แพทย์ต้องการกลับมารักษาอีกครั้งในแง่ดีเกี่ยวกับบทบาทของ A.I. ในด้านการแพทย์

AI. มีพลังในการเปลี่ยนแปลงโลก อย่างน้อยนั่นคือสิ่งที่เราได้รับแจ้งอยู่ตลอดเวลา ใช่ มันขับเคลื่อนผู้ช่วยเสียงและหุ่นยนต์สุนัข แต่มีบางพื้นที่ที่ถูกกฎหมายที่ A.I. ไม่เพียงแต่ทำให้สิ่งต่าง ๆ ง่ายขึ้นและสะดวกยิ่งขึ้นเท่านั้น ในกรณีของยาและการดูแลสุขภาพ มันช่วยชีวิตได้จริงๆ

แม้ว่าช่วงนี้จะมีการตีกลับก็ตาม แพทย์ผู้เชี่ยวชาญและเจ้าหน้าที่ของรัฐ มีความมั่นใจในศักยภาพในระยะยาวของพลังการเปลี่ยนแปลงของปัญญาประดิษฐ์ แต่นักวิจัยกำลังใช้แนวทางที่ระมัดระวังและวัดผลมากขึ้นในการดำเนินการ ใน แค่ปีที่ผ่านมาเราได้เห็นการก้าวกระโดดครั้งใหญ่ที่นำศักยภาพของ A.I. ในด้านการรักษาพยาบาลมาทำให้เป็นจริง

ทุกวันนี้ เรายืนอยู่บนขอบของการเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญในวิธีที่เราทุกคนจะได้รับประสบการณ์และใช้ข้อมูลทางการแพทย์ของเราในอนาคต

AI. ในระบบที่เสียหาย

“เราเริ่มจริงจังกับเรื่องนี้ในฐานะวินัยเมื่อประมาณห้าปีที่แล้ว แต่ตลอดอาชีพการงานของฉัน ฉันถูกหลอกหลอนด้วยความต้องการเทคโนโลยีนี้” ดร. Richard White บอกกับ Digital Trends เกี่ยวกับการโจมตีของสถาบันใน A.I. เขาเป็นประธานสาขารังสีวิทยาที่ Wexner Medical ของมหาวิทยาลัยโอไฮโอสเตต ศูนย์

“เป็นเวลานานที่สุดแล้วที่ฉันไม่สามารถเข้าใจได้ว่าเหตุใดจึงไม่มีประโยชน์สำหรับคอมพิวเตอร์ในการเลียนแบบสิ่งที่มนุษย์กำลังทำอยู่: เพื่อดูภาพทั้งหมดอย่างอุตสาหะ ที่เป็นแบบไดนามิกและพยายามคิดสิ่งนี้ขึ้นมา แล้วให้คอมพิวเตอร์ทำผิดพลาดแบบเดียวกับที่ฉันทำ เป็นเรื่องที่น่าหงุดหงิดมากเป็นเวลาอย่างน้อยสามครั้ง ทศวรรษ”

ไวท์บอกว่าเมื่อพวกเขาพยายามจะเสี่ยงเข้าไป รังสีพวกเขามองเห็นความจำเป็นอย่างแท้จริงสำหรับความชาญฉลาดด้านคอมพิวเตอร์ “ประมาณสี่หรือห้าปีที่แล้ว สิ่งต่าง ๆ เข้ามารวมกันและมันเป็นสิ่งที่ถูกต้องที่จะทำ มันกำลังสนองความต้องการอันหนักหน่วง และนั่นคือตอนที่เราเริ่มจริงจัง [กับ A.I.] ในห้องทดลองของเรา”

นักรังสีวิทยาจากระบบสุขภาพที่เข้าร่วมงาน GTC ในปีนี้ ได้แก่ White, Dr. Paul Chang ศาสตราจารย์และรองประธานจากมหาวิทยาลัยชิคาโก และ Dr. Christopher Hess นักรังสีวิทยาจากระบบสุขภาพที่เข้าร่วมงาน GTC ในปีนี้ ศาสตราจารย์และประธานสาขารังสีวิทยาจากมหาวิทยาลัยแคลิฟอร์เนีย ซานฟรานซิสโก (UCSF) เริ่มสำรวจ A.I. เพียงเพราะว่าปริมาณข้อมูลทางการแพทย์จากการสแกนภาพที่ได้รับการปรับปรุงนั้นเพิ่มมากขึ้น ล้นหลาม

