AI pasirengimui pandemijai: ar šiuolaikinės AI sistemos yra pasirengusios kitai pandemijai?

Dirbtinis intelektas (DI) sveikatos priežiūros srityje žymiai pagerino mūsų gebėjimą stebėti, numatyti ir reaguoti į sveikatos krizes. Per COVID-19 – krizę, kuri paveikė daugiau nei 760 milijono žmonių visame pasaulyje dirbtinis intelektas teikė itin svarbią pagalbą valdant pandemiją, parodydamas AI galimybes pasirengti pandemijai ir reaguoti.

Nepaisant reikšmingos DI pažangos, prieš kitą pandemiją būtina patobulinti AI technologijas. Mums reikia sistemų, kurios galėtų veiksmingai reaguoti į protrūkius realiuoju laiku. Turime patobulinti AI modelius, išplėsti duomenų šaltinius ir padidinti skaičiavimo galią, kad pagerintume savo AI pasirengimą, pvz., nustatytų infekcinių protrūkių kilmę arba prognozuoti būsimas pandemijas.

Išsamiai aptarkime AI vaidmenį pandemijoje ir su kokiais apribojimais jis gali susidurti per būsimus protrūkius.

AI COVID-19 pandemijos metu

Vyriausybės ir sveikatos organizacijos plačiai naudojami AI nuspėjamieji modeliai, skirti įvertinti COVID-19 plitimą, atkuriamumą ir trajektoriją. Šie modeliai informavo apie visuomenės sveikatos politiką, įskaitant tikslinius uždarymus, socialinio atsiribojimo priemones ir skiepijimo kampanijas. 

AI ir sveikatos priežiūros tyrėjai padarė didelę įtaką įmokos pandemijos metu, pavyzdžiui:

• Jie sukūrė labai tikslius AI diagnostikos įrankius, padedančius diagnozuoti naudojant krūtinės ląstos rentgeno ir KT vaizdus. 
• Šios priemonės pagerino sveikatos centrų patikros ir testavimo galimybes, tuo pačiu leido anksti aptikti ir izoliuoti užsikrėtusius asmenis. 
• AI modeliai buvo naudojami ligos sunkumui ir prognozei nustatyti. 
• Tyrėjai naudojo dirbtinį intelektą, kad padėtų atrasti vaistus ir kurti vakcinas COVID-19 metu. 
• AI taip pat padėjo nustatyti esamus vaistus, kurie buvo veiksmingi prieš virusą (procesas žinomas kaip narkotikų pertvarkymas). 

Tokios AI iniciatyvos suvaidino lemiamą vaidmenį užkertant kelią pasaulinės sveikatos infrastruktūros žlugimui COVID-19 pandemijos metu.

AI vaidmuo pasirengus pandemijai: 5 pagrindiniai komponentai

Pasaulis išgyveno mirtiniausią šio amžiaus sveikatos priežiūros krizę – daugiau nei 6.8 mln. mirčių visame pasaulyje nuo 2023 m. gegužės mėn. Dėl šios pandemijos sukeltų ekonominių padarinių negalima pervertinti AI pagrįstų sistemų, tokių kaip robotika, AI pokalbių robotai ir nuspėjamoji analizė, vaidmens prevencijoje ir valdyme. 

Galimybę apdoroti didelius duomenų kiekius, aptikti modelius ir priimti pagrįstus sprendimus realiuoju laiku, dirbtinio intelekto technologijos siūlo daug žadančius sprendimus, kaip pagerinti mūsų atsaką į būsimas pandemijas. Šie sprendimai yra: 

1. Ankstyvo aptikimo ir stebėjimo sistemos

Vienas iš svarbiausių viruso protrūkių valdymo aspektų yra ankstyvas aptikimas. Pažymėjus paveiktus regionus, jie turi būti aktyviai stebimi 24 valandas per parą, 7 dienas per savaitę. 

Kokį vaidmenį gali atlikti AI?

