Dr. Alberto-Giovanni Busetto, Chief AI Officer w HealthAI – Seria wywiadów

Dr Alberto-Giovanni Busetto jest szwajcarsko-włoskim dyrektorem ds. AI i innowacji oraz Chief AI Officer w HealthAI. Jest członkiem Global Future Councils Światowego Forum Ekonomicznego i wcześniej pełnił pionierskie role jako inauguracyjny Globalny Dyrektor ds. Nauki o Danych i AI w Merck Healthcare oraz pierwszy Group SVP Head of Data & AI w The Adecco Group.

W trakcie swojej kariery Alberto-Giovanni został uznany za UN Global Compact Mentor, Merck Digital Champion oraz IBM Distinguished Speaker. Wniósł wkład w globalne zarządzanie AI jako członek Task-Force World Employment Confederation i został uhonorowany przez US National Academy of Engineering FoE jako jeden z wybitnych inżynierów w początkowej fazie kariery. Dodatkowo pełnił funkcję US Big Data Chair of the Japan-America Frontiers of Engineering.

Co skłoniło Cię do przejścia z ról kierowniczych w AI w dużych firmach, takich jak Merck, do objęcia stanowiska w HealthAI?

Cześć, jestem Dr. Alberto-Giovanni Busetto, Chief AI Officer w HealthAI – Globalnej Agencji ds. Odpowiedzialnego AI w Ochronie Zdrowia. Posiadam ponad 20-letnie doświadczenie w projektowaniu, rozwoju, wdrażaniu i zarządzaniu rozwiązaniami AI. Moja kariera była naznaczona zaangażowaniem w wykorzystanie AI do osiągania znaczącego wpływu. W Merck Healthcare pełniłem funkcję inauguracyjnego Globalnego Dyrektora ds. Nauki o Danych i AI, gdzie kierowałem rozwojem rozwiązań opartych na AI w ochronie zdrowia i biotechnologii. Ta rola podkreśliła przełomowy potencjał AI w sektorach zdrowia.

Przejście do HealthAI pozwoliło mi skupić się intensywniej na odpowiedzialnym wdrożeniu AI w ochronie zdrowia, dążąc do zniwelowania różnicy między innowacjami technologicznymi a opieką skoncentrowaną na człowieku. W tym kontekście zarządzanie danymi jest również jednym z moich podstawowych punktów zainteresowania. Coś, co naprawdę mnie ekscytuje w HealthAI, to praca, którą wykonujemy w ramach regulacyjnych i innowacyjnych piaskownic, budujemy wzorce do przyspieszenia rozwoju i przyjęcia odpowiedzialnego AI w skali, aby umożliwić innowatorom.

Jestem zmotywowany pytaniem: Jak możemy uczynić AI nie tylko bardziej inteligentnym, ale prawdziwie użytecznym tam, gdzie ma to największe znaczenie – poprawiając życie ludzi? W HealthAI mam okazję kształtować, jak myślimy o AI w ochronie zdrowia, oferując wskazówki rządom i instytucjom zdrowia na temat wdrożenia rozwiązań AI, które są nie tylko najnowocześniejsze, ale także etyczne, przejrzyste i głęboko zakorzenione w realnych potrzebach zdrowotnych. Dla mnie nie chodzi tylko o algorytmy – chodzi o wpływ.

Co najbardziej ekscytuje Cię na styku AI i ochrony zdrowia?

Zbieżność AI i ochrony zdrowia prezentuje możliwości polepszania wyników poprzez udoskonalone diagnozy, personalizowane leczenia oraz zoptymalizowane rozwiązania zdrowotne. Możliwość AI do analizy złożonych zbiorów danych może na przykład prowadzić do wcześniejszego wykrywania chorób i bardziej dokładnych prognoz.

