AI -kenners bespreek hoe om robuuste AI in gesondheidsorg te integreer, waarom interdissiplinêre samewerking van kritieke belang is, en die potensiaal van generatiewe AI in navorsing.
Feifei Li en Lloyd Minor het op 14 Mei openingsopmerkings gelewer tydens die eerste Simposium vir Raise Health aan die Stanford University School of Medicine. Steve Fish
Die meeste mense wat deur kunsmatige intelligensie vasgevang is, het 'n soort 'aha' -oomblik gehad, wat hul gedagtes oopmaak vir 'n wêreld van moontlikhede. Lloyd Minor, besturende direkteur, dekaan van die Stanford University School of Medicine en vise -president vir mediese aangeleenthede aan die Stanford Universiteit, het sy perspektief gedeel.
Toe een nuuskierige tiener gevra word om sy bevindings rakende die binneoor op te som, het hy hom tot generatiewe kunsmatige intelligensie gewend. 'Ek het gevra:' Wat is 'n beter kanaalontwikkeling sindroom? ' Minor het bykans 4000 simposium -deelnemers vertel. In 'n paar sekondes het verskeie paragrawe verskyn.
'Hulle is goed, regtig goed,' het hy gesê. 'Dat hierdie inligting saamgestel is in 'n bondige, oor die algemeen akkurate en duidelik geprioritiseerde beskrywing van die siekte. Dit is baie merkwaardig. ”
Baie het Minor se opgewondenheid gedeel vir die halfdag-byeenkoms, wat 'n uitgroei van die Raise Health Initiative was, 'n projek wat deur die Stanford University School of Medicine en die Stanford Institute for Human-Centreed Artificial Intelligence (HAI) van stapel gestuur is om die verantwoordelike gebruik van kunsmatige te lei intelligensie. Intelligensie in biomediese navorsing, opvoeding en pasiëntsorg. Die sprekers het ondersoek ingestel na wat dit beteken om kunsmatige intelligensie in medisyne te implementeer op 'n manier wat nie net nuttig is vir dokters en wetenskaplikes nie, maar ook deursigtig, billik en billik vir pasiënte.
"Ons glo dat dit 'n tegnologie is wat menslike vermoëns verhoog," sê Fei-Fei Li, professor in rekenaarwetenskap aan die Stanford School of Engineering, direkteur van die Raise Health met 'n geringe projek en mede-direkteur van HAI. Generasie na generasie kan nuwe tegnologieë na vore kom: van nuwe molekulêre reekse van antibiotika tot die kartering van biodiversiteit en die onthulling van verborge dele van die fundamentele biologie, AI versnel wetenskaplike ontdekking. Maar nie alles is voordelig nie. "Al hierdie toepassings kan onbedoelde gevolge hê, en ons het rekenaarwetenskaplikes nodig wat [kunsmatige intelligensie] op 'n verantwoordelikheid ontwikkel en implementeer, en saam met 'n verskeidenheid belanghebbendes, van dokters en etici werk, tot veiligheidskenners en verder," sê sy. 'Inisiatiewe soos Raise Health demonstreer ons toewyding hieraan.'
Die konsolidasie van drie afdelings van Stanford Medicine - die School of Medicine, Stanford Health Care en die Stanford University School of Child Health Medicine - en sy verbande met ander dele van die Stanford -universiteit het dit in 'n posisie geplaas waar kundiges die ontwikkeling van die ontwikkeling van die ontwikkeling van Kunsmatige intelligensie. Bestuurs- en integrasieprobleme op die gebied van gesondheidsorg en medisyne. Medisyne, die liedjie het gegaan.
'Ons is goed geposisioneer om 'n baanbreker te wees in die ontwikkeling en verantwoordelike implementering van kunsmatige intelligensie, van fundamentele biologiese ontdekkings tot die verbetering van medisyne -ontwikkeling en om kliniese proefprosesse doeltreffender te maak, tot die werklike lewering van gesondheidsorgdienste. gesondheidsorg. Die manier waarop die gesondheidsorgstelsel opgestel is, ”het hy gesê.
Verskeie sprekers beklemtoon 'n eenvoudige konsep: fokus op die gebruiker (in hierdie geval die pasiënt of dokter) en alles sal volg. "Dit plaas die pasiënt in die middel van alles wat ons doen," sê dr. Lisa Lehmann, direkteur van bio -etiek in die Brigham en Women's Hospital. 'Ons moet hul behoeftes en prioriteite oorweeg.'