ความก้าวหน้าของเทคโนโลยีการถ่ายภาพทางการแพทย์ส่งผลให้สามารถรวบรวมข้อมูลผู้ป่วยได้มากขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ Chang และเพื่อนร่วมงานของเขากล่าว ซึ่งนำไปสู่ความเหนื่อยหน่ายของแพทย์ แพทย์มองเห็นศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงของ A.I. เนื่องจากเทคโนโลยีสามารถช่วยให้พวกเขาฟื้นตัวได้ในบางครั้ง ใช้เวลาในการสแกนอย่างอุตสาหะ และสิ่งนี้ตามที่ดร. เฮสส์กล่าวไว้ ช่วยให้ “แพทย์กลายเป็นผู้รักษาได้ อีกครั้ง."

แต่ Chang เตือนเพื่อนผู้ปฏิบัติงานของเขาไม่ให้ถูก "ล่อลวง" ด้วยเทคโนโลยีใหม่ โดยสังเกตว่าจะต้องนำไปใช้อย่างถูกต้องจึงจะมีประสิทธิภาพ “คุณไม่สามารถรวม A.I. ก่อนเวลาอันควรได้ เข้าสู่ระบบที่พัง” เขากล่าว

ในหลาย ๆ ด้าน มันเป็นสถานการณ์ที่แน่นอนที่นำเรามาถึงจุดที่เราอยู่ทุกวันนี้

เป็นเจ้าของข้อมูลของคุณเอง

แนวทางปฏิบัติทางการแพทย์ในปัจจุบันมุ่งเน้นไปที่อัลกอริธึมและบันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์ ซอฟต์แวร์นี้ไม่ได้มุ่งเน้นไปที่การดูแลผู้ป่วยหรือการเรียนรู้ แต่เป็นระบบการจัดหมวดหมู่การรักษา ซึ่งจะทำให้บริษัทประกันสามารถจ่ายค่าบริการที่ดำเนินการให้กับแพทย์ได้

“อุตสาหกรรมได้เปลี่ยนแพทย์ให้เป็นลูกค้าโดยใส่รหัสเพื่อให้สามารถเรียกเก็บเงินได้” ดร. Walter Brouwer ซีอีโอของบริษัทวิเคราะห์ข้อมูล Doc AI. พูดว่า. “เราต้องหยุดสิ่งที่เรากำลังทำอยู่เพราะมันไม่ได้ผล หากนับปี 2562 คาดการณ์ว่าแพทย์ 400 คนจะฆ่าตัวตาย 150,000 คนจะเสียชีวิต และ การล้มละลายขั้นแรกคือเวชระเบียน เราจึงเชื่อว่าทุกคนจะพยายามแก้ไขระบบที่เป็นเช่นนั้น แก้ไขไม่ได้ ขึ้นอยู่กับคนไข้และแพทย์ที่จะพยายามแก้ไขปัญหานี้ เพราะเราคือตัวแทนแห่งทางเลือกสุดท้าย”

สำหรับ White การเปลี่ยนแปลงวิธีที่ข้อมูลไหลผ่านระบบถือเป็นก้าวแรกที่สำคัญในการใช้ประโยชน์จากพลังได้อย่างแท้จริง ของเอไอ ต่างจากสาขาอื่นๆ ที่ A.I. ได้รับการมองว่าเป็นผู้ส่งเสริมเทคโนโลยีที่ประสบความสำเร็จ เช่น การบริการลูกค้าและ การขับขี่แบบอัตโนมัติแนวธุรกิจด้านการดูแลสุขภาพอยู่ภายใต้กฎระเบียบที่ออกแบบมาเพื่อปกป้องสิทธิ์ความเป็นส่วนตัวของผู้ป่วย

