KI-eksperts beprate hoe't robuste KI yn sûnenssoarch yntegrearre wurde kin, wêrom't ynterdissiplinêre gearwurking kritysk is, en it potinsjeel fan generative KI yn ûndersyk.
Feifei Li en Lloyd Minor joegen iepeningswurden op it earste RAISE Health Symposium oan 'e Stanford University School of Medicine op 14 maaie. Steve Fish
De measte minsken dy't fongen binne troch keunstmjittige yntelliginsje hawwe in soarte fan "aha"-momint hân, wêrtroch't se har geast iepene hawwe foar in wrâld fan mooglikheden. Op it earste RAISE Health Symposium op 14 maaie dielde Lloyd Minor, MD, dekaan fan 'e Stanford University School of Medicine en fise-presidint foar medyske saken oan 'e Stanford University, syn perspektyf.
Doe't in nijsgjirrige teenager frege waard om syn befiningen oangeande it binnenear gear te fetsjen, wendde hy him ta generative keunstmjittige yntelliginsje. "Ik frege: 'Wat is superieure kanaaldehiscinsjesyndroom?' fertelde Minor oan hast 4.000 symposiumdielnimmers. Binnen in pear sekonden ferskynden ferskate paragrafen.
"Se binne goed, echt goed," sei er. "Dat dizze ynformaasje gearstald is ta in bondige, oer it algemien krekte en dúdlik prioritearre beskriuwing fan 'e sykte. Dit is frij opmerklik."
In protte dielden de entûsjasme fan Minor oer it healdeiske evenemint, dat in útwreiding wie fan it RAISE Health-inisjatyf, in projekt lansearre troch de Stanford University School of Medicine en it Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence (HAI) om it ferantwurdlike gebrûk fan keunstmjittige yntelliginsje yn biomedysk ûndersyk, ûnderwiis en pasjintesoarch te begelieden. De sprekkers ûndersochten wat it betsjut om keunstmjittige yntelliginsje yn 'e medisinen te ymplementearjen op in manier dy't net allinich nuttich is foar dokters en wittenskippers, mar ek transparant, earlik en lykweardich foar pasjinten.
"Wy leauwe dat dit in technology is dy't minsklike kapasiteiten ferbetteret," sei Fei-Fei Li, heechlearaar ynformatika oan 'e Stanford School of Engineering, direkteur fan it RAISE Health with Minor-projekt en mei-direkteur fan HAI. Generaasje nei generaasje kinne nije technologyen ûntstean: fan nije molekulêre sekwinsjes fan antibiotika oant it yn kaart bringen fan biodiversiteit en it iepenbierjen fan ferburgen dielen fan fûnemintele biology, AI fersnelt wittenskiplike ûntdekking. Mar net alles dêrfan is foardielich. "Al dizze tapassingen kinne ûnbedoelde gefolgen hawwe, en wy hawwe ynformatika nedich dy't [keunstmjittige yntelliginsje] ferantwurdlik ûntwikkelje en ymplementearje, en gearwurkje mei in ferskaat oan belanghawwenden, fan dokters en etici ... oant feiligenseksperts en fierder," seit se. "Inisjativen lykas RAISE Health demonstrearje ús ynset hjirfoar."
De konsolidaasje fan trije divyzjes fan Stanford Medicine - de School of Medicine, Stanford Health Care en de Stanford University School of Child Health Medicine - en de ferbiningen mei oare ûnderdielen fan Stanford University hawwe it yn in posysje brocht dêr't saakkundigen wrakselje mei de ûntwikkeling fan keunstmjittige yntelliginsje, behear en yntegraasjeproblemen op it mêd fan sûnenssoarch en medisinen. Genêskunde, gie it ferske.
"Wy binne goed posysjonearre om in pionier te wêzen yn 'e ûntwikkeling en ferantwurdlike ymplemintaasje fan keunstmjittige yntelliginsje, fan fûnemintele biologyske ûntdekkingen oant it ferbetterjen fan medisynûntwikkeling en it effisjinter meitsjen fan klinyske proefprosessen, oant en mei de eigentlike levering fan sûnenssoarchtsjinsten. De manier wêrop it sûnenssoarchsysteem ynrjochte is," sei er.
In oantal sprekkers beklamme in ienfâldich konsept: fokus op 'e brûker (yn dit gefal de pasjint of dokter) en alles oars sil folgje. "It set de pasjint sintraal yn alles wat wy dogge," sei Dr. Lisa Lehmann, direkteur fan bio-etyk by it Brigham and Women's Hospital. "Wy moatte rekken hâlde mei harren behoeften en prioriteiten."
