Yapay Zekanın Tıptaki Rolü Konusunda İyimser Olan Doktorlar İyileşmeye Geri Dönmek İstiyor

yapay zeka dünyayı dönüştürme gücüne sahip; en azından bize sürekli söylenen bu. Evet, sesli asistanlara ve robotik köpeklere güç veriyor ancak yapay zekanın kullanılabileceği bazı meşru alanlar da var. sadece işleri daha kolay ve daha rahat hale getirmekle kalmıyor. Tıp ve sağlık hizmetleri söz konusu olduğunda, aslında hayat kurtarıyor.

Ancak son zamanlarda bir geri çekilme var. Tıp uzmanları ve hükümet yetkilileri Yapay zekanın dönüştürücü güçlerinin uzun vadeli potansiyeli konusunda iyimserler ancak araştırmacılar uygulamaya yönelik daha temkinli ve ölçülü bir yaklaşım benimsiyor. İçinde sadece geçen yıl, yapay zekanın tıbbi bakımdaki potansiyelini alıp gerçeğe dönüştüren büyük atılımlara tanık olduk.

Bugün, gelecekte tıbbi verilerimizi nasıl deneyimleyeceğimiz ve kullanacağımız konusunda önemli bir dönüşümün eşiğindeyiz.

yapay zeka bozuk bir sistemde

"Belki beş yıl önce bir disiplin olarak bu konuda ciddileştik, ancak tüm kariyerim boyunca bu teknolojiye olan ihtiyaç beni rahatsız etti" dedi Dr. Richard White, Digital Trends'e kurumun yapay zekaya girişini anlattı. Ohio Eyalet Üniversitesi Wexner Medical'de radyoloji başkanıdır. Merkez

"Uzun bir süre boyunca, insanların yaptığı şeyleri kopyalamak için bilgisayarların neden bir faydası olmadığını anlayamadım: tüm görselleri zahmetli bir şekilde incelemek. dinamikti ve bunu bulmaya çalışıyordum ve daha sonra bilgisayarın benim yaptığım hataların aynısını yapmasını sağlamak en az üç yıl boyunca çok sinir bozucuydu onlarca yıl.”

White, girişimde bulunmaya çalıştıklarında şunları söyledi: radyomik, bilgisayar zekasına gerçek bir ihtiyaç olduğunu gördüler. “Yaklaşık dört ya da beş yıl önce işler yolunda gidiyordu ve yapılacak en doğru şey buydu. Ciddi bir ihtiyacı karşılıyordu ve işte o zaman laboratuvarlarımızda [AI ile] ciddi bir şekilde çalışmaya başladık."

Bu yıl GTC'ye katılan sağlık sistemlerinden radyologlar arasında White, Chicago Üniversitesi'nden profesör ve başkan yardımcısı Dr. Paul Chang ve Dr. Christopher Hess yer alıyor. San Francisco'daki Kaliforniya Üniversitesi'nden (UCSF) profesör ve radyoloji başkanı, yapay zekayı keşfetmeye başladı. çünkü gelişmiş görüntüleme taramalarından elde edilen tıbbi veri miktarı ezici.

Chang ve meslektaşları, tıbbi görüntüleme teknolojisindeki ilerlemelerin önemli ölçüde daha fazla hasta verisinin toplanmasıyla sonuçlandığını ve bunun da doktor tükenmişliğine yol açtığını söyledi. Doktorlar, teknolojinin zamanın bir kısmını geri kazanmalarına olanak tanıyabileceği için yapay zekanın dönüştürücü potansiyelini görüyor Zahmetli bir şekilde taramalardan geçmek için harcanıyor ve Dr. Hess'e göre bu, "doktorların şifacı olmasına olanak tanıyor" Tekrar."

Ancak Chang, uygulayıcı arkadaşlarını yeni teknoloji tarafından "baştan çıkarılmamaları" konusunda uyarıyor ve etkili olabilmesi için doğru şekilde uygulanması gerektiğine dikkat çekiyor. “Yapay zekayı zamanından önce dahil edemezsiniz. çökmüş bir sisteme dönüştük” dedi.

Birçok bakımdan bizi bugün bulunduğumuz yere getiren de tam olarak bu senaryodur.

Kendi verilerinize sahip olmak

Şu anda mevcut tıp uygulaması algoritmalar ve elektronik sağlık kayıtları etrafında şekilleniyor. Bu yazılım hasta bakımına veya öğrenmeye odaklanmıyor, ancak tedavileri kategorize eden bir sistemdir ve bu da sigortacıların gerçekleştirilen hizmetler için doktorlara ödeme yapmasına olanak tanır.