“ฉันคิดว่าผู้ป่วยต้องได้รับความไว้วางใจในข้อมูลของตนเอง จากนั้นพวกเขาจะกำหนดวิธีการใช้ข้อมูลนั้นเมื่อเราเข้ามาในชีวิตของพวกเขา” เขากล่าว “มันเป็นภาระผูกพันทางศีลธรรมของเราที่จะต้องปกป้องมัน”

สำหรับ Anthem ซึ่งเป็นผู้ให้บริการประกันสุขภาพรายที่สองของประเทศซึ่งครอบคลุมชาวอเมริกันมากกว่า 40 ล้านคน หากการแบ่งปันข้อมูลสะดวกยิ่งขึ้น ผู้ป่วยก็จะรู้สึกว่าถูกบังคับมากขึ้น

“มันเป็นการแลกเปลี่ยนระหว่างความสะดวกสบายและความเป็นส่วนตัว” Rajeev Ronanki หัวหน้าเจ้าหน้าที่ดิจิทัลของ Anthem กล่าว “จนถึงตอนนี้ เรายังทำได้ไม่ดีนักในการทำให้การดูแลสุขภาพเป็นเรื่องง่าย สะดวก และสะดวก ดังนั้นทุกคนจึงต้องการให้คุณค่าของความเป็นส่วนตัวเหนือสิ่งอื่นใด ตัวอย่างเช่น หากจะช่วยคุณประหยัดเวลาได้สิบห้านาทีจากการพยายามกรอกแบบฟอร์มซ้ำซ้อนเดียวกันในสำนักงานแพทย์ของคุณเกี่ยวกับ สภาพสุขภาพของคุณและคุณสามารถเข้าออกได้รวดเร็วยิ่งขึ้น จากนั้นคนส่วนใหญ่จะเลือกความสะดวกสบายมากกว่าต้องการสร้างข้อมูล ส่วนตัว. แน่นอนว่าบางคนจะเลือกที่จะเก็บข้อมูลด้านสุขภาพของตนไว้เป็นส่วนตัว และเราต้องการที่จะสนับสนุนทั้งสองอย่าง”

เมื่ออุปกรณ์เคลื่อนที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น ผู้เชี่ยวชาญด้านสุขภาพก็จินตนาการถึงโลกที่ผู้ป่วยเป็นเจ้าของและ เก็บข้อมูลไว้ในอุปกรณ์ของพวกเขาโดยปล่อยให้สถาบันสุขภาพมีหน้าที่สร้างระบบที่สามารถปกปิดข้อมูล แชร์ และแลกเปลี่ยนข้อมูลได้

“ไม่มีสถาบันใดที่จะอนุญาตให้ส่งข้อมูลจำนวนมากจากระบบของพวกเขาได้ ดังนั้นเราจึงต้องนำ และพัฒนาโมเดลโดยเผยแพร่ให้สมาชิกทราบแล้วรับชมการเรียบเรียง “ไวท์ พูดว่า. “มันใช้งานได้จริงมากกว่ามาก”

ข้อมูลที่ผู้ป่วยแบ่งปันมากขึ้นอาจนำไปสู่การศึกษาทางคลินิกที่แม่นยำยิ่งขึ้น และลดอคติในด้านการแพทย์ ในโมเดลนี้ นักวิจัยต้องการพึ่งพาการเรียนรู้แบบ Edge มากกว่าระบบคลาวด์ในการประมวลผลข้อมูล แทนที่จะตั้งค่าข้อมูลบนคลาวด์ Edge Learning อาศัยโมเดลของ Apple สำหรับ A.I โดยที่ข้อมูลถูกจัดเก็บและประมวลผลภายในเครื่อง ซึ่งสัญญาว่าจะมีความเป็นส่วนตัวในระดับที่สูงขึ้น และเนื่องจากข้อมูลได้รับการประมวลผลภายในเครื่อง จึงสามารถประมวลผลได้เร็วกว่ามาก De Brouwer กล่าว

