Sztuczna inteligencja (AI) rewolucjonizuje dziedzinę medycyny dzięki swoim zaawansowanym technologiom i zastosowaniom. Prasandhya Astagiri Yusuf, Kierownik Klastra Technologii Medycznych na Uniwersytecie Indonezji, podkreślił kilka najnowszych technologii AI stosowanych w medycynie, w tym zautomatyzowane uczenie maszynowe, uczenie federowane i Generatywną AI.
Zautomatyzowane uczenie maszynowe eliminuje potrzebę kodowania poprzez automatyczne przeprowadzanie modelowania predykcyjnego lub kategoryzacji danych zdrowotnych. Ta technologia umożliwia specjalistom z dziedziny opieki zdrowotnej analizę i interpretację ogromnych ilości danych bardziej wydajnie i dokładnie.
Uczenie federowane to kolejny istotny postęp w dziedzinie medycyny. Pozwala na współpracę w wieloośrodkowym modelowaniu predykcyjnym bez udostępniania wrażliwych danych medycznych. Rozwiązuje to problemy z prywatnością, jednocześnie korzystając z wiedzy i doświadczenia wielu placówek medycznych.
Generatywna AI to fascynująca technologia, która może generować syntetyczne dane z danych treningowych. Może tworzyć realistyczne dane tekstowe, obrazowe lub wideo, co może być przydatne w różnych aplikacjach medycznych, takich jak szkolenie algorytmów AI i symulacja rzadkich przypadków medycznych.
Mimo ogromnego potencjału AI w ochronie zdrowia, zawsze należy priorytetowo traktować kwestie etyczne. Prasandhya podkreślił znaczenie przejrzystości, odpowiedzialności i uczciwości podczas korzystania z AI w medycynie. Te zasady zapewniają, że AI jest stosowana pożytecznie i nie ma negatywnych skutków dla pacjentów lub społeczeństwa.
Prasandhya podkreślił także konieczność moralnej odpowiedzialności i unikania stronniczości w wykorzystaniu AI. Ważne jest zrozumienie, że AI powinna służyć jako narzędzie pomocnicze, wspomagające specjalistów w opiece klinicznej, a nie zastępować ich. Wiedza i ocena ludzi pracujących w służbie zdrowia pozostają niezbędne do zapewnienia optymalnej opieki pacjentom.
Aby przezwyciężyć wyzwania związane z zarządzaniem dużymi danymi medycznymi i rozwijaniem modeli AI, Prasandhya podkreślił konieczność wielodyscyplinarnej współpracy. Lekarze, informatycy, specjaliści ds. danych i biostatystycy powinni współpracować, aby zapewnić skuteczną implementację technologii AI w systemie ochrony zdrowia.
Ponadto jasne regulacje rządowe są niezbędne, aby rozwiązać kwestie etyczne i prawne związane z wykorzystaniem AI w sektorze zdrowia. Wytyczne, takie jak List Okólny Numer 9 z 2023 roku dotyczące Etyki Sztucznej Inteligencji wydane przez Ministerstwo Komunikacji i Informatyzacji, stanowią ramy dla odpowiednich praktyk związanych z AI. Te regulacje mają na celu promowanie innowacji oraz zabezpieczenie przed potencjalnie negatywnymi skutkami.
FAQ
Co to jest zautomatyzowane uczenie maszynowe?
Zautomatyzowane uczenie maszynowe to technologia, która umożliwia automatyczne budowanie modeli predykcyjnych lub kategoryzację danych zdrowotnych, eliminując potrzebę kodowania.
Czym jest uczenie federowane?
Uczenie federowane umożliwia współpracę w modelowaniu predykcyjnym bez udostępniania wrażliwych danych medycznych. Wiele instytucji medycznych może wnieść swoją wiedzę, nie naruszając prywatności pacjentów.
Czym jest Generatywna AI?
Generatywna AI to technologia, która może generować syntetyczne dane na podstawie istniejących danych treningowych. Może tworzyć realistyczne dane tekstowe, obrazowe lub wideo, które mają zastosowanie w różnych dziedzinach medycyny.
Źródła:
– Klastr Technologii Medycznej Uniwersytetu Indonezji (URL: example.com)
– List Okólny Ministerstwa Komunikacji i Informatyzacji Numer 9 z 2023 roku (URL: example.com)
The source of the article is from the blog queerfeed.com.br