Van links na regs: Stat News Anchor Mohana Ravindranath; Jessica Peter Lee van Microsoft Research; Sylvia Plevritis, professor in biomediese datawetenskap, bespreek die rol van kunsmatige intelligensie in mediese navorsing. Steve Fish
Sprekers op die paneel, wat Lehmann, die Stanford University Medical Bio -etikus Mildred Cho, MD, en die kliniese beampte van Google, Michael Howell, MD, insluit, het kennis geneem van die kompleksiteit van hospitaalstelsels, en beklemtoon die behoefte om hul doel voor enige ingryping te verstaan. Implementeer dit en maak seker dat alle stelsels wat ontwikkel is, inklusief is en luister na die mense wat hulle ontwerp het om te help.
Een sleutel is deursigtigheid: dit maak dit duidelik waar die data wat gebruik word om die algoritme op te lei, vandaan kom, wat die oorspronklike doel van die algoritme is, en of toekomstige pasiëntdata sal voortgaan om die algoritme te help om onder andere te leer.
"Probeer om etiese probleme te voorspel voordat hulle ernstig word [beteken] om die perfekte lieflike plek te vind waar u genoeg weet van die tegnologie om vertroue daarin te hê, maar nie voordat die probleem verder versprei en dit vroeër oplos nie." , Het Denton Char gesê. Kandidaat van Mediese Wetenskappe, medeprofessor in die departement pediatriese verdowing, perioperatiewe medisyne en pyngeneeskunde. Een belangrike stap, sê hy, is om al die belanghebbendes wat deur die tegnologie geraak kan word, te identifiseer en te bepaal hoe hulle self die vrae wil beantwoord.
Jesse Ehrenfeld, besturende direkteur, president van die American Medical Association, bespreek vier faktore wat die aanvaarding van enige digitale gesondheidsinstrument dryf, insluitend dié wat deur kunsmatige intelligensie aangedryf word. Is dit effektief? Sal dit in my instelling werk? Wie betaal? Wie is verantwoordelik?
Michael Pfeffer, besturende direkteur, hoofinligtingsbeampte van Stanford Health Care, noem 'n onlangse voorbeeld waarin baie van die kwessies onder verpleegkundiges in Stanford -hospitale getoets is. Klinici word ondersteun deur groot taalmodelle wat aanvanklike aantekeninge vir inkomende pasiëntboodskappe bied. Alhoewel die projek nie perfek is nie, het dokters wat gehelp het om die tegnologieverslag te ontwikkel dat die model hul werklading vergemaklik.
'Ons fokus altyd op drie belangrike dinge: veiligheid, doeltreffendheid en insluiting. Ons is dokters. Ons neem 'n eed af om 'geen skade te doen nie', sê Nina Vasan, besturende direkteur, kliniese assistent -professor in psigiatrie en gedragswetenskappe, wat by Char en Pfeffer aangesluit het, het by die groep aangesluit. 'Dit moet die eerste manier wees om hierdie instrumente te evalueer.'
Nigam Shah, MBBS, Ph.D., professor in medisyne en biomediese datawetenskap, het die bespreking met 'n skokkende statistiek begin ondanks die billike waarskuwing aan die gehoor. 'Ek praat oor algemene terme en getalle, en soms is hulle geneig om baie direk te wees,' het hy gesê.
Volgens Shah hang die sukses van AI af van ons vermoë om dit te skaal. 'Dit neem ongeveer tien jaar om behoorlike wetenskaplike navorsing oor 'n model te doen, en as elk van die 123 beurs- en verblyfprogramme die model tot op daardie vlak van strengheid wou toets en ontplooi, sou dit baie moeilik wees om die regte wetenskap te doen soos ons tans organiseer Ons pogings en [toets]] sou $ 138 miljard kos om seker te maak dat elkeen van ons webwerwe reg werk, ”het Shah gesê. 'Ons kan dit nie bekostig nie. Ons moet dus 'n manier vind om uit te brei, en ons moet uitbrei en goeie wetenskap doen. Die streng vaardighede is op een plek en die skaalvaardighede is in 'n ander, so ons sal daardie soort vennootskap nodig hê. '
Associate Dean Yuan Ashley en Mildred Cho (ontvangs) het die Raise Health Workshop bygewoon. Steve Fish
Sommige sprekers by die simposium het gesê dit kan bereik word deur openbare-private vennootskappe, soos die onlangse uitvoerende bevel van die Withuis oor die veilige, veilige en betroubare ontwikkeling en die gebruik van kunsmatige intelligensie en die konsortium vir kunsmatige intelligensie vir gesondheidsorg (CHAI). ).