“ดังนั้นฉันจึงรวบรวมข้อมูลทั้งหมดของฉัน – บันทึกการรักษาพยาบาลของฉัน – หากฉันต้องการทำการทดลองทางคลินิก” De Brouwer กล่าวต่อ “หากฉันได้รับโปรโตคอล ฉันจะติดตามข้อมูลของฉันผ่านโปรโตคอลในโทรศัพท์ของฉัน ฉันได้รับเทนเซอร์ ฉันส่งเทนเซอร์ซึ่งไม่สามารถย้อนกลับได้ออกไป และพวกมันจะถูกเฉลี่ยกับข้อมูลอื่นๆ ทั้งหมด และฉันก็ได้รับข้อมูลกลับมาในโทรศัพท์ของฉัน ข้อมูลของฉันเป็นแบบส่วนตัว แต่ฉันได้รับการคาดการณ์ที่ดีกว่า เนื่องจากเทนเซอร์คือค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ย ซึ่งดีกว่าค่าเฉลี่ยแรก”

De Brouwer อ้างว่าสิ่งนี้จะเปลี่ยนการวิจัยทางการแพทย์ไปอย่างสิ้นเชิง “จริงๆ แล้วเราสามารถรวมเทนเซอร์ของเราและปล่อยให้ข้อมูลของเราอยู่ตรงนั้นได้ ผู้คนสามารถสร้างรายได้จากข้อมูลของตนได้จริงในฐานะสินทรัพย์ทางเศรษฐกิจที่แฝงอยู่ นั่นคือคำมั่นสัญญาของการเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง”

ด้วยตัวช่วยด้านเทคโนโลยีเช่น 5จีเซ็นเซอร์ภายในบ้านที่เชื่อมต่อ และอุปกรณ์สุขภาพอัจฉริยะ นักวิจัยทางการแพทย์อาจสามารถเข้าถึงแหล่งข้อมูลใหม่ๆ ที่พวกเขาอาจไม่ถือว่าเกี่ยวข้องกับการวิจัยทางการแพทย์ในปัจจุบันในเร็วๆ นี้

เรียกว่าข้อมูลคลุมเครือ หมอ AI. คาดการณ์ว่าปริมาณข้อมูลจะเพิ่มขึ้นมากถึง 32 เท่าในแต่ละปี และภายในปี 2020 เราจะมุ่งหน้าสู่อนาคตแบบแฟคทอเรียล "AI. พร้อมให้ความช่วยเหลือเพราะมันนำของขวัญแห่งเวลามาให้เรา” De Brouwer กล่าว “ฉันมองโลกในแง่ดีมากเกี่ยวกับอนาคต”

ลดอคติ

Anthem กำลังทำงานร่วมกับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อเป็นส่วนหนึ่งของความคิดริเริ่มในการใช้ A.I. อย่างมีความรับผิดชอบและมีจริยธรรม ประเมิน 17 ล้านบันทึกจากฐานข้อมูลเพื่อให้แน่ใจว่าไม่มีอคติใด ๆ ในอัลกอริทึมที่มีอยู่ สร้าง.

“เมื่อคุณสร้างอัลกอริธึมที่ส่งผลกระทบต่อชีวิตของผู้คน คุณจะต้องระมัดระวังมากขึ้น” เจอร์รี แมคเนอร์นีย์ สมาชิกสภาคองเกรสจากพรรคเดโมแครต (ประธานร่วมของรัฐสภา) กล่าว AI. Caucus) ในการพูดคุยแยกต่างหากที่ GTC ซึ่งเน้นย้ำถึงผลที่ตามมาของชีวิตและความตายเมื่อ A.I. ใช้ในโครงสร้างพื้นฐานที่สำคัญ เช่น การใช้งานทางการทหาร “เมื่อคุณมีข้อมูลที่มีอคติไม่ดี คุณก็จะได้ผลลัพธ์ที่คล้ายคลึงกัน การได้รับข้อมูลที่ดีมาครอบครองถือเป็นความท้าทายที่ยิ่งใหญ่มาก”

นอกจากนี้ เมื่อคุณมีข้อมูลที่จำกัด อคติก็สามารถคืบคลานเข้ามาได้ง่ายขึ้น Hess อธิบายว่า มันสามารถบิดเบือนการศึกษาทางการแพทย์และการตีความผลลัพธ์ได้ อ้างอิงงานวิจัยของมหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ด เพื่อแสดงให้เห็นว่าอัลกอริธึมที่ได้รับจาก A.I. สามารถ "ดีกว่า" ในการตรวจหาโรคปอดบวมมากกว่านักรังสีวิทยาจริงได้อย่างไร Hess ได้แสดงให้เห็นถึงความเข้าใจผิดบางประการในข้อสันนิษฐาน

