KI-kundiges bespreek hoe om robuuste KI in gesondheidsorg te integreer, waarom interdissiplinêre samewerking krities is, en die potensiaal van generatiewe KI in navorsing.
Feifei Li en Lloyd Minor het openingsredes gelewer tydens die intreerede RAISE Gesondheidsimposium by die Stanford Universiteit se Skool vir Geneeskunde op 14 Mei. Steve Fish
Die meeste mense wat deur kunsmatige intelligensie vasgevang word, het een of ander "aha"-oomblik beleef, wat hul gedagtes oopmaak vir 'n wêreld van moontlikhede. By die intreerede RAISE Health Simposium op 14 Mei het Lloyd Minor, MD, dekaan van die Stanford Universiteit se Skool vir Geneeskunde en visepresident vir mediese sake aan die Stanford Universiteit, sy perspektief gedeel.
Toe een nuuskierige tiener gevra is om sy bevindinge rakende die binneoor op te som, het hy hom tot generatiewe kunsmatige intelligensie gewend. “Ek het gevra: ‘Wat is superieure kanaaldehisensie-sindroom?’ het Minor aan byna 4 000 simposiumdeelnemers vertel. Binne 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 nogal merkwaardig.”
Baie het Minor se opgewondenheid oor die halfdaggeleentheid gedeel, wat 'n uitvloeisel was van die RAISE Health-inisiatief, 'n projek wat deur die Stanford Universiteit se Skool vir Geneeskunde en die Stanford Instituut vir Mensgesentreerde Kunsmatige Intelligensie (HAI) van stapel gestuur is om die verantwoordelike gebruik van kunsmatige intelligensie in biomediese navorsing, onderwys en pasiëntsorg te lei. 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 hierdie tegnologie menslike vermoëns verbeter,” sê Fei-Fei Li, professor in rekenaarwetenskap aan die Stanford Skool vir Ingenieurswese, direkteur van die RAISE Health with Minor-projek en mededirekteur van HAI. Generasie na generasie kan nuwe tegnologieë ontstaan: van nuwe molekulêre volgordes van antibiotika tot die kartering van biodiversiteit en die onthulling van verborge dele van fundamentele biologie, versnel KI wetenskaplike ontdekking. Maar nie al hierdie toepassings is voordelig nie. “Al hierdie toepassings kan onbedoelde gevolge hê, en ons benodig rekenaarwetenskaplikes wat [kunsmatige intelligensie] verantwoordelik ontwikkel en implementeer, en saamwerk met 'n verskeidenheid belanghebbendes, van dokters en etici ... tot sekuriteitskundiges en verder,” sê sy. “Inisiatiewe soos RAISE Health demonstreer ons toewyding hieraan.”
Die konsolidasie van drie afdelings van Stanford Medicine—die Skool vir Geneeskunde, Stanford Health Care en die Stanford Universiteit se Skool vir Kindergesondheidsgeneeskunde—en die verbintenisse met ander dele van Stanford Universiteit het dit in 'n posisie geplaas waar kenners worstel met die ontwikkeling van kunsmatige intelligensie, bestuur en integrasiekwessies op die gebied van gesondheidsorg en medisyne. Geneeskunde, het die liedjie gelui.
“Ons is goed geposisioneer om 'n pionier te wees in die ontwikkeling en verantwoordelike implementering van kunsmatige intelligensie, van fundamentele biologiese ontdekkings tot die verbetering van geneesmiddelontwikkeling en die doeltreffender maak van kliniese proefprosesse, tot die werklike lewering van gesondheidsorgdienste. Die manier waarop die gesondheidsorgstelsel opgestel is,” het hy gesê.
Verskeie sprekers het 'n eenvoudige konsep beklemtoon: fokus op die gebruiker (in hierdie geval, die pasiënt of geneesheer) en alles anders sal volg. “Dit plaas die pasiënt in die middelpunt van alles wat ons doen,” het dr. Lisa Lehmann, direkteur van bio-etiek by Brigham and Women's Hospital, gesê. “Ons moet hul behoeftes en prioriteite in ag neem.”
