AI που αλλάζει τις ιατρικές επιστήμες
Τα τεχνητά ευφυή συστήματα υπολογιστών χρησιμοποιούνται ευρέως στις ιατρικές επιστήμες.
Οι κοινές εφαρμογές περιλαμβάνουν τη διάγνωση ασθενών, την ανακάλυψη και ανάπτυξη φαρμάκων από άκρο σε άκρο, τη βελτίωση της επικοινωνίας μεταξύ γιατρού και ασθενούς, τη μεταγραφή ιατρικών εγγράφων, όπως συνταγές, και την εξ αποστάσεως θεραπεία ασθενών. Ενώ τα συστήματα ηλεκτρονικών υπολογιστών συχνά εκτελούν εργασίες πιο αποτελεσματικά από τους ανθρώπους, πιο πρόσφατα, οι αλγόριθμοι υπολογιστών τελευταίας τεχνολογίας έχουν επιτύχει ακρίβεια που είναι εφάμιλλη με τους ειδικούς του ανθρώπου στον τομέα των ιατρικών επιστημών. Κάποιοι εικάζουν ότι είναι θέμα χρόνου να αντικατασταθούν πλήρως οι άνθρωποι σε ορισμένους ρόλους στις ιατρικές επιστήμες.
Η τεχνητή νοημοσύνη (AI) σε διάφορες μορφές και βαθμούς έχει χρησιμοποιηθεί για την ανάπτυξη και την προώθηση ενός ευρέος φάσματος τομέων, όπως οι τραπεζικές και χρηματοπιστωτικές αγορές, η εκπαίδευση, οι αλυσίδες εφοδιασμού, η μεταποίηση, το λιανικό εμπόριο και το ηλεκτρονικό εμπόριο και η υγειονομική περίθαλψη. Στον κλάδο της τεχνολογίας, η τεχνητή νοημοσύνη υπήρξε σημαντικός παράγοντας για πολλές νέες επιχειρηματικές καινοτομίες. Αυτές περιλαμβάνουν την αναζήτηση ιστού (π.χ. Google), προτάσεις περιεχομένου (π.χ. Netflix), προτάσεις προϊόντων (π.χ. Amazon), στοχευμένες διαφημίσεις (π.χ. Facebook) και αυτόνομα οχήματα (π.χ. Tesla).
Οι άνθρωποι καρπώνονται καθημερινά τα οφέλη των συστημάτων τεχνητής νοημοσύνης. Ξεκινώντας από τα μηνύματα ηλεκτρονικού ταχυδρομείου χωρίς ανεπιθύμητη αλληλογραφία που λαμβάνουμε στα εισερχόμενα μας, μέχρι έξυπνα ρολόγια που χρησιμοποιούν εισόδους από αισθητήρες επιταχυνσιόμετρο για τη διάκριση μεταξύ κοσμικών δραστηριοτήτων και αερόβιας δραστηριότητας, μέχρι την αγορά προϊόντων σε ιστότοπους διαδικτυακών αγορών, όπως η Amazon που προτείνει προϊόντα με βάση τα προηγούμενα αρχεία αγορών μας. Αυτά τα παραδείγματα αντιπροσωπεύουν τη χρήση της τεχνητής νοημοσύνης σε διάφορους τομείς, όπως η τεχνολογία και το λιανικό εμπόριο. Η τεχνητή νοημοσύνη έχει μεταμορφώσει την καθημερινότητά μας, με επίδραση στον τρόπο που αντιλαμβανόμαστε και επεξεργαζόμαστε τις πληροφορίες.
Τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης εφαρμόζονται επίσης στον τομέα της υγειονομικής περίθαλψης για τη βελτίωση της εμπειρίας των ασθενών, τη φροντίδα των ασθενών και την παροχή υποστήριξης στους γιατρούς μέσω της χρήσης βοηθών τεχνητής νοημοσύνης. Η πιο πρόσφατη εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης στην παγκόσμια υγειονομική περίθαλψη είναι η πρόβλεψη αναδυόμενων hotspot χρησιμοποιώντας την ανίχνευση επαφών και τα δεδομένα ταξιδιωτών πτήσεων για την καταπολέμηση της πανδημίας του νέου κοροναϊού (COVID-19).
