავალი გზით გააუმჯობესოს საქმეები ან გაუარესდეს ისინი. მაგნუსის თქმით, რისკია ის, რომ ხელოვნური ინტელექტის სისტემები გაეცნობიან ჯანმრთელობის უთანასწორო შედეგებს, რომლებიც გამოწვეულია ჯანმრთელობის სოციალური განმსაზღვრელი ფაქტორებით და გააძლიერებს ამ შედეგებს მათი გამომუშავების გზით. ”ხელოვნური ინტელექტი არის სარკე, რომელიც ასახავს საზოგადოებას, რომელშიც ჩვენ ვცხოვრობთ”, - თქვა მან. ”იმედი მაქვს, რომ ყოველ ჯერზე, როდესაც ჩვენ გვექნება შესაძლებლობა, ანათებს საკითხი - საკუთარი თავის სარკე, ეს იქნება სიტუაციის გაუმჯობესების მოტივაცია.”
თუ თქვენ ვერ დაესწარით Raise Health Workshop- ს, სესიის ჩაწერა შეგიძლიათ ნახოთ აქ.
სტენფორდის უნივერსიტეტის მედიცინის სკოლა არის ინტეგრირებული აკადემიური ჯანდაცვის სისტემა, რომელიც შედგება სტენფორდის უნივერსიტეტის მედიცინის სკოლისა და ზრდასრულთა და პედიატრიული ჯანდაცვის მიწოდების სისტემებისგან. ისინი ერთად აცნობიერებენ ბიომედიცინის სრულ პოტენციალს თანამშრომლობითი კვლევების, განათლებისა და კლინიკური პაციენტების მოვლის საშუალებით. დამატებითი ინფორმაციისთვის ეწვიეთ med.stanford.edu.
ახალი ხელოვნური ინტელექტის მოდელი ეხმარება ექიმებსა და ექთნებს სტენფორდის საავადმყოფოში, ერთად მუშაობენ პაციენტების მოვლის გასაუმჯობესებლად.
პოსტის დრო: ივლისი -19-2024