Veri analitiği firması Doc'un CEO'su Dr. Walter Brouwer, "Sektör, doktorları faturalandırılabilmeleri için kod koyabilecekleri müşterilere dönüştürdü" dedi. yapay zeka söz konusu. "Yaptığımız işi durdurmamız gerekiyor çünkü işe yaramıyor. 2019 yılını ele alırsak tahminler 400 doktorun intihar edeceği, 150.000 kişinin öleceği ve İflas etmenin ilk yolu tıbbi kayıtlar olacaktır, bu nedenle herkesin bozulan bir sistemi düzeltmeye çalışacağına güveniyoruz. düzeltilemez. Bunu düzeltmek hastaya ve doktorlara kalmış çünkü biz son çare olarak başvurulacak mercileriz."

White'a göre verinin sistemdeki akış şeklini değiştirmek, güçten gerçek anlamda yararlanabilmek için önemli bir ilk adımdır. A.I. A.I.'nin bulunduğu diğer alanların aksine. büyük ölçüde müşteri hizmetleri ve teknoloji gibi başarılı teknoloji sağlayıcılar olarak görülmüştür. otonom sürüşSağlık sektörü, hastaların mahremiyet haklarını korumak için tasarlanmış düzenlemelerle doludur.

"Bence hastaya kendi verileri emanet edilmeli ve biz onların hayatlarına girdiğimizde bu verilerin nasıl kullanılacağını onlar yönlendirmelidir" dedi. "Onu korumak bizim ahlaki yükümlülüğümüzdür"

Ülkenin 40 milyondan fazla Amerikalıyı kapsayan ikinci sağlık sigortası sağlayıcısı olan Anthem'e göre, eğer veri paylaşımı daha uygunsa, hastalar bunu yapmaya daha fazla mecbur kalacaklardır.

Anthem'in dijital sorumlusu Rajeev Ronanki, "Bu gerçekten rahatlık ve gizlilik arasında bir denge" dedi. "Şu ana kadar sağlık hizmetlerini basit, kolay ve kullanışlı hale getirme konusunda iyi bir iş çıkaramadık, bu nedenle herkes mahremiyete her şeyden daha fazla değer vermek istiyor. Örneğin, doktorunuzun muayenehanesinde aynı gereksiz formları doldurmaya çalışmaktan sizi on beş dakika kurtaracaksa sağlık durumunuz ve daha hızlı girip çıkabilmeniz durumunda, çoğu kişi verilerini saklamak yerine rahatlığı seçecektir. özel. Elbette bazı insanlar sağlık bilgilerini gizli tutmayı tercih edecek ve biz her ikisini de destekleyebilmek istiyoruz."

Mobil cihazlar daha güçlü hale geldikçe sağlık profesyonelleri, hastaların sahip olduğu ve sahip olduğu bir dünya tasavvur ediyor. verileri cihazlarında depolarVerilerin anonimleştirilebileceği, paylaşılabileceği ve değiş tokuş edilebileceği bir sistem oluşturma sorumluluğu sağlık kurumlarına bırakılıyor.

“Hiçbir kurum, sistemlerinden büyük miktarlarda veri gönderilmesine izin vermez, bu yüzden modelleri geliştirip abonelere dağıtıp ardından “Beyaz söz konusu. "Çok daha pratik."

Hastalar tarafından paylaşılan daha büyük bir veri havuzu, daha doğru klinik çalışmalara yol açabilir ve tıpta önyargıyı azaltabilir. Bu modelde araştırmacılar, verileri işlemek için bulut yerine uç öğrenmeye güvenmek istiyor. Bilgilerin buluta aktarılması yerine uç öğrenme, yapay zeka için Apple modeline dayanır. Verilerin yerel olarak depolandığı ve işlendiği yer, daha yüksek düzeyde gizlilik vaat ediyor. De Brouwer, verilerin yerel olarak işlendiği için çok daha hızlı işlenebileceğini iddia etti.

De Brouwer, "Dolayısıyla klinik bir deney yapmak istiyorsam tüm verilerimi (sağlık hizmeti kayıtlarımı) topluyorum" diye devam etti. “Bana bir protokol verilirse verilerimi telefonumdaki protokoller üzerinden takip ediyorum. Tensörler alıyorum. Geri dönüşü olmayan tensörleri gönderiyorum ve bunların diğer tüm verilerle ortalaması alınıyor ve verileri telefonuma geri alıyorum. Verilerim özel ama daha iyi bir tahmin elde ediyorum çünkü tensörler ortalamanın ortalamasının ortalamasıdır, bu da ilk ortalamadan daha iyidir."

De Brouwer bunun tıbbi araştırmaları tamamen değiştireceğini iddia etti. "Aslında tensörlerimizi birleştirip verilerimizi olduğu yerde bırakabiliriz. İnsanlar aslında verilerinden gizli bir ekonomik varlık olarak para kazanabilirler. Derin öğrenmenin vaadi budur."

Teknolojiyi etkinleştirenlerle, örneğin 5G, bağlantılı ev sensörleri ve akıllı sağlık cihazları sayesinde tıbbi araştırmacılar, bugün tıbbi araştırmalarıyla alakalı olduğunu düşünmedikleri yeni veri kaynaklarına çok yakında erişebilirler.