Οι περισσότερες παγκόσμιες φαρμακευτικές εταιρείες έχουν επενδύσει το χρόνο και τα χρήματα τους στη χρήση της τεχνητής νοημοσύνης για την ανάπτυξη φαρμάκων για σημαντικές ασθένειες, όπως ο καρκίνος ή οι καρδιαγγειακές παθήσεις. Ωστόσο, η ανάπτυξη μοντέλων για τη διάγνωση παραμελημένων τροπικών ασθενειών (ελονοσία και φυματίωση) και σπάνιων ασθενειών παραμένει σε μεγάλο βαθμό ανεξερεύνητη. Ο FDA δίνει τώρα κίνητρα στις εταιρείες να αναπτύξουν νέες θεραπείες για αυτές τις ασθένειες.
Δεδομένου του αντίκτυπου που έχει η τεχνητή νοημοσύνη και η μηχανική μάθηση στον ευρύτερο κόσμο μας, είναι σημαντικό η τεχνητή νοημοσύνη να αποτελεί μέρος του προγράμματος σπουδών για μια σειρά ειδικών στον τομέα. Αυτό ισχύει ιδιαίτερα για το ιατρικό επάγγελμα, όπου το κόστος μιας λανθασμένης απόφασης μπορεί να αποβεί μοιραίο. Όπως προσδιορίζεται εδώ, υπάρχουν πολλές αποχρώσεις στον τρόπο κατασκευής ενός συστήματος AI. Η κατανόηση αυτής της διαδικασίας και των επιλογών που συνεπάγεται είναι σημαντική για την κατάλληλη χρήση αυτού του αυτοματοποιημένου συστήματος. Τα δεδομένα που χρησιμοποιούνται για την εκμάθηση και η στρατηγική βελτιστοποίησης που χρησιμοποιείται έχει βαθύ αντίκτυπο στη δυνατότητα εφαρμογής του συστήματος AI για την επίλυση ενός συγκεκριμένου προβλήματος.
Η τεχνητή νοημοσύνη έχει τη δυνατότητα να βοηθήσει στην επίλυση πολλών από τα μεγαλύτερα προβλήματα της υγειονομικής περίθαλψης, αλλά απέχουμε ακόμα πολύ από το να το κάνουμε πραγματικότητα. Ένα μεγάλο πρόβλημα και εμπόδιο για να γίνει αυτό πραγματικότητα είναι τα δεδομένα. Μπορούμε να εφεύρουμε όλες τις πολλά υποσχόμενες τεχνολογίες και αλγόριθμους μηχανικής μάθησης, αλλά χωρίς επαρκή και καλά αντιπροσωπευμένα δεδομένα, δεν μπορούμε να αξιοποιήσουμε πλήρως τις δυνατότητες της τεχνητής νοημοσύνης στην υγειονομική περίθαλψη.
Ο κλάδος της υγειονομικής περίθαλψης πρέπει να ψηφιοποιήσει τα ιατρικά αρχεία, πρέπει να συνενωθεί για να συμφωνήσει για την τυποποίηση της υποδομής δεδομένων, πρέπει να δημιουργήσει ένα σιδερένιο σύστημα για την προστασία της εμπιστευτικότητας και τη διαχείριση της συναίνεσης των δεδομένων από τους ασθενείς. Χωρίς αυτές τις ριζικές αλλαγές και τη συνεργασία στον κλάδο της υγειονομικής περίθαλψης, θα ήταν δύσκολο να επιτευχθεί η αληθινή υπόσχεση της τεχνητής νοημοσύνης να βοηθήσει την ανθρώπινη υγεία.
