Nove uvide v napredovanju zdravstva s pomočjo umetne inteligence
Raziskovalci so poglabljali, kako integracija človeških vrednot v razvijajoče se modele umetne inteligence (AI), zlasti Velike jezikovne modele (LLM), lahko vpliva na klinične izide. Ta raziskava ima pomembne posledice za prihodnost AI v medicinskem področju, kjer je ravnovesje med tehnologijo in pristopi, osredotočenimi na človeka, ključno.
Etična razsežnost AI v medicinski praksi
Eden dobro znan AI orodje, Generative Pretrained Transformer 4 (GPT-4), se razvija z namenom upoštevati različne deležnike v kliničnih scenarijih. Takšni modeli AI lahko svetujejo glede kompleksnih medicinskih odločitev, vendar jih je treba oblikovati tako, da ustrezno odražajo skupne človeške etike.
Pripravljalna območja za AI in človeške vrednote
Med začetnimi fazami razvoja AI, kot je razvoj LLM, so človekovega izvora parametri kritični. Na primer, oblikovanje InstructGPT je vključevalo raznolike človeške izvajalce, da bi fejnotunali njegove sposobnosti, prikazuje globoko integracijo človeškega presoje v celotnem razvojnem procesu.
Prepletanje AI in človeškega odločanja
Ko pa so v sisteme AI vključene človeške vrednote, se lahko pojavijo izzivi, kot so priporočila za zdravljenje, ki lahko nasprotujejo družbenim pričakovanjem, in erozija zaupanja v AI. To zahteva nenehne raziskave in spremljanje, da se zagotovi varna in uspešna integracija AI v zdravstvene prakse.
Omogočanje partnerstva AI z človeškimi etikami
Prihodnje smeri bodo zahtevale izboljšave v vplivih AI na odločanje in usposabljanje, da se zagotovi, da se ujema z dinamičnimi človeškimi vrednotami in resničnimi konteksti. Modeli nenehnega učenja, kot tisti, ki uporabljajo analizo odločitvenih krivulj, omogočajo LLM-jem prilagajanje spreminjajočim se podatkom in vrednotam ter obogatitev simbioze med umetno in prirojeno človeško inteligenco v zdravstvu.
Ostale pomembne informacije:
– Presek AI in zdravstvenega varstva vključuje druge AI tehnologije poleg LLM-jev, kot so modeli strojnega učenja, ki lahko obdelujejo slikovne podatke, evidence elektronskega zdravstvenega kartona in genetske informacije za napovedovanje izidov pacienta, priporočanje zdravljenj in prilagajanje oskrbe.
– Zasebnost podatkov ostaja glavna skrb pri vključevanju AI v zdravstveno oskrbo, saj sistemi strojnega učenja potrebujejo dostop do obsežnih količin občutljivih osebnih podatkov o zdravju za učinkovito delovanje.
– Poteka razprava o odgovornosti odločanja AI, saj stroji ne morejo biti odgovorni na enak način kot ljudje, kar postavlja vprašanja o odgovornosti v primerih medicinskih napak.
– Globalno se pravne okvire, kot sta Splošna uredba EU o varstvu podatkov (GDPR) in Uprava za hrano in zdravila ZDA (FDA), razvijajo za reševanje izzivov AI v zdravstvu, kot so varstvo podatkov, potrjevanje sistemov AI in etična vprašanja.
Ključna vprašanja in odgovori:
– Kako AI modeli vključujejo človeške vrednote? AI modeli, kot so LLM-ji, lahko vključijo človeške vrednote prek pripravnih faz, kjer etične smernice in človeška presoja oblikujejo algoritme, da se ujemajo s socialnimi normami in koristnimi izidi.
– Kakšni so nekateri izzivi pri vključevanju človeških vrednot v AI? Potencialni izzivi vključujejo zagotavljanje, da priporočila AI ustrezajo socialnim normam, ohranjanje pacientove avtonomije in zasebnosti, upravljanje morebitnih pristranosti, ki so vgrajene v podatke za usposabljanje, ter ohranjanje zaupanja v sisteme AI med zdravstvenimi delavci in pacienti.
Ključni izzivi in kontroverze:
Eden od sporov vključuje potencialne pristranskosti, ki jih lahko AI sistemi ohranijo, če v podatkih uporabljenih za usposabljanje obstajajo implicitne pristranskosti. To bi lahko vodilo do neenakih priporočil za zdravljenje ali krepitev obstoječih disparitet pri zdravstveni oskrbi.
Drugi izziv je ohranjanje ravnotežja med avtomatizacijo in človeškim nadzorom. Prekomerno zanašanje na AI lahko povzroči upadanje veščin pri zdravnikih, medtem ko podizkoriščanje pomeni, da se zamudijo koristi, ki jih AI prinaša.
Prav tako se razpravlja o tem, kako veliko avtonomije dati sistemom AI, saj določene odločitve morda vedno zahtevajo človeški pristop, še posebej v etično kompleksnih situacijah.
Prednosti in slabosti:
– Prednosti:
– AI lahko obvladuje obsežne količine podatkov bolj učinkovito kot ljudje, kar lahko vodi v morda hitrejše in natančnejše diagnoze.
– AI lahko pomaga pri prepoznavanju vzorcev zdravljenja in medicinskih ugotovitev, ki ne bi bile takoj očitne zdravnikom.
– Sistemi AI, ko so ustrezno usposobljeni, lahko nudijo dosledno in razširljivo podporo za rutinske naloge in analize.
– Slabosti:
– AI sistemi lahko naredijo napake, še posebej kadar se soočajo z situacijami za katere niso bili usposobljeni ali kadar temeljijo na pristranskih podatkih.
– V AI sisteme je inherentno težko kodirati kompleksne človeške vrednote in etiko.
– Priporočila AI morda manjka subtilno razumevanje, ki ga imajo izkušeni človeški zdravniki, kar vodi v manj personalizirano oskrbo.
Za dodatne informacije o širšem področju AI, etičnih vidikih in aplikacijah v zdravstvu obiščite naslednjo povezavo: Svetovna zdravstvena organizacija (WHO) (Opomba: Prepričajte se, da iščete specifične informacije o AI v zdravstvu na spletni strani.)
[vdelaj]https://www.youtube.com/embed/sSZ08m1RYNU[/vdelaj]