Fan lofts nei rjochts: STAT News-presintatrise Mohana Ravindranath; Jessica Peter Lee fan Microsoft Research; Sylvia Plevritis, heechlearaar biomedyske datawittenskip, besprekt de rol fan keunstmjittige yntelliginsje yn medysk ûndersyk. Steve Fish
Sprekkers op it paniel, wêrûnder Lehmann, medysk bio-etikus fan Stanford University Mildred Cho, MD, en Google Chief Clinical Officer Michael Howell, MD, neamden de kompleksiteit fan sikehûssystemen, en beklamme de needsaak om har doel te begripen foardat der yntervinsje plakfynt. Ymplementearje it en soargje derfoar dat alle ûntwikkele systemen ynklusyf binne en harkje nei de minsken dy't se bedoeld binne om te helpen.
Ien kaai is transparânsje: it makket dúdlik wêr't de gegevens dy't brûkt wurde om it algoritme te trainen weikomme, wat it oarspronklike doel fan it algoritme is, en oft takomstige pasjintgegevens it algoritme sille bliuwe helpen by it learen, ûnder oare faktoaren.
"Besykje etyske problemen te foarsizzen foardat se serieus wurde, [betsjut] it perfekte swiete plak te finen wêr't jo genôch witte oer de technology om der wat fertrouwen yn te hawwen, mar net foardat [it probleem] him fierder ferspriedt en it earder oplost.", sei Denton Char. Kandidaat fan Medyske Wittenskippen, Associate Professor fan 'e ôfdieling Pediatryske Anesthesiology, Perioperative Genêskunde en Pynmedisinen. Ien wichtige stap, seit er, is it identifisearjen fan alle belanghawwenden dy't mooglik beynfloede wurde troch de technology en it bepalen hoe't se sels dy fragen beantwurdzje wolle.
Jesse Ehrenfeld, MD, presidint fan 'e American Medical Association, besprekt fjouwer faktoaren dy't de oannimming fan digitale sûnensmiddels oandriuwe, ynklusyf dyjingen dy't oandreaun wurde troch keunstmjittige yntelliginsje. Is it effektyf? Sil dit wurkje yn myn ynstelling? Wa betellet? Wa is ferantwurdlik?
Michael Pfeffer, MD, haadynformaasjeoffisier fan Stanford Health Care, neamde in resint foarbyld wêryn in protte fan 'e problemen waarden testen ûnder ferpleechkundigen yn sikehûzen fan Stanford. Klinisy wurde stipe troch grutte taalmodellen dy't earste annotaasjes leverje foar ynkommende berjochten fan pasjinten. Hoewol it projekt net perfekt is, melde dokters dy't holpen hawwe by it ûntwikkeljen fan 'e technology dat it model har wurkdruk ferminderet.
"Wy rjochtsje ús altyd op trije wichtige dingen: feiligens, effisjinsje en ynklúzje. Wy binne dokters. Wy dogge in eed om 'gjin skea oan te dwaan', sei Nina Vasan, MD, klinysk assistint-heechlearaar psychiatry en gedrachswittenskippen, dy't mei Char en Pfeffer by de groep kaam. "Dit moat de earste manier wêze om dizze ark te evaluearjen."
Nigam Shah, MBBS, Ph.D., heechlearaar medisinen en biomedyske gegevenswittenskip, begon de diskusje mei in skokkende statistyk nettsjinsteande in earlike warskôging oan it publyk. "Ik praat yn algemiene termen en sifers, en soms binne se tige direkt," sei er.
Neffens Shah hinget it súkses fan AI ôf fan ús fermogen om it te skalearjen. "It dwaan fan goed wittenskiplik ûndersyk nei in model duorret sawat 10 jier, en as elk fan 'e 123 fellowship- en residinsjeprogramma's it model op dat nivo fan strangens testen en ynsette woe, soe it tige lestich wêze om de juste wittenskip te dwaan, sa't wy op it stuit ús ynspanningen organisearje en [testje]]. It soe $ 138 miljard kostje om derfoar te soargjen dat al ús siden goed wurkje," sei Shah. "Wy kinne dit net betelje. Dat wy moatte in manier fine om út te wreidzjen, en wy moatte útwreidzje en goede wittenskip dwaan. De strangensfeardigens binne op it iene plak en de skalearfeardigens binne op in oar, dus wy sille dat soarte gearwurking nedich hawwe."
Associate Dean Yuan Ashley en Mildred Cho (ûntfangst) wiene oanwêzich by de RAISE Health Workshop. Steve Fish
Guon sprekkers op it symposium seine dat dit berikt wurde koe troch publyk-private gearwurkingsferbannen, lykas de resinte Utfierend Beslút fan it Wite Hûs oer de Feilige, Betroubere en Betroubere Untwikkeling en Gebrûk fan Keunstmjittige Yntelliginsje en it Konsortium foar Keunstmjittige Yntelliginsje yn 'e Sûnenssoarch (CHAI).
