Выступая на HIMSS21 Digital, доктор Джон Халамка, президент платформы Mayo Clinic Platform, поделился своими мыслями о способности искусственного интеллекта повышать эффективность системы здравоохранения, улучшать результаты лечения пациентов и рабочие процессы врачей.
Он коснулся и темы растущей озабоченности в связи с предвзятостью ИИ и обсудил меры предосторожности, необходимые для обеспечения баланса в здравоохранении, использующем ИИ.
Халамка описывает среду, в которой ИИ предоставляет большие, разнообразные наборы данных о пациентах, которые врачи могут использовать для увеличения своего личного опыта и знаний при лечении. Такая система могла бы, например, дать врачу неотложной помощи важные факты, которые побудили бы врача выйти за рамки первоначального диагноза (например, неустойчивое поведение из-за присутствия каннабиса), чтобы выйти на проблемы, которую он первоначально не рассматривал (у пациента менингит). «Дополнение искусственным интеллектом процесса принятия решений у человека будет очень полезно»,- сказал Халамка.
Однако одна из ключевых проблем, которую необходимо решить в первую очередь, — это обеспечение справедливости и борьба с предвзятостью, которая может быть заложена в ИИ. Алгоритмы искусственного интеллекта должны быть так же хороши, как и исходные данные, — сказал Халамка. «И все же мы не публикуем статистику, описывающую, как разрабатываются эти алгоритмы».
Решение, по его словам, заключается в большей прозрачности – описании и обмене с помощью технологий данными об этнической принадлежности, расе, поле, образовании, доходе и другими, входящими в алгоритм.
«Идеальная ситуация для инноваций обычно наступает, когда совпадают срочная необходимость сделать это, готовность государства и экономики. И это именно то, что происходит прямо сейчас».
Халамка указывает на четыре главные проблемы внедрения искусственного интеллекта в здравоохранении:
Сбор новых данных – таких как GPS – информация с телефонов и других носимых устройств, плюс технологии их обработки и включение их в алгоритмы.
Первопроходчество на институциональном уровне, чтобы все, включая тех, кто не имеет опыта работы с ИИ, чувствовали себя причастными и занимались разработкой алгоритмов.
Валидация алгоритма для обеспечения того, чтобы независимо от местарасположения он подходил для избранных целей, а также маркировался соответствующим образом как продукт и описывался в научной литературе.
Рабочий процесс и доставка – получение информации и рекомендаций врачами мгновенно, то есть в тот самый момент, когда они находятся перед пациентами.
Халамка прогнозирует расширение сотрудничества между государственным и частным секторами для решения проблем, связанных с предвзятостью ИИ.
«Будем надеяться, что правительство, научные круги и промышленность будут работать над этими четырьмя проблемами – и мы все продвинемся вперёд», — сказал он.
Автор: Марк Климек
Источник: https://www.healthcareitnews.com/news/john-halamka-4-big-challenges-ai-adoption-healthcare