Жасанды интеллект мамандары денсаулық сақтау саласына сенімді жасанды интеллектті қалай біріктіру керектігін, пәнаралық ынтымақтастықтың неліктен маңызды екенін және зерттеулердегі генеративті жасанды интеллекттің әлеуетін талқылайды.
Фейфей Ли мен Ллойд Минор 14 мамырда Стэнфорд университетінің медицина мектебінде өткен RAISE денсаулық сақтау симпозиумының ашылу сөзін сөйледі. Стив Фиш
Жасанды интеллектке бой алдырған адамдардың көпшілігінде қандай да бір «аһа» сәті болды, олар өздерінің ойларын мүмкіндіктер әлеміне ашады. 14 мамырда өткен RAISE денсаулық сақтау симпозиумының алғашқы отырысында Стэнфорд университетінің медицина мектебінің деканы және Стэнфорд университетінің медициналық істер жөніндегі вице-президенті, медицина ғылымдарының докторы Ллойд Минор өз көзқарасымен бөлісті.
Бір қызыққұмар жасөспірімнен ішкі құлаққа қатысты зерттеу нәтижелерін қорытындылауды сұрағанда, ол генеративті жасанды интеллектке жүгінді. «Мен: «Жоғары каналдың ыдырау синдромы дегеніміз не?» деп сұрадым», - деді Майнор симпозиумға шамамен 4000 қатысушыға. Бірнеше секунд ішінде бірнеше абзац пайда болды.
«Олар жақсы, шынымен де жақсы», - деді ол. «Бұл ақпарат аурудың қысқаша, жалпы алғанда дәл және айқын басымдыққа ие сипаттамасына жинақталған. Бұл өте таңқаларлық».
Көпшілігі Майнордың жарты күндік іс-шараға деген қуанышын бөлісті. Бұл Стэнфорд университетінің медицина мектебі мен Стэнфорд адам-орталықтандырылған жасанды интеллект институты (HAI) биомедициналық зерттеулерде, білім беруде және пациенттерге күтім жасауда жасанды интеллектті жауапкершілікпен пайдалануға бағыт-бағдар беру үшін бастаған RAISE Health жобасының нәтижесі болды. Спикерлер жасанды интеллектті медицинада тек дәрігерлер мен ғалымдар үшін ғана емес, сонымен қатар пациенттер үшін де ашық, әділ және тең құқықты түрде енгізудің нені білдіретінін қарастырды.
«Біз бұл технологияның адам мүмкіндіктерін арттыратынына сенеміз», - деді Стэнфорд инженерлік мектебінің информатика профессоры, RAISE Health with Minor жобасының директоры және HAI-дің тең директоры Фей-Фей Ли. ұрпақтан-ұрпаққа жаңа технологиялар пайда болуы мүмкін: антибиотиктердің жаңа молекулалық тізбектерінен бастап биоәртүрлілікті картаға түсіруге және іргелі биологияның жасырын бөліктерін ашуға дейін, жасанды интеллект ғылыми жаңалықтарды жеделдетуде. Бірақ мұның бәрі пайдалы емес. «Осы қолданбалардың барлығы күтпеген салдарға әкелуі мүмкін, және бізге [жасанды интеллектті] жауапкершілікпен әзірлейтін және енгізетін, дәрігерлер мен этиктерден бастап... қауіпсіздік сарапшыларына дейін және одан тыс жерлерде әртүрлі мүдделі тараптармен жұмыс істейтін компьютер ғалымдары қажет», - дейді ол. «RAISE Health сияқты бастамалар біздің бұған деген адалдығымызды көрсетеді».
Стэнфорд медицинасының үш бөлімшесінің – Медицина мектебінің, Стэнфорд денсаулық сақтау мектебінің және Стэнфорд университетінің балалар денсаулығы медицинасы мектебінің – бірігуі және оның Стэнфорд университетінің басқа бөлімдерімен байланысы оны сарапшылардың жасанды интеллекттің дамуымен күресетін жағдайға қойды. Денсаулық сақтау және медицина саласындағы басқару және интеграция мәселелері. Әнде былай делінген: «Медицина».