Co mnie najbardziej ekscytuje, to fakt, że te postępy nie są zarezerwowane tylko dla krajów o wysokim dochodzie – mają one potencjał transformacji sektorów zdrowia w krajach o niskim i średnim dochodzie. Narzędzia diagnostyczne wspomagane przez AI mogą dostarczyć wglądy specjalistów do regionów o ograniczonej ekspertyzie medycznej, analiza predykcyjna może pomóc w alokacji zasobów tam, gdzie są one najbardziej potrzebne, a cyfrowe narzędzia zdrowotne mogą zniwelować różnice w dostępie do opieki. Poprzez odpowiedzialne wdrożenie AI, możemy tworzyć bardziej równoprawne rozwiązania zdrowotne, które służą ludziom wszędzie, niezależnie od geografii czy poziomu dochodu.

Jak AI może pomóc zniwelować różnicę w ochronie zdrowia między krajami o wysokim dochodzie a krajami o niskim i średnim dochodzie? Jakie wyzwania istnieją, aby zapewnić równy dostęp?

AI ma potencjał udemokratyzowania ochrony zdrowia, czyniąc zaawansowane wglądy medyczne dostępnymi na całym świecie. W regionach o ograniczonej ekspertyzie medycznej, narzędzia diagnostyczne wspomagane przez AI mogą pomóc w identyfikacji chorób w sposób dokładny. Na przykład, platformy telemedycyny, wspomagane przez AI, mogą łączyć pacjentów w odległych obszarach z specjalistami na całym świecie, ułatwiając transfer wiedzy i poprawiając jakość opieki.

Gwarantowanie równego dostępu do rozwiązań zdrowotnych opartych na AI wymaga rozwiązania kilku wyzwań, z których jednym z najbardziej istotnych są ograniczenia infrastrukturalne. Mogą one utrudniać przyjęcie technologii AI, ponieważ wiele regionów może nie posiadać niezbędnych ram cyfrowych, aby wspierać zaawansowane rozwiązania.

Obawy związane z prywatnością danych również pozostają kluczowe – ochrona informacji osobowych wymaga solidnych struktur zarządzania, aby zapewnić poufność i bezpieczeństwo. Dodatkowo, systemy AI muszą być dostosowane do lokalnych języków i kontekstów kulturowych, aby być naprawdę skuteczne, pokonując bariery, które w przeciwnym razie mogłyby ograniczać dostępność.

Przeszkody regulacyjne dalej komplikują krajobraz, ponieważ znalezienie odpowiedniej równowagi między wspieraniem innowacji a zapewnieniem prywatności oraz bezpieczeństwa wymaga przemyślanej rozwoju polityki. Poprzez proaktywne podejście do tych wyzwań, AI może stać się potężnym narzędziem do poprawy równości w ochronie zdrowia na świecie.

Jak istotne są współprace między rządami, firmami technologicznymi i dostawcami usług zdrowotnych, aby zapewnić odpowiedzialny rozwój i wdrożenie AI?

Współpraca między rządami, firmami technologicznymi i dostawcami usług zdrowotnych nie jest tylko korzystna – jest niezbędna dla odpowiedzialnego rozwoju i wdrożenia AI w ochronie zdrowia. Te partnerstwa umożliwiają stworzenie kompleksowych ram, które uwzględniają uwagi etyczne, chronią prywatność danych i ustanawiają standardy operacyjne, które zapewniają, że AI jest zarówno skuteczne, jak i godne zaufania.

Poprzez współpracę, zainteresowane strony mogą wyjść poza fragmentaryczne, ogólne rozwiązania i zamiast tego opracować podejścia oparte na AI, które są dostosowane do realnych potrzeb zdrowotnych. Oznacza to wykorzystanie AI do udoskonalenia diagnoz, usprawnienia workflow klinicznego oraz rozszerzenia dostępu do jakościowej opieki – szczególnie w obszarach zaniedbanych. Co więcej, współpraca sprzyja przejrzystości i odpowiedzialności, zapewniając, że AI pozostaje narzędziem empowermentu, a nie wykluczenia.

Jeśli innowacje są napędzane przez wspólną odpowiedzialność i są zgodne z priorytetami zdrowia publicznego, AI ma potencjał przekształcić nasze podejście do ochrony zdrowia w sposób, który jest zarówno przełomowy, jak i równy.

Jakie uwagi etyczne powinny być na pierwszym planie w AI-wspomaganych rozwiązaniach zdrowotnych?

