Jaunas atziņas par veselības aprūpes attīstību ar AI palīdzību
Pētnieki ir iesaistījušies cilvēka vērtību integrēšanā evolucijā esošos Mākslīgā intelekta (AI) modeļos, it sevišķi – Lielajos valodu modeļos (LLM), kas var ietekmēt klīnisko rezultātu. Šī izpēte ir būtiska turpmāklai AI nākotnē medicīnas jomā, kur tehnoloģiju un cilvēkcentrisku pieeju līdzsvars ir būtisks.
Ētiskā dimensija AI medicīniskajā praksē
Viena no zināmajām AI rīcēm, Ģeneratīvais Iepriekšapmācītais Transformators 4 (GPT-4), tiek izstrādāts, ņemot vērā dažādus iesaistītos gaidošos scenārijos. Tādi AI modeļi var padomāt par sarežģītām medicīniskām lēmumu situācijām, taču to nepieciešams projektēt tā, lai tā precīzi atspoguļotu kopīgas cilvēku ētikas.
Apgūšanas vietas AI un cilvēka vērtībām
AI sākotnējās fāzēs kā LLM attīstība, cilvēka vadītie parametri ir kritiski svarīgi. Piemēram, InstructGPT veidošanā iesaistījušies dažādi cilvēku uzņēmēji, lai precīzi iefeinētu tās spējas, demonstrējot cilvēka spriedumu dziļo integrāciju visas attīstības procesā.
AI un cilvēka lēmumu pieņemšanas mijiedarbība
Tomēr, kad cilvēka vērtības ietilpst AI sistēmās, attiecībojoties uz iespējamām ārstēšanas ieteikumiem, kas varētu pretrunā nākt ar sabiedrības gaidām, problēmas un uzticības samazināšanās pret AI var rasties. Tas nepieciešama turpmāku pētījumu un uzraudzību, lai nodrošinātu drošu un veiksmīgu AI integrāciju veselības aprūpes praksē.
AI partnerības atbalstīšana ar cilvēka ētiku
Nākotnes virzieni prasīs uzlabojumus AI lēmumu ietekmēs un apmācībās, lai nodrošinātu, ka tas ir saskanīgs ar dinamiskajām cilvēku vērtībām un reālajām kontekstam. Pastāvīgās mācīšanās modeļi, piemēram, tie, kas izmanto lēmumu līknes analīzi, ļauj LLM pielāgoties mainīgiem datiem un vērtībām, veicinot simbiozi starp mākslīgo un iedzimtu cilvēku inteliģenci veselības aprūpes jomā.
Papildu atbilstoša informācija:
– AI un veselības aprūpes krustpunkti ietver citus AI tehnoloģijas papildus LLM, piemēram, mašīnmācības (ML) modeļus, kas var apstrādāt imidžu datus, Elektroniskos veselības ierakstus (EVI) un ģenētisko informāciju, lai paredzētu pacientu rezultātus, ieteiktu ārstēšanu un personalizētu rūpes.
– Datu privātums paliek galvenā problēma, ieviešot AI veselības aprūpē, jo mašīnmācības sistēmām ir nepieciešama piekļuve lielam datu apjomam, kas satur jutīgas personīgas veselības datus, lai darbotos efektīvi.
– Notiek strīdi par AI lēmumu pieņemšanas atbildību, jo mašīnas nevar būt atbildīgas tāpat kā cilvēki, radot jautājumus par atbildību medicīnas kļūdu gadījumos.
– Globāli regulatīvie regulējumu procesi, piemēram, Eiropas Savienības Vispārīgās datu aizsardzības regulas (GDPR) un ASV Pārtikas un zāļu administrācijas (FDA) attīstās, lai risinātu AI izaicinājumus veselības aprūpē, piemēram, datu aizsardzību, AI sistēmas validāciju un ētiskos pārdomatus.
Svarīgas jautājumi un atbildes:
– Kā AI modeļi integrē cilvēka vērtības? AI modeļi kā LLM var integrēt cilvēka vērtības, pielietojot apmācības fāzes, kur etiskie vadlīnijas un cilvēka spriedums veido algoritmus, lai tie būtu saskaņā ar sabiedrības normām un sniegtu labvēlīgus rezultātus.
– Kādas ir dažas problēmas iebūvējot cilvēka vērtības AI? Potenciālās problēmas ietver nodrošināšanu, ka AI ieteikumi būtu saskaņā ar sabiedrības normām, pacientu autonomijas un privātuma saglabāšanu, iespējamu iebūvēto noslieci savācējdatu, kā arī uzticēšanās AI sistēmām saglabāšanu starp veselības aprūpes sniedzējiem un pacientiem.
Svarīgas izaicinājumi un kontroverses:
Viena no kontroversēm ietver potenciālo iebūvēto noslieci, ko AI sistēmas var uzturēt, ja apmācībai izmantoti implicitie nosliecumi. Tas var novest pie nevienlīdzīgiem ārstēšanas ieteikumiem vai pastāvošo veselības aprūpes atšķirību nostiprināšanas.
Cits izaicinājums ir tas, kā uzturēt līdzsvaru starp automatizāciju un cilvēku uzraudzību. Pārāk liela atkarība no AI var izraisīt prasmju atrofiju ārstniecības speciālistos, bet nepietiekams izmantojums var nozīmēt, ka netiek izmantoti AI piedāvātie ieguvumi.
Arī tiek diskutēts par to, cik daudz autonomijas piešķirt AI sistēmām, jo daži lēmumi var vienmēr prasīt cilvēka pieskārienu, it sevišķi etiski sarežģītās situācijās.
Priekšrocības un trūkumi:
– Priekšrocības:
– AI var efektīvāk apstrādāt daudzus datus nekā cilvēki, kas var novest pie ātrākas un precīzākas diagnostikas.
– AI var palīdzēt atklāt ārstēšanas shēmas un medicīniskos atziņu, kas iespējams nav uzreiz acīmredzami cilvēka praktiķim.
– AI sistēmas, kad tās ir pienācīgi apmācītas, var piedāvāt pastāvīgu un mērogojamu atbalstu ikdienas uzdevumos un analīzēs.
– Trūkumi:
– AI sistēmas var veikt kļūdas, it īpaši saskaroties ar situācijām, kādās tās nav apmācītas vai kad tās balstās uz nosliecēm.
– Ir iebūvēta grūtība kodēt sarežģītas cilvēka vērtības un etiku AI sistēmās.
– AI ieteikumi var trūkt niansētas saprašanas, ko pieredzējuši cilvēku klīnikas personāls, kas var novest pie mazāk personīga aprūpes.
Lai iegūtu plašāku informāciju par plašāku AI jomu, etisko pārdomu un pielietojumiem veselības aprūpē, apmeklējiet šo saiti: Pasaules Veselības organizācija (PVO) (Piezīme: Pārliecinieties, ka meklējat vietnē konkrētu informāciju par AI veselības aprūpē.)