Referaat ondersoek hoe om die risiko van die gebruik van KI in medisyne te verminder

Kunsmatige intelligensie-programme is in staat om gesondheidsorg op 'n verskeidenheid van verskillende maniere te verbeter. KI-toepassings kan byvoorbeeld rekenaarvisie gebruik om dokters te help om toestande van X-strale en FMRI's te diagnoseer. Masjienleeralgoritmes kan ook gebruik word om vals-positiewe koerse te help verminder deur subtiele patrone uit data te onttrek wat mense dalk nie in mediese data kan vind nie. Met die moontlikhede kom egter nuwe uitdagings, en onlangs is 'n nuwe artikel in Science gepubliseer wat moontlike risiko's en regulatoriese strategieë ondersoek vir mediese masjienleertegnieke in 'n poging om enige moontlike negatiewe newe-effekte van die gebruik van KI in 'n mediese konteks te verminder.

Uitbreiding van toepassings vir KI in gesondheidsorg

KI sien hoe sy toepassings in die mediese veld vinnig uitbrei. Onlangse ontwikkelings op die gebied van gesondheidsorg, aangedryf deur KI, sluit in die skepping van 'n nuwe farmaseutiese maatskappy wat daarop gemik is om KI te gebruik om nuwe medisyne te skep, die skepping van KI-aangedrewe afstandgesondheidsensors, en rekenaarvisie-toepassings wat CT-skanderings en X analiseer -strale.

Om meer presies te wees, is Genesis Therapeutics 'n beginonderneming wat daarop gemik is om KI te gebruik om die proses van geneesmiddelontdekking te bespoedig, met die hoop om medisyne te skep wat die erns van aftakelende siektes kan verminder. Genesis Therapeutics is net een van byna 170 verskillende firmas wat KI gebruik nuwe geneesmiddelformulerings na te vors. Intussen, wat gesondheidsmoniteringstoestelle betref, maak iRhythm en Franse KI-opstart Cardiologs gebruik van KI-algoritmes om EEG-data te analiseer en die gesondheid te monitor van diegene wat harttoestande het, loop die risiko van komplikasies. Die sagteware wat deur die maatskappye ontwerp is, kan hartgeruise opspoor, 'n toestand wat veroorsaak word deur onstuimige bloedvloei.

Laastens, 'n onlangse studie wat ondersoek het hoe rekenaarvisie op mediese beelde toegepas kan word, het bevind dat rekenaarvisiestelsels ten minste net so goed of beter presteer as kundige radioloë wanneer hulle CT-skanderings ondersoek om klein bloedings te vind. Die algoritmes wat in die studie gebruik is, was in staat om voorspellings te lewer nadat CT-skanderings vir net een sekonde ondersoek is. Die rekenaarvisiestelsels was ook in staat om die bloeding binne die brein te lokaliseer.

Alhoewel die potensiële voordele van die gebruik van KI in gesondheidsorg duidelik is, is wat minder duidelik is watter nuwe uitdagings en risiko's sal ontstaan ​​as 'n newe-effek van die gebruik van KI binne die gesondheidsorgveld.

Regulering van 'n Uitbreidende Veld

Soos TechXplore berig het, om potensiële nadele van die gebruik van KI in gesondheidsorg te evalueer, het 'n groep navorsing onlangs 'n referaat in Science gepubliseer wat daarop gemik is om antwoorde te kry om potensiële probleme met KI te verwag en potensiële oplossings vir hierdie probleme te ondersoek. Probleme wat mag opduik van die gebruik van KI in die gesondheidsorgveld sluit in die onvanpaste aanbeveling van behandelings wat lei tot besering, privaatheidskwessies en algoritmiese vooroordeel/ongelykheid.

Die FDA het slegs mediese KI goedgekeur wat "geslote algoritmes" gebruik, algoritmes wat betroubaar dieselfde resultaat lewer elke keer as hulle uitgevoer word. Baie van KI se potensiaal lê egter in sy vermoë om nuwe soorte insette te leer en daarop te reageer. Ten einde "aanpasbare algoritmes" in staat te stel om meer gebruik te sien en goedkeuring van die FDA te kry, het die skrywers van die artikel 'n in-diepte kyk na hoe die risiko's wat verband hou met die opdatering van algoritmes versag kan word.

Die skrywers bepleit dat masjienleer-ingenieurs en navorsers moet fokus op deurlopende monitering van modelle oor die leeftyd van hul ontplooiing. Onder die voorgestelde instrumente om KI-stelsels te monitor, was KI self, wat kan help om outomatiese verslae te gee oor hoe 'n KI optree. Dit is ook moontlik dat verskeie KI-toestelle mekaar kan monitor.

"Om die risiko's te bestuur, moet reguleerders veral fokus op deurlopende monitering en risikobepaling, en minder op beplanning vir toekomstige algoritmeveranderings," shelp die skrywers van die koerant.

Die skrywers van die referaat beveel ook aan dat reguleerders fokus op die ontwikkeling van nuwe metodes vir die identifisering, monitering, assessering en bestuur van risiko's. Die referaat pas baie van die tegnieke toe wat die FDA gebruik het om ander vorme van mediese tegnologie te reguleer.

Soos die koerant se skrywers verduidelik het:

“Ons doelwit is om die risiko’s te beklemtoon wat kan voortspruit uit onverwagte veranderinge in hoe mediese KI/ML-stelsels reageer of by hul omgewings aanpas. Subtiele, dikwels onherkenbare parametriese opdaterings of nuwe soorte data kan groot en duur foute veroorsaak.”