«Біз жасанды интеллектті әзірлеуде және жауапкершілікпен енгізуде, іргелі биологиялық жаңалықтардан бастап дәрі-дәрмектерді әзірлеуді жақсартуға және клиникалық сынақ процестерін тиімдірек етуге, денсаулық сақтау қызметтерін нақты көрсетуге дейін, денсаулық сақтау саласында көшбасшы болуға жақсы мүмкіндікке иеміз. Денсаулық сақтау жүйесі қалай құрылған», - деді ол.
Бірнеше спикер қарапайым тұжырымдаманы атап өтті: пайдаланушыға (бұл жағдайда пациентке немесе дәрігерге) назар аудару, сонда қалғанның бәрі орындалады. «Бұл пациентті біз жасайтын барлық нәрсенің ортасына қояды», - деді Бригам және әйелдер ауруханасының биоэтика директоры доктор Лиза Леманн. «Біз олардың қажеттіліктері мен басымдықтарын ескеруіміз керек».
Солдан оңға қарай: STAT жаңалықтарының жүргізушісі Мохана Равиндранат; Microsoft Research компаниясының қызметкері Джессика Питер Ли; биомедициналық деректер ғылымы профессоры Сильвия Плевритис медициналық зерттеулердегі жасанды интеллекттің рөлін талқылайды. Стив Фиш
Леманн, Стэнфорд университетінің медициналық биоэтика маманы, медицина ғылымдарының докторы Милдред Чо және Google компаниясының бас клиникалық директоры, медицина ғылымдарының докторы Майкл Хауэлл сияқты панельдегі спикерлер аурухана жүйелерінің күрделілігін атап өтіп, кез келген араласудан бұрын олардың мақсатын түсіну қажеттілігін атап өтті. Оны енгізіңіз және әзірленген барлық жүйелердің инклюзивті екеніне көз жеткізіңіз және олар көмектесуге арналған адамдарды тыңдаңыз.
Бір кілт - ашықтық: ол алгоритмді оқыту үшін пайдаланылатын деректердің қайдан алынғанын, алгоритмнің бастапқы мақсаты не екенін және болашақ пациенттердің деректері алгоритмге үйренуге көмектесетінін және басқа факторларды анық көрсетеді.
«Этикалық мәселелер күрделі бола бастағанға дейін оларды болжауға тырысу [бұл] технология туралы жеткілікті білетін және оған сенімді болу үшін тамаша орынды табуды білдіреді, бірақ [мәселе] одан әрі таралып, оны тезірек шешкенге дейін емес», - деді Дентон Чар. Медицина ғылымдарының кандидаты, балалар анестезиологиясы, периоперативтік медицина және ауырсынуды емдеу кафедрасының доценті. Оның айтуынша, маңызды қадамдардың бірі - технология әсер етуі мүмкін барлық мүдделі тараптарды анықтау және олардың өздері бұл сұрақтарға қалай жауап бергісі келетінін анықтау.
Америка медициналық қауымдастығының президенті, медицина ғылымдарының докторы Джесси Эренфельд жасанды интеллектпен жұмыс істейтіндерді қоса алғанда, кез келген цифрлық денсаулық сақтау құралын енгізуге ықпал ететін төрт факторды талқылайды. Бұл тиімді ме? Бұл менің мекемемде жұмыс істей ме? Кім төлейді? Кім жауапты?
Stanford Health Care компаниясының бас ақпараттық қызметкері, медицина ғылымдарының докторы Майкл Пфеффер жақында Стэнфорд ауруханаларындағы медбикелер арасында көптеген мәселелер тексерілгенін мысалға келтірді. Клиниктерге пациенттердің кіріс хабарламаларына бастапқы аннотациялар беретін үлкен тілді модельдер қолдау көрсетеді. Жоба мінсіз болмаса да, технологияны әзірлеуге көмектескен дәрігерлер модель олардың жұмыс жүктемесін жеңілдететінін айтады.
