Дебаты об использовании искусственного интеллекта и таких платформ, как ChatGPT, в разных секторах разгораются по мере того, как энтузиасты рекламируют недавние прорывы, в то время как критики указывают на потенциальные подводные камни искусственного интеллекта и способы неправильного использования технологии.
И хотя искусственный интеллект уже внедряется в некоторых областях сектора здравоохранения, перед отраслью стоят серьезные препятствия, поскольку она стремится внедрить в эту область новейшие технологические достижения.
Гита Найяр, бывший главный врач Salesforce, сравнила эти проблемы с теми, с которыми сталкиваются самоуправляемые автомобили - не у всех поднимается рука сесть в машину, полностью управляемую искусственным интеллектом.
"Теперь идея самоуправляемого автомобиля, который дополняет того, кто на самом деле сидит за рулем, становится интересной. Это то, что нам нужно в здравоохранении", - сказал Найяр в интервью Yahoo Finance.
"Все зациклены на этом: "Нам больше не понадобится врач...Искусственный интеллект здесь для того, чтобы спасти положение."Это не совсем так", - добавила она.
Эта тема была в центре внимания на крупной конференции по здравоохранению в этом месяце, где руководители предупредили, что еще многое предстоит понять о машинном обучении и его влиянии на сектор.
Одна из самых больших проблем, с которыми сталкивается сектор здравоохранения, является уникальной для отрасли — большая часть медицинских данных в значительной степени защищена и скрыта. И эта конфиденциальность усложняет усилия по созданию пула данных, достаточно надежного для развертывания по всему сектору.
Правительство США уже высказало свои опасения по поводу роли искусственного интеллекта в здравоохранении и определило, что качество данных является ключевой областью, которая нуждается в улучшении.
"Разработка или расширение доступа к высококачественным наборам данных могло бы помочь облегчить обучение и тестирование технологий ML (машинного обучения) в разнообразных и репрезентативных условиях", - говорится в отчете Управления государственной отчетности. "Это могло бы повысить производительность и обобщаемость технологий, помочь разработчикам понять их эффективность и области для улучшения, а также способствовать укреплению доверия к этим технологиям и их внедрению".
В настоящее время более 97% медицинских данных, вводимых в системы, не используются — и объем этих данных вырос всего за десять лет с 15% всей медицинской информации, являющейся цифровой, до почти 98% на сегодняшний день, сообщил Yahoo Finance главный медицинский директор GE Healthcare (GE) Таха Касс-Хаут..
Но, по мнению Касс-Хаута, эти данные пока ненадежны, потому что им не хватает структуры. "А без этого вы не сможете эффективно запрашивать и анализировать их или принимать какие-либо решения", - сказал Касс-Хаут.
"Гораздо более эффективные" инструменты
Касс-Хаут по-прежнему оптимистично смотрит на использование искусственного интеллекта в здравоохранении, отмечая, что он уже используется, например, в радиологии, а также при создании новых методов лечения.
Но он сказал, что ключом к успеху искусственного интеллекта по-прежнему является участие человека в этих процессах. Найяр согласился, заявив, что искусственный интеллект также может быть использован в качестве инструмента, помогающего пациентам придерживаться своих лекарств. Она объяснила, снова обратившись к примеру с самоуправляемым автомобилем.
"Он не обязательно должен вести машину за вас, но может ли он посадить вас в нужную машину и сказать, чтобы вы пристегнулись ремнем безопасности", - сказал Найяр. "Есть много разных вещей, которые ИИ может сделать, чтобы помочь дополнить это путешествие пациента".
Искусственный интеллект также обладает потенциалом для того, чтобы помочь фармацевтической промышленности быть более эффективной в своих исследованиях и разработках. Moderna (MRNA), например, использовала AWS (AMZN), чтобы помочь определить, какую формулу вакцины использовать в своих усилиях по защите от COVID-19.
"Moderna смогла так быстро достичь основных этапов разработки благодаря программируемой природе мРНК", - сказал Дейв Джонсон, вице-президент Moderna по информатике, данным, науке и искусственному интеллекту.
А биотехнологический гигант только что объявил о новом партнерстве с IBM (ИБМ) для дальнейшего изучения использования искусственного интеллекта в медицине.
Билл Гейтс также недавно рассказал о возможностях искусственного интеллекта не только помогать фармацевтическим компаниям, но и о потенциале, который эта технология имеет для общественного здравоохранения в развивающихся странах.
"Уже существует программное обеспечение, которое может просматривать эти данные, определять возможные пути, искать мишени для патогенов и соответствующим образом разрабатывать лекарства". основатель Microsoft (MSFT) заявил об этом в недавнем письме. Гейтс сказал, что следующее поколение инструментов искусственного интеллекта будет намного эффективнее, "и они смогут предсказывать побочные эффекты и определять уровни дозирования".
Некоторые эксперты надеются, что искусственный интеллект поможет с оформлением документов кроме того, это является значительным бременем для врачей в эпоху электронных медицинских записей и претензий, а также для страховщика при принятии решения о покрытии претензий.
Неверные данные могут "поставить под угрозу прогресс"
Эксперты также обеспокоены потенциалом искусственного интеллекта выдавать результаты, основанные на искаженных данных, на которых учатся машины, что является известным риском для моделей машинного обучения в здравоохранении.
Решение этих проблем также помогло бы ослабить опасения клиницистов, отмечается в отчете GAO. И знакомый путь — надежные клинические испытания — мог бы стать решением.
"Несмотря на энтузиазм и продемонстрированные преимущества внедрения инструментов искусственного интеллекта в клиническую практику, низкое качество данных и распространенные предубеждения в здравоохранении могут поставить под угрозу прогресс в достижении справедливости в отношении здоровья и подпитывать сохраняющуюся неопределенность и колебания в отношении внедрения этих инструментов", - говорится в отчете.
Отчасти именно поэтому недавние дебаты были сосредоточены на слишком быстром продвижении технологии вперед, как подчеркивается в недавнем письме, подписанном, в частности, генеральным директором Tesla (TSLA) Илоном Маском и генеральным директором Apple (AAPL) Тимом Куком. Это не требует паузы в разработке искусственного интеллекта в целом, а "просто отступления от опасной гонки к все более масштабным непредсказуемым моделям "черного ящика" с появляющимися возможностями" по крайней мере на шесть месяцев. "Если такая пауза не может быть введена быстро, правительствам следует вмешаться и ввести мораторий", - говорилось в письме.
Но некоторые, например Гейтс, заявили, что призыв к паузе нереалистичен. Вместо этого должно быть ответственное строительство, сказал Касс-Хаут. Что проще в мире здравоохранения, благодаря уже существующему регулированию. Это повышает вероятность того, что ответственное использование искусственного интеллекта будет на первом месте, что означает знание того, как модели ведут себя с течением времени, как измерять результаты и гарантировать, что "в курсе есть человек, который оценивает, корректирует, редактирует", - добавил Касс-Хаут.
И данные должны быть надежными или мультимодальными. Это включает в себя хранение медицинских записей человека, текстов, медицинских изображений, записей и результатов лабораторных исследований в одном месте, чтобы помочь в анализе и постановке диагноза.
Все это, по мнению Касс-Хаут, означает, что потребуется время, чтобы эта технология оказала значительное влияние на сектор здравоохранения. "Эти модели никогда не обучались на такого рода данных".
Подписывайтесь на Анджали в Twitter @AnjKhemЧитайте последние финансовые и деловые новости от Yahoo Finance
