متفائل بشأن دور الذكاء الاصطناعي في الطب، والأطباء يريدون العودة إلى الشفاء

منظمة العفو الدولية. لديه القدرة على تحويل العالم - على الأقل هذا ما يقال لنا باستمرار. نعم، إنها تعمل على تشغيل المساعدين الصوتيين والكلاب الآلية، ولكن هناك بعض المجالات المشروعة التي يستخدم فيها الذكاء الاصطناعي. ليس فقط جعل الأمور أسهل وأكثر ملاءمة. وفي حالة الطب والرعاية الصحية، فهو في الواقع ينقذ الأرواح.

على الرغم من ذلك، كان هناك تراجع في الآونة الأخيرة. المهنيين الطبيين والمسؤولين الحكوميين ورغم أن الناس متفائلون بشأن الإمكانات طويلة المدى للقوى التحويلية للذكاء الاصطناعي، إلا أن الباحثين يتخذون نهجًا أكثر حذرًا وقياسًا في التنفيذ. في فقط في العام الماضيلقد شهدنا قفزات هائلة إلى الأمام تنقل إمكانات الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الطبية وتحولها إلى حقيقة.

اليوم، نحن نقف على حافة تحول كبير في الطريقة التي سنختبر بها جميعًا بياناتنا الطبية ونستخدمها في المستقبل.

منظمة العفو الدولية. في نظام مكسور

يقول الدكتور: "لقد أصبحنا جادين بشأن هذا الأمر كتخصص منذ خمس سنوات، ولكن طوال مسيرتي المهنية كنت مسكونًا بالحاجة إلى هذه التكنولوجيا". أخبر ريتشارد وايت موقع Digital Trends عن غزو المؤسسة للذكاء الاصطناعي. وهو رئيس قسم الأشعة في جامعة ويكسنر الطبية بجامعة ولاية أوهايو مركز

"لفترة طويلة، لم أتمكن من معرفة سبب عدم استخدام أجهزة الكمبيوتر لتقليد ما يفعله البشر: النظر بشكل شاق عبر جميع الصور التي كانت ديناميكية ومحاولة التوصل إلى هذا، ثم جعل الكمبيوتر يرتكب نفس الأخطاء التي كنت ارتكبها كان محبطًا للغاية لمدة ثلاثة على الأقل عقود."

قال وايت ذلك عندما حاولوا المغامرة بالدخول علم الإشعاعلقد رأوا حاجة حقيقية لذكاء الكمبيوتر. "قبل حوالي أربع أو خمس سنوات، كانت الأمور تتقارب وكان هذا هو الشيء الصحيح الذي ينبغي عمله. لقد كان ذلك يلبي حاجة ماسة، وعندها بدأنا جديًا [مع الذكاء الاصطناعي] في مختبراتنا”.

أطباء الأشعة من الأنظمة الصحية المشاركة في GTC هذا العام، بما في ذلك وايت، والدكتور بول تشانغ، أستاذ ونائب رئيس جامعة شيكاغو، والدكتور كريستوفر هيس، أ بدأ أستاذ ورئيس قسم الأشعة من جامعة كاليفورنيا، سان فرانسيسكو (UCSF)، في استكشاف الذكاء الاصطناعي. ببساطة لأن كمية البيانات الطبية الناتجة عن عمليات التصوير المحسنة أصبحت غامر.

وقال تشانغ وزملاؤه إن التقدم في تكنولوجيا التصوير الطبي أدى إلى جمع المزيد من بيانات المرضى بشكل ملحوظ، مما أدى إلى إرهاق الأطباء. يرى الأطباء الإمكانات التحويلية للذكاء الاصطناعي، حيث يمكن أن تسمح لهم التكنولوجيا باستعادة بعض الوقت يُنفق على إجراء عمليات المسح بجهد مضني، وهذا، وفقًا للدكتور هيس، يسمح "للأطباء بأن يصبحوا معالجين" مرة أخرى."