“อะไรจะดีกว่า” เฮสหน้าตาเจ้าเล่ห์ถามขณะพยายามแยกคำจำกัดความของคำให้ดีขึ้น ขณะที่เฮสส์ยอมรับว่าอัลกอริธึมของสแตนฟอร์ดมีอัตราความสำเร็จสูง – สูงกว่าร้อยละ 75 – ในการตรวจหาโรคปอดบวมโดย การอ่านค่าเอกซเรย์และการสแกนอื่นๆ ยังคงมีประสิทธิภาพต่ำกว่าเมื่อเปรียบเทียบกับการวินิจฉัยของนักรังสีวิทยา 4 คนที่อ้างถึงใน ศึกษา.

แม้ว่า Hess จะมองว่า A.I. เป็นเทคโนโลยีที่ช่วยประหยัดเวลาซึ่งช่วยให้แพทย์สามารถกลับไปดูแลผู้ป่วยได้ แทนที่จะใช้เวลาไปกับการเขียนโค้ด เขาเตือนว่าเทคโนโลยีนี้ยังไม่สมบูรณ์แบบ โดยสังเกตว่าอัลกอริธึมการตรวจจับวัตถุของ A.I. สามารถระบุผิดพลาดได้อย่างสมบูรณ์ สแกน

เอไอทางการแพทย์ เหมือนโดรน

ด้วยเหตุนี้ Hess และเพื่อนร่วมงานจึงมองว่า A.I. เป็นเทคโนโลยีเสริมทางการแพทย์ที่จะช่วยมิใช่แทนที่แพทย์ของมนุษย์ ในขณะที่ A.I. Chang กล่าวว่า คุณยังต้องมีปฏิสัมพันธ์ของมนุษย์ในการดูแลผู้ป่วย โดยสามารถระบุเนื้องอกและความผิดปกติในการสแกนซ้ำๆ และใช้เวลานานได้

แต่เพื่อตีความขุมทรัพย์ข้อมูลจำนวนมหาศาลที่จะถูกรวบรวม ผู้สังเกตการณ์ในอุตสาหกรรมคาดการณ์ว่าจะมีเพียงข้อมูลเดียว แพทย์จะสร้างงานเพิ่มเติมมากมายสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อสร้างอัลกอริทึมเพื่อช่วยทำความเข้าใจเรื่องนั้น ข้อมูล. “เราจะมีเหมือนกันในด้านการแพทย์ ฉันคิดว่าแพทย์ทุกคนจะสร้างงานนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้ร้อยตำแหน่ง ดังนั้นการดูแลสุขภาพจะกลายเป็นงานต่อเนื่อง” De Brouwer กล่าว

“เราต้องการคนที่เอาใจใส่เสมอเพื่อติดต่อกับมนุษย์ จากมนุษย์สู่มนุษย์” ไวท์กล่าว “ฉันหวังว่าเราจะไม่พลาดการสัมผัสมือของบุคคลอื่นเพื่อขอความช่วยเหลือ และต้องมีใครสักคนแปลมันให้เข้ากับสถานการณ์ในโลกแห่งความเป็นจริง”

คำแนะนำของบรรณาธิการ

• Microsoft เลิกใช้ A.I. อ่านอารมณ์ที่น่าขนลุกแล้ว
• A.I. ล่าสุดของ Nvidia ผลลัพธ์พิสูจน์ได้ว่า ARM พร้อมสำหรับศูนย์ข้อมูลแล้ว
• USPS ใช้ Nvidia GPU และ A.I. เพื่อติดตามจดหมายที่หายไป
• Microsoft ต้องการใช้ A.I. เพื่อให้การดูแลสุขภาพดีขึ้นสำหรับทุกคน
• ฉันได้พบกับมนุษย์เทียมของ Samsung และพวกเขาก็แสดงให้ฉันเห็นอนาคตของ A.I.