Роль искусственного интеллекта или машинного обучения, будет иметь решающее значение, как промышленность борется с гигантским объемом данных, которые могли бы улучшить … или бестолочь-здоровье и стоимость приоритетов, по данным Национальной медицинской академии специальные публикации об использовании ИИ в здравоохранении.
Тем не менее, нынешний стремительный рост инвестиций и развитие происходит без опоры на консенсус ответственных, прозрачных развертывания, который потенциально ограничивает его потенциал.
Новый отчет предназначен, чтобы быть всеобъемлющим справочником для руководителей организаций здравоохранения специалистов, аналитиков, разработчиков модели и те, которые работают на интеграцию машинного обучения в области здравоохранения, сказал Университета Вандербильта медицинский центр Майкл Матени, МД, МС, км / ч, адъюнкт-профессор кафедры биомедицинской информатики, и соредактором А. И. в здравоохранении: Надежда, обман, обещание, опасность.
«Очень важно, чтобы община здравоохранения, чтобы узнать как успехи, но и проблемы и недавние неудачи в использовании этих инструментов. Мы отправились в каталоге важных примеров в здравоохранении А. И., выделить лучшие практики по ИИ развития и реализации, и предложить ключевые моменты, которые необходимо обсудить для того, чтобы достичь консенсуса о том, как их решать, так как ИИ-сообщества и общества,» сказал Мэтэни.
Матени подчеркивает применение в здравоохранении не похожи на массовый рынок образов самостоятельного вождения автомобилей, что часто ассоциируется с машинного обучения и технологизация системы.
В ближайшем будущем в здравоохранении, ИИ должен рассматриваться как инструмент, чтобы поддержать и дополнить принятия решений из высококвалифицированных специалистов в оказании помощи в сотрудничестве с пациентами и их целей, — сказал Мэтэни.
Последние достижения в области глубокого обучения и соответствующие технологии имеют огромный успех в интерпретации изображений, таких как Радиология и экзамены сетчатки, которые стимулировал к развитию ИИ, который привез первых, венчурное финансирование, а затем гиганты индустрии. Однако, некоторые инструменты были проблемы с уклоном от населения они были разработаны, или от выбора неподходящей цели. Аналитики и разработчики должны работать в направлении увеличения доступа к данным и стандартизации, а также продуманное развитие, поэтому алгоритмы не предвзятое отношение уже маргинальных пациентов.
Редакция надеется, что этот отчет может способствовать диалог пациента инклюзивности и справедливости в использовании средств ИИ, и необходимость тщательной разработки, внедрения и надзора за ними, чтобы оптимизировать свои шансы на успех, сказал Мэтэни.
Матени Стэнфордский университет школа медицины Sonoo Thadaney Israni, MBA и политических исследований системы Mathematica Даниэль Уичер, к. т. н., МС, написал сопроводительный листок для JAMA Сети про переломный момент, в котором отрасль оказалась.
«ИИ имеет потенциал, чтобы революционизировать здравоохранение. Однако, как мы движемся в будущее с поддержкой технологии вместе, мы должны обеспечить высокое качество данных стандартов, что равенства и инклюзивности являются приоритетными, что прозрачность использования каждого конкретного случая, что новые технологии будут подкреплены соответствующими и соответствующее образование и подготовку, и что все технологии соответствующим образом регулируется и поддерживается конкретными и с учетом законодательства,» Национальной медицинской академии писал в релизе.
«Я хочу, чтобы люди использовать этот отчет в качестве фольги, чтобы отточить национальный дискурс на нескольких ключевых областях, включая образование, равенство в AI, использует, поддерживающих человеческого познания, а не заменяя его, и разделение ИИ прозрачность данных, алгоритмическом, производительности и прозрачности,» сказал Мэтэни.
Доклад: https://nam.edu/artificial-intelligence-special-publication/
сделать разницу: спонсорские возможности
Ответить
Хотите присоединиться к обсуждению?Не стесняйтесь вносить свой вклад!