Gdy myślimy o uwagach etycznych w AI-wspomaganych rozwiązaniach zdrowotnych, są kilka kluczowych obszarów, na które musimy się skoncentrować. Po pierwsze, musimy zajmować się mitigacją biasu, aby upewnić się, że modele AI nie przypadkowo wzmacniają istniejące dysproporcje w ochronie zdrowia. Przejrzystość jest również kluczowa, ponieważ proces podejmowania decyzji przez AI musi być klarowny i zrozumiały dla wszystkich stron zaangażowanych. Odpowiedzialność jest następna, z wyraźnymi liniami odpowiedzialności za decyzje podejmowane przez systemy AI, tak aby ktoś mógł być pociągnięty do odpowiedzialności, jeśli coś pójdzie nie tak.

Autonomia jest absolutnie centralna dla etycznego AI w ochronie zdrowia, co oznacza, że jest niezwykle ważne, abyśmy nie tylko szanowali, ale aktywnie wspierali prawa ludzi do podejmowania świadomych decyzji o swojej opiece. To wykracza poza zwykłe dostarczanie informacji – chodzi o zapewnienie, że ludzie w pełni rozumieją swoje opcje, potencjalne ryzyka i korzyści, oraz rolę AI, gdzie jest ona zastosowana.

Musimy zagwarantować, że użytkownicy lub ci, którzy korzystają z AI, czują się umocnieni i pewni swoich wyborów, wiedząc, że mają głos w technologiach, które wpływają na ich zdrowie i dobrostan.

Modele AI w ochronie zdrowia czasami wykazywały uprzedzenia. Jak regulacje i rozwój AI mogą złagodzić to ryzyko?

Aby złagodzić uprzedzenia w modelach AI, jest niezbędne, aby regulacje i rozwój skupiły się na budowaniu systemów, które są reprezentatywne dla różnorodnych populacji. To zaczyna się od zbierania danych z szerokiego zakresu grup demograficznych, tak aby AI było trenowane na informacjach, które odzwierciedlają rzeczywistą różnorodność pacjentów. Ale dane same w sobie nie są wystarczające – ciągłe monitorowanie jest również kluczowe, ponieważ systemy AI powinny być regularnie oceniane, aby zidentyfikować i skorygować wszelkie uprzedzenia, które mogą pojawić się w czasie.

Włączanie różnorodnych zainteresowanych stron do procesu rozwoju, w tym etyków, przedstawicieli pacjentów, klinicystów, ekspertów medycznych itp., może przynieść cenne perspektywy, które pomagają zapewnić, że modele AI służą wszystkim w sposób równy i sprawiedliwy.

Jak rządy i organizacje mogą zapewnić, że AI-wspomagane rozwiązania zdrowotne odpowiedzialnie wykorzystują dane pacjentów?

Aby zapewnić, że AI-wspomagane rozwiązania zdrowotne odpowiedzialnie wykorzystują dane pacjentów, rządy i organizacje muszą wdrożyć silne polityki zarządzania danymi, które wyraźnie określają, w jaki sposób informacje pacjentów są zbierane, przechowywane i udostępniane.

Techniki anonimizacji odgrywają również kluczową rolę w ochronie tożsamości osób, zapewniając, że dane mogą być wykorzystywane bez kompromitowania prywatności. Dodatkowo, przestrzeganie międzynarodowych i lokalnych przepisów o ochronie danych jest niezbędne nie tylko do utrzymania zaufania, ale także do zapewnienia, że systemy AI działają w ramach prawnych. To podejście pomaga stworzyć fundament bezpieczeństwa i przejrzystości, który korzysta zarówno ludziom, jak i sektorowi zdrowia.

Jakie są największe przeszkody w regulacji AI w ochronie zdrowia, i jak kraje mogą je pokonać?

Pierwszym, co przychodzi na myśl, jest szybki postęp technologiczny. Regulacje często mają trudności z dotrzymaniem tempa, w jakim pojawiają się innowacje AI, pozostawiając luki w nadzorze. Dodatkowo, decydenci polityczni potrzebują głębszego zrozumienia zarówno technologii AI, jak i unikalnych złożoności ochrony zdrowia, aby stworzyć skuteczne i poinformowane regulacje.