Bulanık veri denir, Doktor. yapay zeka veri miktarının her yıl 32 kata kadar artacağını ve 2020 yılına kadar faktöriyel bir geleceğe doğru gideceğimizi öngörüyor. “A.I. yardım etmek için burada çünkü bu bize zaman armağanını getiriyor," dedi De Brouwer. "Gelecek konusunda çok iyimserim"

Önyargının azaltılması

Yapay zekanın sorumlu ve etik kullanımına yönelik girişiminin bir parçası olarak Anthem, şu anda veri bilimcilerle birlikte çalışıyor. Sahip olduğu algoritmalarda herhangi bir sapma olmadığından emin olmak için veri tabanlarındaki 17 milyon kaydı değerlendiriyor yarattı.

Demokrat Kongre üyesi Jerry McNerney (Kongre Eşbaşkanı) "İnsanların hayatlarını etkileyen algoritmalar oluşturduğunuzda çok daha dikkatli olmanız gerekir" dedi. yapay zeka Grup Toplantısı), GTC'de A.I.'nin bazı ölüm kalım sonuçlarını vurgulayan ayrı bir konuşmada. askeri uygulamalar gibi kritik altyapılarda kullanılmaktadır. "Kötü derecede önyargılı verileriniz olduğunda, benzer sonuçlara sahip olacaksınız. İyi verilere ulaşmak çok büyük bir zorluktur."

Ayrıca Hess, sınırlı veriye sahip olduğunuzda önyargının daha kolay ortaya çıkabileceğini, bunun tıbbi çalışmaları ve sonuçların yorumunu çarpıtabileceğini açıkladı. Stanford Üniversitesi'nin araştırmasından alıntı Yapay zekadan türetilen algoritmaların zatürreyi tespit etmede gerçek radyologlardan nasıl "daha iyi" olduğunu gösteren Hess, varsayımdaki bazı yanılgıları da gösterdi.

Kelimenin daha iyi bir tanımını çıkarmaya çalışan şakacı Hess, "Daha iyi olan ne?" diye sordu. Hess, Stanford'un algoritmalarının zatürreyi tespit etmede yüzde 75'in üzerinde yüksek bir başarı oranına sahip olduğunu kabul etti. Röntgen ve diğer taramaları okuduğunda, raporda adı geçen dört radyoloğun koyduğu teşhislerle karşılaştırıldığında hala düşük performans gösteriyordu. çalışmak.

Hess, A.I. doktorların kodlamaya zaman harcamak yerine hasta bakımına geri dönmelerine olanak tanıyan, zaman kazandıran bir teknoloji olarak Grafiklerde teknolojinin pek de mükemmel olmadığı konusunda uyarıyor ve yapay zekanın nesne tespit algoritmalarının tamamen yanlış tanımlayabileceğini belirtiyor. tarar.

Tıbbi Yapay Zeka dron olarak

Bu nedenle Hess ve meslektaşları A.I. tıpta insan doktorların yerine geçmeyecek, yardımcı olacak tamamlayıcı bir teknoloji olarak. A.I. Chang, taramalardaki tümörleri ve anormallikleri tespit etme gibi tekrarlayan, zaman alan görevlerde iyi olduğunu, hasta bakımında hâlâ insan etkileşimine ihtiyaç duyulduğunu söyledi.

Bunun yerine, toplanacak devasa miktarda veriyi yorumlamak için endüstri gözlemcileri tek bir doktor, veri bilimcilerinin bunu anlamalarına yardımcı olacak algoritmalar oluşturmaları için çok sayıda ek iş yaratacak veri. “Tıpta da aynısını yaşayacağız. Her doktorun yüz veri bilimci işi yaratacağını, dolayısıyla sağlık hizmetlerinin sürekli bir işlev haline geleceğini düşünüyorum" dedi De Brouwer.

White, "İnsanlarla insan arasında etkileşim kuracak duyarlı insanlara her zaman ihtiyacımız olacak" dedi. "Umarım yardım isteyen başka bir kişinin elinin dokunuşunu asla kaybetmeyiz ve birisinin bunu gerçek dünyadaki durumlara çevirmesi gerekir."

Editörlerin Önerileri

• Microsoft, tüyler ürpertici, duygu okuyan yapay zekasından vazgeçiyor.
• Nvidia'nın en yeni yapay zekası. sonuçlar ARM'ın veri merkezi için hazır olduğunu kanıtlıyor
• USPS, Nvidia GPU'larını ve A.I.'yi nasıl kullanıyor? eksik postaları takip etmek için
• Microsoft, A.I.'yi kullanmak istiyor. sağlık hizmetlerini herkes için daha iyi hale getirmek
• Samsung'un yapay insanlarıyla tanıştım ve onlar bana yapay zekanın geleceğini gösterdiler.