Mākslīgais intelekts (AI) ir revolucionizējis medicīnas nozari ar savām uzlabotajām tehnoloģijām un pielietojumiem. Indonēzijas Universitātes Medicīnas tehnoloģiju klastera vadītājs Prasandhya Astagiri Yusuf ir iezīmējis jaunākās AI tehnoloģijas, kas tiek izmantotas medicīnā, tostarp automātisko mašīnmācīšanos, federēto mācīšanos un ģeneratīvo AI.
Automatizētā mašīnmācīšanās izslēdz nepieciešamību pēc programmēšanas, veicot prognozēšanas modelēšanu vai kategorizāciju automātiski no veselības plašajiem datiem. Šī tehnoloģija ļauj veselības aprūpes speciālistiem analizēt un interpretēt lielu datu apjomu efektīvāk un precīzāk.
Federētā mācīšanās ir cits nozīmīgs AI sasniegums medicīnas jomā. Tas ļauj sadarboties daudzcentru prognozēšanas modelēšanā, neliedzot jutīgus medicīniskus datus. Tas risina konfidencialitātes raizes, vienlaicīgi gūstot labumu no vairāku veselības aprūpes iestāžu kolektīvajām zināšanām un ekspertīzi.
Ģeneratīvais AI ir fascinējoša tehnoloģija, kas spēj ģenerēt sintētiskus datus no apmācības datiem. Tas var radīt reālistiskus teksta, attēlu vai ar video pamatotus datus, kas var būt noderīgi dažādos medicīnas pielietojumos, piemēram, apmācīt AI algoritmus un simulēt retus medicīniskus stāvokļus.
Lai arī AI potenciāls veselības aprūpē ir ievērojams, ētiskie apsvērumi vienmēr jācenšas būt prioritāri. Prasandhya uzsvēra pārredzamības, atbildības un taisnīguma svarīgumu, izmantojot AI medicīnā. Šie principi nodrošina, ka AI tiek pielietots labvēlīgi un neizraisa negatīvas sekas pacientiem vai sabiedrībai.
Prasandhya arī uzsvēra morālas atbildības nepieciešamību un vēsturisko aizspriedumu izvairīšanos, izmantojot AI. Svarīgi ir saprast, ka AI vajadzētu kalpot kā papildu instruments, palīdzot veselības aprūpes speciālistiem viņu klīniskajās lēmumu pieņemšanas procesos, nevis aizstājot tos. Cilvēku veselības aprūpes speciālistu ekspertīze un spriedums paliek neatņemami svarīgi, lai nodrošinātu optimālu pacientu aprūpi.
Lai pārvarētu ar veselības plašiem datiem saistītos izaicinājumus un uzturētu AI modeļu attīstību, Prasandhya uzsvera daudznozaru sadarbības svarību. Klīniķi, datorzinātnieki, datu zinātnieki un biostatistikiemēdici veiksmīgi jāsaliek kopā, lai nodrošinātu efektīvu AI tehnoloģiju ieviešanu veselības aprūpes sistēmā.
Papildus tam no valdības ir nepieciešami skaidri noteikumi, lai risinātu ētiskos un juridiskos jautājumus, kas saistīti ar AI izmantošanu veselības sektorā. Norādes, piemēram, 2023. gada Ministrs saziņas un informatikas nozare par Mākslīgā intelekta ētiku izstrādātā apļa vēstule numurs 9, nodrošina atbildīgas AI prakses pamatu. Šie noteikumi ir vērsti uz inovāciju veicināšanu, nodrošinot aizsardzību pret iespējamajām negatīvajām sekām.
Visbeidzot, AI tehnoloģiju attīstība ir jāuztver ar atbildību, lai maksimāli izmantotu to potenciālu medicīnā. Automatizētā mašīnmācīšanās, federētā mācīšanās un ģeneratīvais AI sniedz jaunas iespējas diagnozes, ārstēšanas un veselības aprūpes pārvaldības jomā. Tomēr ir būtiski ievērot ētiskus principus un nodrošināt sadarbību starp dažādām disciplīnām, lai pilnībā izmantotu AI potenciālu medicīnā.
BUJ FAQ
The source of the article is from the blog xn--campiahoy-p6a.es