Mākslīgā intelekta (AI) ir stingri nostiprinājusies kā tehnoloģiska nākotnes stūra akmens tendence — ko apstiprina tā izvēle kā divas reizes pēc kārtas vārds gadā. Tas norāda, ka AI turpinās veidot mūsu dzīves labi pēc 2023. gada. Tikpat kā internets kļuva par svarīgu sastāvdaļu mūsu ikdienas dzīvē, AI pārvēršas no jauna koncepta par visur klāt esošu rīku, kas tiek izmantots ar mazu uzmanību.
Atspoguļojot šo pāreju, New England Journal of Medicine regulārā izdevuma ir veltīts AI, taču tas rada jautājumu: Vai ir nepieciešams šāds specializēts jautājums, ja AI būtībā ir padziļināta matemātikas forma, atklājot asociācijas starp mainīgajiem veidiem, kas ir ārpus cilvēka spēju? Realitāte ir tāda, ka mašīnmācības metodes ir uz sliekšņa kļūt par standarta praksi klīniskajā pētniecībā, liekot domāt, ka īpaši publikācijas par AI var drīz kļūt liekas.
Tajā pašā laikā, AI ietekme, īpaši tās ātrā attīstība un traucējošais potenciāls, gan mūs fascinē, gan uztrauc. Vairāki Silīcija ielejas inovatori, kas bija pazīstami ar statusa quo izstrīdēšanu, tagad aicina regulēt AI progresu. Tomēr, atšķirībā no dažām vietām apturētā kodolenerģijas attīstību, AI attīstība liekas neapturama, tāda kā pastāvīgās satiksmes plūsma.
Veselības aprūpē sajūsmu par AI izraisīja diskriminatīvo algoritmu ienākšana, kas spēj atšķirt dažādus rezultātus, piemēram, diagnostiku un ārstēšanas reakcijas. Šīs attīstības noved pie solījuma par precizitātes medicīnu, izmantojot multimodālu datu integrāciju un nākotnes klīnisko pētījumu ceļā uz priekšu.
Tomēr parādās jauna vilnis, ko sauc par produktīvo AI, kas, atšķirībā no diskriminatīvā AI, ražo jaunu saturu, apgūstoties no esošajiem datiem. Tas ir ar lielām iespējām pārveidot klīnisko dokumentācijas veidošanu, ko pierāda rīki, piemēram, ChatGPT. Tomēr eksperti brīdina, ka valodas struktūras prasmē nenozīmē sarežģīta satura izpratni. Gadījumi ir demontrējuši produktīvā AI ierobežojumus, piemēram, diagnosticējot meniscal draupni, izlaižot acīmredzamu radiaālo lūzumu.
Neskatoties uz šīm bažām, iedomāties hibrīda nākotni, kur diskriminatīvais AI attīsta uzticamus algoritmus un produktīvais AI uzlabo sarunu mijiedarbību, paliek iedvesmojošs domu. Pasaule, kurā pārbaudītie algoritmi informē mūs par pacienta reaģēšanas iespējamību uz konkrētiem ārstēšanas veidiem, pamatojoties uz vispusīgiem datiem, ir tuvāk, nekā mēs domājam — nākotne, kurā mēs ielaižamies šodien.
Aktuālā tirgus tendences
AI integrācija klīniskajā pētniecībā ir aktuāla joma, kas piesaista būtiskus ieguldījumus. Ir novērojama tendence uz personalizētas medicīnas virzienā, ko virza AI spēja analizēt sarežģītus un plašus datus ātri — bieži vien ietverot ģenētiskus, vides un dzīvesveida faktorus — lai pielāgotu ārstēšanu individuālajiem pacientiem.
Cita tendence ir AI izmantošana, lai optimizētu klīnisko pētījumu dizainu un rekrutēšanas procesus. AI algoritmi var paredzēt, kuri pacienti varētu būt vairāk pakļauti īpašiem iekļaušanas kritērijiem, uzlabojot pētījumu efektivitāti. Farmācijas uzņēmumi un pētniecības organizācijas plaši izmanto lielos datus, lai pieņemtu informētas lēmumus narkotiku attīstībā un minimizētu pētījumu neveiksmes.