لكن تشانغ يحذر زملائه الممارسين من "الإغراء" بالتكنولوجيا الجديدة، مشيرًا إلى أنه يجب تنفيذها بشكل صحيح لتكون فعالة. "لا يمكنك دمج الذكاء الاصطناعي قبل الأوان. قال: “في نظام مكسور”.

ومن نواحٍ عديدة، هذا السيناريو بالضبط هو الذي قادنا إلى ما نحن عليه اليوم.

امتلاك البيانات الخاصة بك

تتمحور الممارسة الطبية الحالية حول الخوارزميات والسجلات الصحية الإلكترونية. لا يركز هذا البرنامج على رعاية المرضى أو تعلمهم، ولكنه نظام لتصنيف العلاجات، والذي بدوره يسمح لشركات التأمين بالدفع للأطباء مقابل الخدمات التي تم إجراؤها.

يقول الدكتور والتر بروير، الرئيس التنفيذي لشركة تحليلات البيانات Doc: "لقد حولت الصناعة الأطباء إلى عملاء لوضع رموز بحيث يمكن تحرير فواتيرهم". منظمة العفو الدولية. قال. "علينا أن نتوقف عما نفعله لأنه لا يعمل. إذا أخذت عام 2019، فإن التوقعات هي أن 400 طبيب سوف ينتحرون، و150 ألف شخص سيموتون، و150 ألف شخص سيموتون. المسار الأول للإفلاس سيكون السجلات الطبية، لذلك نحن على ثقة من أن الجميع سيحاولون إصلاح النظام غير قابل للإصلاح. الأمر متروك للمريض والأطباء لمحاولة إصلاح الأمر، لأننا وكلاء الملاذ الأخير.

بالنسبة لوايت، يعد تغيير كيفية تدفق البيانات عبر النظام خطوة أولى مهمة نحو القدرة على الاستفادة من القوة بشكل حقيقي من الذكاء الاصطناعي. على عكس المجالات الأخرى حيث الذكاء الاصطناعي. يُنظر إليها إلى حد كبير على أنها عوامل تمكين تكنولوجية ناجحة، مثل خدمة العملاء و القيادة الذاتية، أصبح قطاع الرعاية الصحية مثقلًا باللوائح المصممة لحماية حقوق خصوصية المرضى.

وقال: "أعتقد أنه يجب أن يعهد إلى المريض بالبيانات الخاصة به، ثم يقوم بتوجيه كيفية استخدام تلك البيانات عندما يتم إدخالنا إلى حياتهم". "إنه واجبنا الأخلاقي أن نحميها."

بالنسبة لشركة Anthem، المزود الثاني للتأمين الصحي في البلاد والذي يغطي أكثر من 40 مليون أمريكي، إذا كانت مشاركة البيانات أكثر ملاءمة، فسيشعر المرضى بأنهم مجبرون أكثر على القيام بذلك.

قال راجيف رونانكي، كبير المسؤولين الرقميين في شركة Anthem: "إنها حقًا مقايضة بين الراحة والخصوصية". "حتى الآن، لم نقم بعمل جيد في جعل الرعاية الصحية بسيطة وسهلة ومريحة، لذلك يرغب الجميع في إعطاء أهمية للخصوصية على كل شيء آخر. على سبيل المثال، إذا كان ذلك سيوفر عليك خمسة عشر دقيقة من محاولة ملء نفس النماذج الزائدة عن الحاجة في عيادة طبيبك حول ظروفك الصحية ويمكنك الدخول والخروج بشكل أسرع، فسيختار معظم الأشخاص الراحة بدلاً من الرغبة في الحصول على بياناتهم خاص. من المؤكد أن بعض الأشخاص سيختارون الحفاظ على خصوصية معلوماتهم الصحية، ونريد أن نكون قادرين على دعم كليهما.