Kolejną przeszkodą jest brak globalnej standaryzacji – bez spójnych regulacji w różnych krajach, staje się trudne do wspierania międzynarodowej współpracy i zapewnienia, że rozwiązania AI mogą być wdrożone w sposób bezpieczny i etyczny na całym świecie.

Aby pokonać te przeszkody, kraje będą musiały zainwestować w ciągłe edukowanie decydentów, pracować nad harmonizacją regulacji na arenie międzynarodowej oraz pozostać elastycznymi w adaptacji do nowych rozwojów technologicznych.

Kraje mogą pokonać te przeszkody, poprzez wspieranie ciągłego dialogu między technologami, profesjonalistami zdrowia i regulatorem, oraz inwestując w programy edukacyjne i szkoleniowe, które pomagają zniwelować luki w wiedzy. HealthAI, na przykład, zajmuje się tym poprzez swoją Globalną Sieć Regulacyjną (GRN), która wzmacnia lokalne zdolności i możliwości w regulacji AI dla ochrony zdrowia, zapewniając, że regulatorzy na całym świecie są dobrze wyposażeni w zarządzanie ewoluującym krajobrazem AI w ochronie zdrowia.

Jak HealthAI pomaga krajom budować i certyfikować odpowiedzialne mechanizmy walidacji AI?

Jako partner wdrożeniowy, HealthAI współpracuje z rządami, ministerstwami zdrowia i innymi organizacjami zdrowia, aby nawigować nie tylko bezpieczeństwo i skuteczność narzędzi zdrowotnych opartych na AI, ale również ich zgodność z wymogami etycznymi, zapewniając, że technologia jest zgodna z wymogami regulacyjnymi i wartościami społecznymi.

HealthAI wspiera rozwój rygorystycznych procesów certyfikacji, które pomagają ustanowić zaufanie i odpowiedzialność w rozwiązaniach zdrowotnych opartych na AI. Poprzez to, zapewniamy, że systemy AI spełniają najwyższe standardy przed wdrożeniem, co jest niezbędne do ochrony dobrobytu, poprawy korzystnych wyników i wspierania globalnej pewności w odpowiedzialnym wykorzystaniu AI w ochronie zdrowia.

Jak AI może być wykorzystane do przewidywania, śledzenia i zarządzania przyszłymi kryzysami zdrowotnymi?

AI może odegrać kluczową rolę w zarządzaniu kryzysami zdrowotnymi, dostarczając narzędzia do przewidywania, śledzenia i zarządzania wybuchami w sposób bardziej skuteczny. Poprzez analizy predykcyjne, AI może analizować ogromne ilości danych epidemiologicznych, identyfikując wzorce i trendy, które mogą sygnalizować potencjalne ryzyko wybuchu przed jego wystąpieniem, dając władzom czas na przygotowanie. Dodatkowo, nadzór w czasie rzeczywistym wspomagany przez AI może nieprzerwanie monitorować dane zdrowotne z szpitali, klinik i innych źródeł, umożliwiając szybkie wykrywanie pojawiających się zagrożeń i umożliwiając szybkie reagowanie, aby je powstrzymać.

AI może również pomóc w optymalizacji zasobów podczas kryzysu, pomagając władzom w bardziej efektywnym przydziale zaopatrzenia medycznego, personelu i innych krytycznych zasobów, zapewniając, że są one wykorzystywane tam, gdzie są najbardziej potrzebne. Poprzez integrację AI w strategie zdrowia publicznego, kraje mogą poprawić swoją zdolność do przewidywania i reagowania na przyszłe kryzysy zdrowotne, zwiększając zarówno przygotowanie, jak i odporność w obliczu ewoluujących zagrożeń. To proaktywne podejście ratuje życie i pomaga zminimalizować ogólny wpływ kryzysów zdrowotnych na społeczeństwo i gospodarkę.

Dziękujemy za wspaniały wywiad, czytelnicy, którzy chcą dowiedzieć się więcej, powinni odwiedzić HealthAI.