Turklāt AI loma datu uzraudzībā ir būtiska. Automatizējot noviržu vai neatbilstību atklāšanu datu apkopošanas laikā pētījumos, AI var minimizēt kļūdas un uzlabot datu integritāti. Šī iespēja arī palīdz nodrošināt atbilstību stingrajām regulatīvajām prasībām.
Prognozes
Plānots, ka AI tirgus veselības aprūpē, ieskaitot klīnisko pētniecību, turpinās augt ar stingru tempu. Saskaņā ar Fortune Business Insights, globālais AI tirgus veselības aprūpē tiek prognozēts sasniegt 51,3 miljardus ASV dolāru līdz 2027. gadam, augot par 36,1% CAGR prognozēšanas periodā.
Var parādīties palielinātas sadarbības pūliņi starp tehnoloģiju uzņēmumiem un veselības aprūpes sniedzējiem, lai vēl vairāk izmantotu AI spējas klīniskajā pētniecībā, ar daudznacionālām korporācijām kā IBM, Google un Amazon, kas parāda pastiprinātu interesi par veselības aprūpes jomu.
Galvenās izaicinājumi vai kontroverzes
Viena no galvenajām AI klīniskajā pētniecībā izaicinājumiem ir datu privātuma jautājums. Nepieciešamība pēc liela apjoma personīgu veselības informācijas AI algoritmu efektīvai darbībai rada nozīmīgas bažas par datu drošību un pacientu datu etisko izmantošanu.
Cita kontroverze saistīta ar dažu AI algoritmu “melnā kastīte” dabu. Tie ir tik sarežģīti, ka pat to attīstītāji nevar pilnībā izskaidrot, kā tie nonāk pie konkrētiem secinājumiem, radot bažas par pārredzamību un atbildību, it īpaši, veicot veselības aprūpes lēmumus.
Ir arī izaicinājums nodrošināt, ka AI sistēmas ir brīvas no iebildumiem. AI algoritmi var nejauši uzturēt vai pastiprināt esošos iebildumus datu trenēšanas laikā, iespējami izraisot neregulāras veselības rezultātu atšķirības.
Priekšrocības un trūkumi
AI klīniskajā pētniecībā nes līdzi vairākas priekšrocības, piemēram:
– Palielināta efektivitāte: AI var apstrādāt milzīgu datu daudzumu daudz ātrāk nekā cilvēki, paātrinot pētījumu rezultātus un jaunu ārstēšanas veidu attīstību.
– Uzlabota precizitāte: AI algoritmi var atklāt modeļus un sakarības datu, kurus cilvēki varētu palaist garām, vadot pie precīzākiem diagnostikas un prognozēšanas rezultātiem.
– Izmaksu samazināšana: Automatizējot rutīnas uzdevumus un uzlabojot klīnisko pētījumu precizitāti, AI var palīdzēt samazināt pētījumu un veselības aprūpes sniegšanas izmaksas.
Tomēr ir arī trūkumi, kam jāpievērš uzmanība:
– Augstas sākuma izmaksas: AI sistēmu ieviešana klīniskajā pētniecībā var būt dārga un resursu intensīva, ar izmaksām, kas saistītas ar attīstību, integrāciju un apmācību.
– Datu kvalitāte un pieejamība: AI sistēmas prasa lielu daudzumu augstas kvalitātes datu, un var būt izaicinājumi datu savākšanā un pieejamībā saistībā ar ētikas, juridiskiem un privātuma jautājumiem.
– Atkarība no tehnoloģijas: Pārmērīga atkarība no AI sistēmām var samazināt cilvēka ekspertīzi klīniskajā pētniecībā, kā arī radīt potenciālas ievainojamības veselības aprūpes sistēmā.
Tiem, kam interesē padziļinātāka izpēte, jūs varat apmeklēt pirmās klases organizāciju un iestāžu vietnes saistībā ar veselības aprūpes AI pētniecību, piekļūstot galvenajām domēniem, izmantojot formātu, piemēram, IBM vai Mayo Clinic. Lūdzu, pārliecinieties, ka jebkuru vietni, kuru izvēlaties apmeklēt, ir piemērota jūsu pētījumiem un pārbaudiet URL iepriekš.
The source of the article is from the blog kunsthuisoaleer.nl