随着人们争相使用人工智能、机器学习和深度学习技术等工具来分析健康数据以获得见解,人yabo2016网上亚博A们开始质疑这些技术在改善结果方面做得有多好。

技术专家、临床医生、研究人员、科学家、伦理学家、政策管理者和其他专家在第三季中提供他们的想法重新思考健康播客,AI for Good Medicine.这个系列是IEEE标准协会的医疗保健和生命科学练习。


第三季主要有以下几集:

Balance-AI为边缘患者提供的医疗福利。IEEE高级会员Sampathkumar Veeraraghavan,委员会主席IEEE人道主义活动委员会,包括人工智能和机器学习是否能够支持公平、个性化和包容性,或者它们是否会造成更多的不平等。

精准肿瘤学的第三次人工智能浪潮。本集的特色是内森海斯的创始人兼首席执行官莫代尔科技公司,和科学家Anthoula Lazaris,该中心主任麦吉尔大学健康中心研究所的生物库.他们讨论了人工智能如何改善患者的治疗结果。专家们还讨论了通过使用“第三次人工智能浪潮”以及现实世界的数据和实践,是否能充分发挥精准肿瘤学的潜力。在所谓的第三次浪潮中,人工智能系统被设想具有类似人类的沟通和推理能力,能够自主识别、分类和适应新情况。

先进的人工智能和传感器——触及家亚博排列五投注网站中最难触及的患者。Sumit Kumar Nagpal的联合创始人兼首席执行官珍惜健康该公司开发传感器和人工智能,讨论亚博排列五投注网站了这些技术如何能够有效地yabo2016网上亚博A支持老年人的健康需求。

人工智能——靶向药物发现的新途径。玛丽亚·路易莎·皮内达的联合创始人兼首席执行官Envisagenics,介绍了如何使用人工智能和高性能计算拼接RNA,从而为靶向药物的发现开辟一条道路。RNA剪接是研究与RNA错误有关的疾病的前沿技术。皮内达说,利用人工智能、高性能计算和基因数据的指数量,研究人员可以更快、更准确地开发肿瘤和其他遗传疾病的靶向药物发现所需的见解。

用可解释的人工智能缩小医疗保健差距。戴夫DeCaprio的联合创始人兼CTOClosedLoop.ai,讨论全球医疗保健的差异。DeCaprio说,确定和利用健康的社会决定因素可以缩小差距。现成的人工智能程序为透明度和减少偏见提供了新的视角,它们可以在卫生利益相关者之间建立对应用程序的信任。

真实了解医疗保健数据和患者的旅程。他说,释放非结构化数据价值的时机已经到来亚历山德拉埃利希他是医疗创新中心的首席科学家甲骨文.人工智能和机器学习提供了机会,但首先必须揭开这些技术的神秘面纱,埃利希说,他补充说,自然语言处理可以提供帮助。Ehrilich探索了NLP应用,以及在可访问的医疗保健数据中导航偏差的挑战。

注意你的数据——临床研究中预测分析的第一原则。亚伦曼他是微软数据科学高级副总裁临床研究数据共享联盟,一个行业标准和技术组织联盟,讨论了开放数据共享如何为获得更好质量的、真实的、包容性的数据铺平道路。Mann说,数据共享将使预测分析在临床研究中更加准确、机智和实用。

卫生系统能从目前的人工智能中受益吗?他说:“在关注人工智能算法的准确性、道德和偏见的同时,我们不能忽视对更多经过验证的数据的需求。Dimitrios Kalogeropoulos.他是卫生保健专家欧洲委员会联合国儿童基金会,世界银行,以及世界卫生组织.Kalogeropoulos探讨了人工智能是否有利于医学,以及医学是否有利于人工智能。

以下是专家们的十大观点:

  1. 数据是一种不断贬值的资产。它放置的时间越长,价值就越小。
  2. 数据是一个深渊。如果你想让人工智能对卫生系统产生影响,那么就通过设计使数据可靠。
  3. 公平不是数学问题。卫生保健的公平不在于技术,而在于为使所有人都能获得卫生保健所采取的方法。
  4. 健康的社会决定因素与诊断健康数据在缩小与人工智能的卫生保健差距方面具有重大(如果不是同等)价值。
  5. 让可解释的人工智能变得透明和现成,这样临床医生就能理解算法是如何解决数据中的问题的,从而帮助他们得出所需的见解。
  6. 同样的数据会得到同样的结果。以开放、可信和有效的方式对真实世界数据进行二次使用,可以使预测分析对临床研究产生重大影响。
  7. RNA剪接为对抗由RNA错误引起的疾病,为肿瘤靶向治疗的发展提供了许多见解。
  8. 基因组和病理学中数万亿字节的数据不是人工智能的对手,人工智能可以在几个月内产生急需的见解,而肿瘤学研究人员使用以前的方法需要几年时间。
  9. 如果部署得当,人工智能可以缩小医疗保健差距。
  10. 在实施、利用和集成技术时,临床医生和医院IT系统管理员之间存在着严重的脱节。

本文发表在2022年12月的印刷版上,题为“播客探索人工智能在医疗保健中的应用”。

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