مع ازدياد قوة الأجهزة المحمولة، يتصور متخصصو الرعاية الصحية عالمًا يمتلك فيه المرضى ويملكون تخزين البيانات على أجهزتهم، تاركًا للمؤسسات الصحية مسؤولية إنشاء نظام يمكن من خلاله إخفاء هوية البيانات ومشاركتها وتبادلها.

"لن تسمح أي مؤسسة بإرسال كميات كبيرة من البيانات من أنظمتها، لذلك يتعين علينا جلب هذه المعلومات النماذج وتطوير النموذج، من خلال تعميمها على المشتركين ومن ثم مشاهدة الترتيب “الأبيض قال. "إنها أكثر عملية."

يمكن لمجموعة أكبر من البيانات التي يشاركها المرضى أن تؤدي إلى دراسات سريرية أكثر دقة وتقليل التحيز في الطب. في هذا النموذج، يريد الباحثون الاعتماد على التعلم الطرفي بدلاً من السحابة لمعالجة البيانات. بدلاً من تعيين المعلومات على السحابة، يعتمد التعلم الطرفي على نموذج Apple للذكاء الاصطناعي. حيث يتم تخزين البيانات ومعالجتها محليًا، مما يعد بدرجة أعلى من الخصوصية. ونظرًا لأن البيانات تتم معالجتها محليًا، فيمكن معالجتها بشكل أسرع بكثير، كما زعم دي بروير.

وتابع دي بروير: "لذلك أقوم بجمع كل بياناتي - سجلات الرعاية الصحية الخاصة بي - إذا كنت أرغب في إجراء تجربة سريرية". "إذا تم إعطائي بروتوكولًا، فأنا أتتبع بياناتي من خلال البروتوكولات الموجودة على هاتفي. أحصل على التوترات. أقوم بإرسال الموترات، والتي لا يمكن عكسها، ويتم حساب متوسطها مع جميع البيانات الأخرى، وأستعيد البيانات الموجودة على هاتفي. بياناتي خاصة، لكنني أحصل على تنبؤ أفضل لأن الموترات هي متوسط ​​متوسط ​​المتوسط، وهو أفضل من المتوسط ​​الأول.

ادعى دي بروير أن هذا من شأنه أن يغير البحث الطبي تمامًا. "يمكننا في الواقع دمج موتراتنا وترك بياناتنا حيث هي. يمكن للناس في الواقع تحقيق الدخل من بياناتهم كأصل اقتصادي كامن. هذا هو الوعد بالتعلم العميق."

مع عوامل تمكين التكنولوجيا، مثل 5Gوأجهزة الاستشعار المنزلية المتصلة والأجهزة الصحية الذكية، قد يتمكن الباحثون الطبيون قريبًا من الوصول إلى مصادر بيانات جديدة ربما لم يعتبروها ذات صلة بأبحاثهم الطبية اليوم.

تسمى بيانات غامضة، وثيقة. منظمة العفو الدولية. تتوقع أن كمية البيانات ستنمو بما يصل إلى 32 مرة كل عام، وبحلول عام 2020، سنتجه نحو المستقبل المضروب. "آي. قال دي بروير: “إنها هنا للمساعدة لأنها تقدم لنا هدية الوقت”. "أنا متفائل للغاية بشأن المستقبل."

الحد من التحيز

كجزء من مبادرتها للاستخدام المسؤول والأخلاقي للذكاء الاصطناعي، تعمل Anthem الآن مع علماء البيانات من أجل تقييم 17 مليون سجل من قواعد بياناتها للتأكد من عدم وجود أي تحيزات في الخوارزميات الموجودة لديها مخلوق.

وقال عضو الكونجرس الديمقراطي جيري ماكنيرني (الرئيس المشارك للجنة الكونجرس): "عندما تقوم بإنشاء خوارزميات تؤثر على حياة الناس، عليك أن تكون أكثر حذراً". منظمة العفو الدولية. Caucus)، في محاضرة منفصلة في GTC شددت على بعض عواقب الحياة والموت عندما يقوم A.I. يتم استخدامه في البنية التحتية الحيوية مثل التطبيقات العسكرية. "عندما تكون لديك بيانات متحيزة بشدة، فستحصل على نتائج مماثلة. إن الحصول على بيانات جيدة يمثل تحديًا كبيرًا للغاية.