«Біз әрқашан үш маңызды нәрсеге назар аударамыз: қауіпсіздік, тиімділік және инклюзивтілік. Біз дәрігерміз. Біз «зиян келтірмеуге» ант береміз», - деді Чар мен Пфефферге қосылып, топқа қосылған психиатрия және мінез-құлық ғылымдары бойынша клиникалық доцент, медицина ғылымдарының докторы Нина Васан. «Бұл құралдарды бағалаудың бірінші жолы болуы керек».
Нигам Шах, медицина және биомедициналық деректер ғылымы профессоры, MBBS, PhD, тыңдаушыларға әділ ескерту жасалғанына қарамастан, талқылауды таңқаларлық статистикамен бастады. «Мен жалпы терминдер мен сандармен сөйлеймін, кейде олар өте тікелей болады», - деді ол.
Шахтың айтуынша, жасанды интеллекттің табысы оны масштабтау мүмкіндігімізге байланысты. «Модель бойынша тиісті ғылыми зерттеулер жүргізу шамамен 10 жылға созылады, ал егер 123 стипендия мен резидентура бағдарламаларының әрқайсысы модельді осы деңгейдегі дәлдікпен сынап, орналастырғысы келсе, дұрыс ғылыми жұмыс істеу өте қиын болар еді, өйткені біз қазіргі уақытта күш-жігерімізді ұйымдастырып, [сынақтан өткізіп]], әрбір учаскеміздің дұрыс жұмыс істеуін қамтамасыз ету үшін 138 миллиард доллар қажет болар еді», - деді Шах. «Біз мұны көтере алмаймыз. Сондықтан біз кеңейтудің жолын табуымыз керек, және біз кеңейтіп, жақсы ғылыммен айналысуымыз керек. Дәлдік дағдылары бір жерде, ал масштабтау дағдылары басқа жерде, сондықтан бізге осындай серіктестік қажет болады».
Деканның орынбасары Юань Эшли және Милдред Чо (қабылдау бөлімі) RAISE денсаулық сақтау семинарына қатысты. Стив Фиш
Симпозиумдағы кейбір спикерлер бұған мемлекеттік-жекеменшік серіктестік арқылы қол жеткізуге болатынын айтты, мысалы, жақында Ақ үйдің жасанды интеллектті қауіпсіз, сенімді және сенімді дамыту және пайдалану туралы жарлығы және Денсаулық сақтау жасанды интеллект консорциумы (CHAI)).
«Мемлекеттік-жекеменшік серіктестіктің әлеуеті ең жоғары – академиялық орта, жеке сектор және мемлекеттік сектор арасындағы серіктестік», – деді Ұлттық медицина академиясының аға кеңесшісі Лаура Адамс. Ол үкімет қоғамдық сенімге кепілдік бере алатынын, ал академиялық медициналық орталықтар заңдылықты қамтамасыз ете алатынын, ал техникалық сараптама мен компьютерлік уақытты жеке сектор қамтамасыз ете алатынын атап өтті. «Біз бәріміз кез келгенімізден жақсымыз және біз бір-бірімізбен қалай әрекеттесу керектігін түсінбесек, [жасанды интеллекттің] әлеуетін жүзеге асыру үшін дұға ете алмайтынымызды мойындаймыз».
Бірнеше спикер ғалымдардың биологиялық догмаларды зерттеу, жаңа емдеу әдістерін қолдау үшін синтетикалық молекулалардың жаңа тізбектері мен құрылымдарын болжау немесе тіпті ғылыми мақалаларды қорытындылауға немесе жазуға көмектесу үшін жасанды интеллекттің зерттеулерге де әсер ететінін айтты.