• AI analizė gali analizuoti įvairius medicininių duomenų šaltinius, įskaitant sveikatos priežiūros įrašus, aplinkos duomenis ir net socialinę žiniasklaidą, kad nustatytų modelius ir anksti aptiktų galimus ligų protrūkius.
• Dirbtinis intelektas gali padėti nustatyti galimas karštąsias vietas, stebėdamas simptomus, kelionių modelius ir demografinę informaciją, o tai leidžia valdžios institucijoms laiku imtis prevencinių priemonių ir veiksmingai paskirstyti išteklius.

2. AI pagrįstas išteklių valdymas: greitas reagavimas ir išteklių paskirstymas

Pandemijos metu, išteklių paskirstymas yra labai svarbus, nes infekcinės ligos gali greitai viršyti sveikatos priežiūros sistemų pajėgumus. 

Kokį vaidmenį gali atlikti AI?

• Dirbtinio intelekto valdomos sistemos gali optimizuoti išteklių valdymą, analizuodamos ligoninės pajėgumų, medicininės įrangos atsargų ir personalo duomenis realiuoju laiku. 
• Turėdami šią informaciją sveikatos priežiūros paslaugų teikėjai gali padaryti pagrįstus sprendimus dėl lovų, ventiliatorių ir medicinos personalo paskirstymo, užtikrinant efektyvų išteklių paskirstymą tarp pažeidžiamų gyventojų. 
• AI gali padėti racionalizuoti tiekimo grandines nustatant kliūtis ir padedant laiku įsigyti bei pristatyti būtiniausias medicinos priemones.

3. AI robotai ir pokalbių robotai: socialinio atsiribojimo priemonės 

Pandemijos metu bet kuri paslauga ar procesas, kuriam reikalingas žmogaus dalyvavimas, yra labai paveikti dėl priverstinio užrakinimo. 

Kokį vaidmenį AI gali atlikti kitos pandemijos atveju?

• Dirbtinio intelekto varomi robotai ir pokalbių robotai gali perimti įprastas užduotis, susijusias su žmonių kontaktu. 
• Sveikatos priežiūros srityje dirbtinio intelekto robotai gali padėti sumažinti kontaktą su žmonėmis atlikdami įprastas užduotis, tokias kaip dezinfekcija, mėginių paėmimas ir vaistų pristatymas. 
• Autonominiai robotai gali būti naudojami maistui ir bakalėjos prekėms pristatyti, kaip buvo keletas atvejų pranešė jau
• AI pokalbių robotai gali būti virtualūs asistentai, teikiantys patikimą informaciją apie simptomus, prevencines priemones ir naujausias sveikatos priežiūros institucijų rekomendacijas. 
• Pokalbių robotai gali teikti suasmenintą informaciją, suskirstyti pacientus ir sumažinti sveikatos priežiūros telefono linijų naštą. 

Tačiau šios iniciatyvos turi būti imamasi pasauliniu mastu, kad padidėtų didžiausias pasaulio gyventojų skaičius. Čia išbandomas pasirengimas AI pandemijai.

4. Vakcinos kūrimas ir platinimas su dirbtiniu intelektu

Spartus vakcinų kūrimas ir platinimas yra labai svarbūs norint sukurti imunitetą nuo pandemijų ir zoonozių protrūkiai. 

Kokį vaidmenį gali atlikti AI?

• Dirbtinio intelekto pagrįsta nuspėjamoji analizė gali padėti kurti vakcinas, analizuodama daugybę genetinių ir klinikinių duomenų, paspartindama galimų vakcinų kandidatų identifikavimą.
• Dirbtinis intelektas gali prisidėti prie veiksmingo ir teisingo vakcinų diegimo nustatydamas aukšto prioriteto sritis ir supaprastindamas platinimo tinklą.

5. AI pagrįstas pandemijos modeliavimas ir prognozavimas

Duomenų prognozavimas ir modeliavimas gali pagerinti mūsų supratimą apie visuomenės sveikatos problemas, o tai leidžia imtis iniciatyvių priemonių gyventojų sveikatai gerinti.

Kokį vaidmenį AI gali atlikti kitos pandemijos metu?