Van links na regs: STAT Nuus-anker 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 mediese bio-etikus van Stanford Universiteit, Mildred Cho, MD, en Google se hoofkliniese beampte, Michael Howell, MD, ingesluit het, het die kompleksiteit van hospitaalstelsels opgemerk en die noodsaaklikheid beklemtoon om hul doel te verstaan voor enige intervensie. Implementeer dit en verseker dat alle ontwikkelde stelsels inklusief is en luister na die mense wat hulle ontwerp is 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 die algoritme sal help leer, onder andere faktore.
“Om etiese probleme te probeer voorspel voordat hulle ernstig raak, [beteken] om die perfekte soetpunt te vind waar jy genoeg van die tegnologie weet om 'n mate van vertroue daarin te hê, maar nie voordat [die probleem] verder versprei en dit gouer oplos nie,” het Denton Char gesê. Kandidaat in Mediese Wetenskappe, Medeprofessor van die Departement Pediatriese Anestesiologie, Perioperatiewe Geneeskunde en Pyngeneeskunde. Een belangrike stap, sê hy, is om al die belanghebbendes te identifiseer wat deur die tegnologie geraak kan word en te bepaal hoe hulle self daardie vrae wil beantwoord.
Jesse Ehrenfeld, MD, president van die Amerikaanse Mediese Vereniging, 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, MD, hoofinligtingsbeampte van Stanford Health Care, het 'n onlangse voorbeeld aangehaal waarin baie van die kwessies onder verpleegsters by Stanford-hospitale getoets is. Klinici word ondersteun deur groot taalmodelle wat aanvanklike aantekeninge vir inkomende pasiëntboodskappe verskaf. Alhoewel die projek nie perfek is nie, berig dokters wat gehelp het om die tegnologie te ontwikkel dat die model hul werklas verlig.
“Ons fokus altyd op drie belangrike dinge: veiligheid, doeltreffendheid en insluiting. Ons is dokters. Ons lê 'n eed af om 'geen skade te doen nie',” het Nina Vasan, MD, kliniese assistent-professor in psigiatrie en gedragswetenskappe, gesê, wat by Char en Pfeffer by die groep aangesluit het. “Dit behoort die eerste manier te wees om hierdie gereedskap te evalueer.”
Nigam Shah, MBBS, PhD, professor in medisyne en biomediese datawetenskap, het die bespreking begin met 'n skokkende statistiek ten spyte van 'n billike waarskuwing aan die gehoor. "Ek praat in algemene terme en syfers, en soms is hulle geneig om baie direk te wees," het hy gesê.
Volgens Shah hang die sukses van KI af van ons vermoë om dit te skaal. “Dit neem ongeveer 10 jaar om behoorlike wetenskaplike navorsing oor 'n model te doen, en as elkeen van die 123 genootskap- en verblyfprogramme die model tot daardie vlak van noukeurigheid wou toets en ontplooi, sou dit baie moeilik wees om die korrekte wetenskap te doen soos ons tans ons pogings organiseer en [toets]]. Dit sou $138 miljard kos om seker te maak dat elkeen van ons webwerwe korrek 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 noukeurigheidsvaardighede is op een plek en die skaalvaardighede is op 'n ander, so ons gaan daardie tipe vennootskap nodig hê.”
Mede-dekaan Yuan Ashley en Mildred Cho (Ontvangs) het die RAISE Gesondheidswerkswinkel bygewoon. Steve Fish
Sommige sprekers by die simposium het gesê dat dit bereik kan word deur middel van publiek-private vennootskappe, soos die onlangse Uitvoerende Bevel van die Withuis oor die Veilige, Betroubare en Betroubare Ontwikkeling en Gebruik van Kunsmatige Intelligensie en die Konsortium vir Kunsmatige Intelligensie in Gesondheidsorg (CHAI).
“Die publiek-private vennootskap met die grootste potensiaal is een tussen die akademie, die private sektor en die openbare sektor,” het Laura Adams, senior adviseur van die Nasionale Akademie vir Geneeskunde, gesê. Sy het opgemerk dat die regering openbare vertroue kan verseker, en akademiese mediese sentrums kan legitimiteit bied, en tegniese kundigheid en rekenaartyd kan deur die private sektor verskaf word. “Ons is almal beter as enigeen van ons, en ons erken dat ... ons nie kan bid om die potensiaal van [kunsmatige intelligensie] te verwesenlik tensy ons verstaan hoe om met mekaar te kommunikeer nie.”