"De iepenbier-private gearwurking mei it grutste potinsjeel is ien tusken de akademy, de partikuliere sektor en de publike sektor," sei Laura Adams, senior adviseur fan 'e National Academy of Medicine. Se merkte op dat de oerheid it fertrouwen fan it publyk garandearje kin, en akademyske medyske sintra kinne legitimiteit leverje, en technyske ekspertize en kompjûtertiid kinne wurde levere troch de partikuliere sektor. "Wy binne allegear better as ien fan ús, en wy erkenne dat ... wy net kinne bidde om it potinsjeel fan [keunstmjittige yntelliginsje] te realisearjen, útsein as wy begripe hoe't wy mei-inoar ynteraksje kinne."
Ferskate sprekkers seine dat KI ek ynfloed hat op ûndersyk, oft wittenskippers it no brûke om biologyske dogma's te ûndersiikjen, nije sekwinsjes en struktueren fan syntetyske molekulen te foarsizzen om nije behannelingen te stypjen, of sels te helpen by it gearfetten of skriuwen fan wittenskiplike artikels.
"Dit is in kâns om it ûnbekende te sjen," sei Jessica Mega, MD, in kardiolooch oan 'e Stanford University School of Medicine en mei-oprjochter fan Alphabet's Verily. Mega neamde hyperspektrale ôfbylding, dy't ôfbyldingsfunksjes fêstleit dy't ûnsichtber binne foar it minsklik each. It idee is om keunstmjittige yntelliginsje te brûken om patroanen yn patologydia's te detektearjen dy't minsken net sjogge dy't sykte oanjaan. "Ik moedigje minsken oan om it ûnbekende te omearmjen. Ik tink dat elkenien hjir ien ken mei in soarte fan medyske tastân dy't wat nedich hat dat fierder giet as wat wy hjoed kinne leverje," sei Mejia.
De panelleden wiene it der ek oer iens dat keunstmjittige yntelliginsjesystemen nije manieren sille biede om foaroardielde beslútfoarming te identifisearjen en te bestriden, oft it no troch minsken of keunstmjittige yntelliginsje makke wurdt, mei de mooglikheid om de boarne fan 'e foaroardielen te identifisearjen.
"Sûnens is mear as allinich medyske soarch," wiene ferskate panelleden it iens. Sprekkers beklamme dat ûndersikers faak sosjale determinanten fan sûnens oersjen, lykas sosjaal-ekonomyske status, postkoade, opliedingsnivo, en ras en etnisiteit, by it sammeljen fan ynklusive gegevens en it werven fan dielnimmers foar stúdzjes. "KI is mar sa effektyf as de gegevens wêrop it model traind is," sei Michelle Williams, in heechlearaar epidemiology oan 'e Harvard University en in heechlearaar epidemiology en befolkingssûnens oan 'e Stanford University School of Medicine. "As wy dogge wat wy stribje te dwaan. sûnensútkomsten ferbetterje en ûngelikens eliminearje, moatte wy derfoar soargje dat wy gegevens fan hege kwaliteit sammelje oer minsklik gedrach en de sosjale en natuerlike omjouwing."
Natalie Pageler, MD, klinysk heechlearaar pediatrie en medisinen, sei dat aggregearre kankergegevens faak gegevens oer swangere froulju útslute, wêrtroch ûnûntkomber foaroardielen yn modellen ûntsteane en besteande ferskillen yn 'e sûnenssoarch fergrutsje.
Dr. David Magnus, in heechlearaar pediatrie en medisinen, sei dat lykas elke nije technology, keunstmjittige yntelliginsje dingen op in protte manieren ferbetterje of slimmer meitsje kin. It risiko, sei Magnus, is dat keunstmjittige yntelliginsjesystemen leare oer ûngelikense sûnensútkomsten dy't oandreaun wurde troch sosjale determinanten fan sûnens en dy útkomsten fersterkje troch har output. "Keunstmjittige yntelliginsje is in spegel dy't de maatskippij wjerspegelet wêryn wy libje," sei er. "Ik hoopje dat elke kear as wy de kâns hawwe om ljocht te skinen op in probleem - om ússels in spegel foar te hâlden - it sil tsjinje as motivaasje om de situaasje te ferbetterjen."
As jo net by de RAISE Health-workshop oanwêzich koene wêze, kin hjir in opname fan 'e sesje fûn wurde.
De Stanford University School of Medicine is in yntegreare akademyske sûnenssoarchsysteem besteande út de Stanford University School of Medicine en de sûnenssoarchsystemen foar folwoeksenen en bern. Tegearre realisearje se it folsleine potinsjeel fan biomedisinen troch gearwurkjend ûndersyk, ûnderwiis en klinyske pasjintesoarch. Foar mear ynformaasje, besykje med.stanford.edu.
In nij model foar keunstmjittige yntelliginsje helpt dokters en ferpleechkundigen yn it Stanford Hospital gear te wurkjen om pasjintesoarch te ferbetterjen.
Pleatsingstiid: 19 july 2024