بالإضافة إلى ذلك، عندما تكون لديك بيانات محدودة، يمكن أن يتسلل التحيز بسهولة أكبر، كما أوضح هيس، لأنه يمكن أن يؤدي إلى تحريف الدراسات الطبية وتفسيرات النتائج. نقلا عن أبحاث جامعة ستانفورد من خلال عرض كيف أن الخوارزميات المشتقة من الذكاء الاصطناعي "أفضل" في اكتشاف الالتهاب الرئوي من علماء الأشعة الفعليين، أظهر هيس بعض المغالطات في الافتراض.

"ما هو الأفضل"، سأل هيس ظريفًا محاولًا استخلاص تعريف أفضل للكلمة. في حين اعترف هيس بأن خوارزميات جامعة ستانفورد حققت معدل نجاح مرتفع ــ يصل إلى 75% ــ في اكتشاف الالتهاب الرئوي عن طريق عند قراءة الأشعة السينية وغيرها من عمليات الفحص، لا يزال أداؤها ضعيفًا عند مقارنتها بالتشخيصات التي أجراها أربعة من أطباء الأشعة المذكورين في يذاكر.

على الرغم من آراء هيس أ. كتقنية موفرة للوقت تسمح للأطباء بالعودة إلى رعاية المرضى بدلاً من قضاء الوقت في البرمجة الرسوم البيانية، فهو يحذر من أن التكنولوجيا ليست مثالية تمامًا، مشيرًا إلى أن خوارزميات اكتشاف الكائنات الخاصة بالذكاء الاصطناعي يمكن أن تخطئ تمامًا في التعرف على عمليات المسح.

الطبية أ. كطائرة بدون طيار

على هذا النحو، يرى هيس وزملاؤه أن الذكاء الاصطناعي. كتقنية تكميلية في الطب من شأنها أن تساعد الأطباء البشريين، ولن تحل محلهم. بينما أ. قال تشانغ إنه جيد في المهام المتكررة التي تستغرق وقتًا طويلاً لتحديد الأورام والتشوهات في عمليات المسح، إلا أنك لا تزال بحاجة إلى التفاعل البشري في رعاية المرضى.

وبدلا من ذلك، لتفسير الكم الهائل من البيانات التي سيتم جمعها، يتوقع مراقبو الصناعة أن يكون هناك واحد سيقوم الطبيب بإنشاء العديد من الوظائف الإضافية لعلماء البيانات لإنشاء خوارزميات للمساعدة في فهم ذلك بيانات. "سيكون لدينا نفس الشيء في الطب. وقال دي بروير: "أعتقد أن كل طبيب سيخلق مائة وظيفة لعالم البيانات، وبالتالي ستصبح الرعاية الصحية وظيفة مستمرة".

وقال وايت: "سنحتاج دائمًا إلى أشخاص مهتمين للتواصل مع إنسان، من إنسان إلى إنسان". "آمل ألا نفقد أبدًا لمسة يد على يد شخص آخر يطلب المساعدة، ويجب على شخص ما أن يترجم ذلك إلى مواقف في العالم الحقيقي."

توصيات المحررين

• توقفت Microsoft عن الذكاء الاصطناعي المخيف الذي يقرأ المشاعر.
• أحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي من نفيديا. تثبت النتائج أن ARM جاهز لمركز البيانات
• كيف يستخدم USPS وحدات معالجة الرسومات Nvidia و A.I. لتتبع البريد المفقود
• تريد Microsoft استخدام الذكاء الاصطناعي. لجعل الرعاية الصحية أفضل للجميع
• التقيت ببشر سامسونج الاصطناعيين، وأظهروا لي مستقبل الذكاء الاصطناعي.