Η ηθική χρήση της AI στην ιατρική
Η χρήση της τεχνητής νοημοσύνης (AI) επεκτείνεται σε σχεδόν κάθε τομέα, καθιστώντας επιτακτική την ανάγκη για την εγκαθίδρυση ηθικών κανόνων, ώστε να διασφαλιστεί ότι η τεχνολογία χρησιμοποιείται με υπευθυνότητα. Αυτό είναι ιδιαίτερα σημαντικό στον τομέα της ιατρικής, όπου τα λάθη μπορεί να έχουν σοβαρές συνέπειες για τη ζωή των ασθενών και την προστασία των προσωπικών τους δεδομένων.
Σύγκληση ειδικών για την AI στα εγκεφαλικά επεισόδια
Μια ομάδα ιατρών, ερευνητών και εκπροσώπων της βιομηχανίας που ειδικεύονται στα εγκεφαλικά επεισόδια συναντήθηκε στις 28 Μαρτίου για να συζητήσει τη χρήση και το μέλλον της AI στη σχεδίαση κλινικών δοκιμών. Η συνάντηση, που διοργανώθηκε από τον Joseph Broderick, MD, του Πανεπιστημίου του Σινσινάτι, κατέληξε σε μια δημοσίευση στο περιοδικό Stroke στις 30 Σεπτεμβρίου, η οποία συνοψίζει τις συζητήσεις της ομάδας.
Οι ιατροί που ασχολούνται με εγκεφαλικά επεισόδια χρησιμοποιούν ήδη την AI για να υποστηρίξουν τη διαδικασία λήψης αποφάσεων, ιδίως κατά την ανάλυση εικόνων του εγκεφάλου και των αγγείων. Επιπλέον, η AI μπορεί να ειδοποιεί τους ιατρούς για πιθανούς συμμετέχοντες σε κλινικές δοκιμές.
Η ανάγκη για ανθρώπινη παρέμβαση στην AI
Με την επέκταση αυτών και άλλων χρήσεων της AI, ο Broderick και οι συνεργάτες του τόνισαν τη σημασία του σχεδιασμού συστημάτων που απαιτούν ανθρώπινη παρέμβαση και εμπειρία στη διαδικασία εκπαίδευσης και χρήσης των μοντέλων AI. Η σύγκριση της AI με ένα παιδί που μαθαίνει να οδηγεί ποδήλατο αναδεικνύει την ανάγκη για καθοδήγηση και υποστήριξη κατά τη διάρκεια της διαδικασίας εκμάθησης.
Ο Broderick και οι συνεργάτες του συνέκριναν τη χρήση της μηχανικής μάθησης (ML) με την γενετική AI στις εφαρμογές που σχετίζονται με τα εγκεφαλικά επεισόδια. Η μηχανική μάθηση απαιτεί περισσότερη ανθρώπινη παρέμβαση για την εκπαίδευση των μοντέλων με δομημένα και επιμελημένα δεδομένα, ενώ η γενετική AI εκπαιδεύεται σε μεγάλα, μη επισημασμένα σύνολα δεδομένων από το διαδίκτυο και απαιτεί τεράστια υπολογιστική ισχύ.
Η ανάγκη για αυστηρές διαδικασίες και μέτρα ασφαλείας για την προστασία των προσωπικών δεδομένων των ασθενών είναι επίσης κρίσιμη. Αυτό μπορεί να περιλαμβάνει την κεντρική συλλογή ανωνυμοποιημένων δεδομένων από ανεξάρτητους τρίτους πριν αυτά τροφοδοτηθούν στα μοντέλα AI.
Η προστασία της ιδιωτικότητας των ασθενών αποτελεί μια σημαντική πρόκληση στη χρήση κλινικών δεδομένων για την εκπαίδευση της AI στην υγειονομική περίθαλψη, και η ανάγκη για σωστά και ποικιλόμορφα σύνολα δεδομένων είναι επιτακτική για τη βελτίωση της γενικευσιμότητας των μοντέλων.
«Εάν χρησιμοποιούμε κακά ή περιορισμένα δεδομένα και οι ειδικοί δεν διορθώνουν τις κακές κατατάξεις, η AI μπορεί να παράγει ανακριβείς και λανθασμένες συστάσεις», προειδοποίησε ο Broderick.