• AI pagrįsti prognozavimo modeliai gali panaudoti didelius duomenų rinkinius, įskaitant epidemiologijos informaciją, gyventojų demografinius duomenis ir aplinkos kintamuosius.
• Prognozavimo modelių rezultatai gali padėti priimti sprendimus, kuriuos visuomenės sveikatos darbuotojai ir politikos formuotojai priima pasauliniu mastu. 
• AI modeliai gali padėti paskirstyti išteklius, įgyvendinti intervencijas ir sukurti veiksmingą sulaikymo taktiką. 

PG pasirengimui pandemijai: kokie yra pagrindiniai apribojimai?

Nors šiuolaikinės AI sistemos siūlo didelį pasirengimo pandemijai potencialą, reikia atsižvelgti į keletą apribojimų.

1. AI ligos stebėjimas

AI sprendimai pandemijai reikalauja greito reagavimo, tačiau AI algoritmai, sukurti naudojant žemos kokybės duomenis, gali pateikti klaidinančių ar žalingų klinikinių rekomendacijų. Pavyzdžiui, JAV sveikatos priežiūros duomenų bazėse trūksta tikslios rasinės informacijos mažesnis mirtingumas nuo COVID-19 iki 60 proc. juodaodžiams ir ispanams pacientams. Bet kuri dirbtinio intelekto sistema, sukurta remiantis tokiais duomenimis, sukeltų neteisingų rezultatų.

2. AI sistemų šališkumas

AI algoritmai gali paveldėti paklaidas iš mokymo duomenų, o tai lemia diskriminuojančius sveikatos priežiūros rezultatus. Taigi, norint užtikrinti, kad pandemijos metu būtų sėkmingos pagalbos, susijusios su dirbtiniu intelektu, šališkumo mažinimas yra būtinas.

3. Duomenų saugumas ir privatumas

Žmonės vis dažniau naudojasi nešiojamomis technologijomis ir prijungtomis sveikatos programėlėmis. Šie įrenginiai generuoja daugybę duomenų, kurie gali būti jautrūs, pavyzdžiui, asmens sveikatos duomenys. Dažnai įmonės analizuoja šiuos duomenis, siekdamos pagerinti savo paslaugas. Kadangi vis daugiau žmonių bendrauja su skaitmeniniu pasauliu, privatumo apsaugos pastangoms turėtų būti teikiama pirmenybė. 

4. Etinės AI sveikatos priežiūros srityje problemos

Kai naudojami duomenys, iškyla etinių problemų. Reguliavimo institucijos turi sukurti pasaulinę etikos sistemą, susijusią su gydytojo ir paciento privilegija ir teisine bei moraline atskaitomybe už atsakingą medicininį dirbtinio intelekto pritaikymą. Dirbtinio intelekto įgyvendinimas turėtų atitikti etikos gaires, užtikrinant sąžiningumą, skaidrumą ir atskaitomybę. 

5. Pasaulinio bendradarbiavimo, konteksto ir aiškinimo trūkumas

AI sistemos stengiasi užfiksuoti niuansuotą informaciją, pvz., kultūrinę praktiką, socialinį elgesįir vietinę sveikatos priežiūros infrastruktūrą, kuri gali labai paveikti veiksmingas reagavimo strategijas visame pasaulyje. Daugelis šiandien prieinamų sprendimų priemonių nėra visuotinai pritaikomos. Be to, šalys ir regionai turi skirtingą duomenų valdymo politiką ir duomenų lokalizavimo įstatymus, kurie gali apriboti bendradarbiavimą įgyvendinant pasaulines duomenų iniciatyvas.

COVID-19 pandemija pabrėžė svarbų dirbtinio intelekto vaidmenį kovojant su plataus masto infekcinių ligų protrūkiais. Tačiau reikia dėti pastangas, kad ji būtų išplėsta visame pasaulyje, kuriant išsamius ir įvairius duomenų šaltinius ir palengvinant dalijimąsi duomenimis tarp regionų. Šios iniciatyvos gali padėti realiuoju laiku išgelbėti gyvybes, apsaugoti bendruomenes ir sukurti atsparią pasaulinę sveikatos priežiūros infrastruktūrą. Tikimės, kad būsimi AI pokyčiai dar labiau padidins mūsų pasirengimą pandemijai. 

Norėdami gauti informaciją apie naujausią AI sveikatos priežiūros pažangą, apsilankykite vienytis.ai.