Verskeie sprekers het gesê dat KI ook 'n impak op navorsing het, of wetenskaplikes dit nou gebruik om biologiese dogma te verken, nuwe volgordes en strukture van sintetiese molekules te voorspel om nuwe behandelings te ondersteun, of hulle selfs te help om wetenskaplike artikels op te som of te skryf.
“Dit is ’n geleentheid om die onbekende te sien,” het Jessica Mega, MD, ’n kardioloog aan die Stanford Universiteit se Skool vir Geneeskunde en medestigter van Alphabet se Verily, gesê. Mega het hiperspektrale beeldvorming genoem, wat beeldkenmerke vasvang wat onsigbaar is vir die menslike oog. Die idee is om kunsmatige intelligensie te gebruik om patrone in patologieskyfies op te spoor wat mense nie sien nie en wat siekte aandui. “Ek moedig mense aan om die onbekende te omarm. Ek dink almal hier ken iemand met een of ander mediese toestand wat iets meer nodig het as wat ons vandag kan bied,” het Mejia gesê.
Die paneellede het ook saamgestem dat kunsmatige intelligensiestelsels nuwe maniere sal bied om bevooroordeelde besluitneming te identifiseer en te bestry, of dit nou deur mense of kunsmatige intelligensie geneem word, met die vermoë om die bron van die vooroordeel te identifiseer.
“Gesondheid is meer as net mediese sorg,” het verskeie paneellede saamgestem. Sprekers het beklemtoon 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 insamel en deelnemers vir studies werf. “KI is net so effektief soos die data waarop die model opgelei is,” het Michelle Williams, 'n professor in epidemiologie aan die Harvard Universiteit en 'n medeprofessor in epidemiologie en bevolkingsgesondheid aan die Stanford Universiteit se Skool vir Geneeskunde, gesê. “As ons doen wat ons streef om te doen. gesondheidsuitkomste verbeter en ongelykhede uitskakel, moet ons verseker dat ons hoëgehalte-data oor menslike gedrag en die sosiale en natuurlike omgewing insamel.”
Natalie Pageler, MD, kliniese professor in pediatrie en medisyne, het gesê dat geaggregeerde kankerdata dikwels data oor swanger vroue uitsluit, wat onvermydelike vooroordele in modelle skep en bestaande ongelykhede in gesondheidsorg vererger.
Dr. David Magnus, 'n professor in pediatrie en medisyne, het gesê dat soos enige nuwe tegnologie, kunsmatige intelligensie dinge op baie maniere kan verbeter of vererger. Die risiko, het Magnus gesê, is dat kunsmatige intelligensiestelsels sal leer oor ongelyke gesondheidsuitkomste wat gedryf word deur sosiale determinante van gesondheid en daardie uitkomste deur hul uitsette sal versterk. "Kunsmatige intelligensie is 'n spieël wat die samelewing waarin ons leef, weerspieël," het hy gesê. "Ek hoop dat elke keer as ons die geleentheid het om lig op 'n kwessie te werp – om 'n spieël vir onsself op te hou – dit as motivering sal dien om die situasie te verbeter."
Indien u nie die RAISE Health-werkswinkel kon bywoon nie, kan 'n opname van die sessie hier gevind word.
Die Stanford Universiteit se Skool vir Geneeskunde is 'n geïntegreerde akademiese gesondheidsorgstelsel wat bestaan uit die Stanford Universiteit se Skool vir Geneeskunde en die volwasse en pediatriese gesondheidsorgstelsels. Saam verwesenlik hulle die volle potensiaal van biogeneeskunde deur samewerkende navorsing, onderwys en kliniese pasiëntsorg. Vir meer inligting, besoek med.stanford.edu.
'n Nuwe kunsmatige intelligensiemodel help dokters en verpleegsters by Stanford-hospitaal om saam te werk om pasiëntsorg te verbeter.
Plasingstyd: 19 Julie 2024