«Бұл белгісіздікті көру мүмкіндігі», - деді Стэнфорд университетінің медицина мектебінің кардиологы және Alphabet's Verily компаниясының негізін қалаушы, медицина ғылымдарының докторы Джессика Мега. Мега адам көзіне көрінбейтін кескін ерекшеліктерін түсіретін гиперспектрлік бейнелеу туралы айтты. Идея - патологиялық слайдтардағы адамдар көрмейтін және ауруды көрсететін үлгілерді анықтау үшін жасанды интеллектті пайдалану. «Мен адамдарды белгісіздікті қабылдауға шақырамын. Менің ойымша, мұндағы әрбір адам біз бүгін ұсына алатыннан тыс нәрсеге мұқтаж қандай да бір медициналық жағдайы бар адамды біледі», - деді Мехия.
Сарапшылар сонымен қатар жасанды интеллект жүйелері адамдар немесе жасанды интеллект қабылдайтын бейтарап шешім қабылдауды анықтау және онымен күресудің жаңа жолдарын ұсынатынына және бейтарап шешімнің көзін анықтау мүмкіндігіне ие болатынына келісті.
«Денсаулық сақтау тек медициналық көмектен ғана тұрмайды», - деп бірнеше сарапшы келісті. Спикерлер зерттеушілер инклюзивті деректерді жинап, зерттеуге қатысушыларды тартқан кезде әлеуметтік-экономикалық мәртебе, пошталық индекс, білім деңгейі, нәсілі мен этникалық тегі сияқты денсаулықтың әлеуметтік детерминанттарын жиі елемейтінін атап өтті. «Жасанды интеллект модель оқытылған деректер сияқты ғана тиімді», - деді Гарвард университетінің эпидемиология профессоры және Стэнфорд университетінің медицина мектебінің эпидемиология және халық денсаулығы кафедрасының доценті Мишель Уильямс. «Егер біз денсаулық сақтау нәтижелерін жақсартуға және теңсіздікті жоюға тырысатын болсақ, біз адамның мінез-құлқы мен әлеуметтік және табиғи ортасы туралы жоғары сапалы деректерді жинауды қамтамасыз етуіміз керек».
Педиатрия және медицина клиникалық профессоры, медицина ғылымдарының докторы Натали Пейджлердің айтуынша, қатерлі ісік туралы жиынтық деректер көбінесе жүкті әйелдер туралы деректерді алып тастайды, бұл модельдерде сөзсіз бейімділік тудырады және денсаулық сақтау саласындағы бар теңсіздіктерді ушықтырады.
Педиатрия және медицина профессоры доктор Дэвид Магнус кез келген жаңа технология сияқты, жасанды интеллект жағдайды көп жағынан жақсарта алады немесе нашарлатады деп мәлімдеді. Магнустың айтуынша, қауіп - жасанды интеллект жүйелері денсаулықтың әлеуметтік детерминанттарына негізделген теңсіз денсаулық нәтижелері туралы біліп, сол нәтижелерді өз нәтижелері арқылы нығайтады. «Жасанды интеллект - біз өмір сүріп жатқан қоғамды көрсететін айна», - деді ол. «Мен әрбір мәселеге жарық түсіруге, өзімізге айна ұстауға мүмкіндік болған сайын, бұл жағдайды жақсартуға түрткі болады деп үміттенемін».
Егер сіз RAISE Health семинарына қатыса алмасаңыз, сессияның жазбасын осы жерден табуға болады.
Стэнфорд университетінің медицина мектебі - Стэнфорд университетінің медицина мектебінен және ересектер мен балалардың денсаулық сақтау жүйесінен тұратын интеграцияланған академиялық денсаулық сақтау жүйесі. Олар бірлесіп бірлескен зерттеулер, білім беру және клиникалық пациенттерге күтім жасау арқылы биомедицинаның барлық әлеуетін жүзеге асырады. Қосымша ақпарат алу үшін med.stanford.edu сайтына кіріңіз.
Жаңа жасанды интеллект моделі Стэнфорд ауруханасындағы дәрігерлер мен медбикелерге пациенттерге күтім жасауды жақсарту үшін бірлесіп жұмыс істеуге көмектеседі.
Жарияланған уақыты: 19 шілде 2024 ж.