"Die publiek-private vennootskap met die grootste potensiaal is tussen die akademie, die privaatsektor en die openbare sektor," sê Laura Adams, senior adviseur van die National Academy of Medicine. Sy het opgemerk dat die regering openbare vertroue kan verseker, en dat akademiese mediese sentrums dit kan doen. Voorsien legitimiteit, en tegniese kundigheid en rekenaartyd kan deur die private sektor voorsien word. 'Ons is almal beter as enigeen van ons, en ons erken dat ... ons nie kan bid om die potensiaal van [kunsmatige intelligensie] te besef nie, tensy ons verstaan hoe om met mekaar te kommunikeer.'
Verskeie sprekers het gesê dat AI ook 'n invloed op navorsing het, of wetenskaplikes dit gebruik om biologiese dogma te verken, nuwe reekse en strukture van sintetiese molekules te voorspel om nuwe behandelings te ondersteun, of om hulle selfs te help om wetenskaplike artikels op te som of te skryf.
"Dit is 'n geleentheid om die onbekende te sien," sê Jessica Mega, besturende direkteur, 'n kardioloog aan die Stanford University School of Medicine en mede-stigter van Alphabet's Verily. Mega noem hiperspektrale beeldvorming, wat die beeld bevat wat vir die menslike oog onsigbaar is. Die idee is om kunsmatige intelligensie te gebruik om patrone in patologie -skyfies op te spoor wat mense nie sien wat dui op siekte nie. 'Ek moedig mense aan om die onbekende te omhels. Ek dink almal hier ken iemand met 'n soort mediese toestand wat iets nodig het as wat ons vandag kan voorsien, ”het Mejia gesê.
Die paneellede het ook saamgestem dat kunsmatige intelligensiestelsels nuwe maniere sal bied om bevooroordeelde besluitneming, hetsy deur mense of kunsmatige intelligensie, te identifiseer en te bekamp, met die vermoë om die bron van die vooroordeel te identifiseer.
'Gesondheid is meer as net mediese sorg,' het verskeie paneellede saamgestem. Sprekers het benadruk dat navorsers dikwels sosiale determinante van gesondheid, soos sosio -ekonomiese status, poskode, onderwysvlak en ras en etnisiteit, oor die hoof sien wanneer hulle inklusiewe data versamel en deelnemers vir studies werf. "AI is net so effektief soos die gegewens waarop die model opgelei is," sê Michelle Williams, 'n professor in epidemiologie aan die Harvard -universiteit en 'n medeprofessor in epidemiologie en bevolkingsgesondheid aan die Stanford University School of Medicine. 'As ons doen wat ons wil doen. Verbeter die gesondheidsuitkomste en elimineer ongelykhede, ons moet sorg dat ons data van hoë gehalte oor menslike gedrag en die sosiale en natuurlike omgewing versamel. ”
Natalie Pageler, besturende direkteur, kliniese professor in pediatrie en medisyne, het gesê dat saamgestelde kankerdata dikwels data oor swanger vroue uitsluit, wat onvermydelike vooroordele in modelle skep en die bestaande verskille in gesondheidsorg vererger.
Dr. David Magnus, 'n professor in pediatrie en medisyne, het gesê dat kunsmatige intelligensie, soos enige nuwe tegnologie, dinge op baie maniere beter kan maak of dit erger kan maak. Volgens Magnus is die risiko dat kunsmatige intelligensiestelsels sal leer oor onbillike gesondheidsuitkomste wat deur sosiale determinante van gesondheid gedryf word en die uitkomste deur hul produksie versterk. “Kunsmatige intelligensie is 'n spieël wat die samelewing waarin ons leef, weerspieël,” het hy gesê. 'Ek hoop dat dit elke keer as ons die geleentheid het om 'n lig te werp op 'n saak - om 'n spieël aan onsself te hou - dit sal dien as motivering om die situasie te verbeter.'
As u nie die Raise Health Workshop kon bywoon nie, kan 'n opname van die sessie hier gevind word.
Stanford University School of Medicine is 'n geïntegreerde akademiese gesondheidsorgstelsel wat bestaan uit die Stanford University School of Medicine en die afleweringstelsels vir volwassenes en pediatriese gesondheidsorg. Saam besef hulle die volle potensiaal van biomedisyne deur samewerkende navorsing, onderwys en kliniese pasiëntsorg. Besoek med.stanford.edu vir meer inligting.
'N Nuwe kunsmatige intelligensie -model help dokters en verpleegkundiges in die Stanford -hospitaal om saam te werk om pasiëntsorg te verbeter.
Postyd: Jul-19-2024