Розробки в галузі штучного інтелекту в охороні здоров’я – Спеціальне інтерв’ю з Натаном Вангом

Штучний інтелект швидко стає одним з ключових факторів розвитку галузі охорони здоров’я. Перед конференцією RE•WORK – AI в охороні здоров’я Саміт у Бостоні, ми попросили Натана Ванга – дослідника глибинного навчання та медичної візуалізації в університеті Джона Хопкінса – поділитися своїми думками щодо цієї теми. Ось що він сказав:

Що ви вважаєте найбільш важливим досягненням штучного інтелекту в охороні здоров’я?

За останні роки галузь зробила великий крок вперед у напрямку пояснюваності моделей. Як дослідник, мені важливо мати можливість інтуїтивно зрозуміти “логіку” наших штучних інтелектів, щоб ми могли створювати більш надійні та точні моделі. Сподіваюсь, що клініцисти та пацієнти колись зможуть мати більше довіри до цих систем штучного інтелекту.

Що ви вважаєте найбільш значущим досягненням штучного інтелекту в охороні здоров’я та результатах лікування пацієнтів?

Я вважаю, що найважливіше досягнення штучного інтелекту в охороні здоров’я ще попереду. Коли глибинна геноміка та радіоніка стануть більш значущими, штучний інтелект відіграє ще більшу роль, ніж сьогодні.

Які останні успіхи у вашому проекті з штучним інтелектом? Які виклики ви зустріли під час його реалізації? Як ви їх подолали?

Моя робота в університеті Джона Хопкінса полягає в розробці глибинного навчання для аналізу зображень під час операцій, зокрема для розрізнення між раковими та нераковими тканинами в корі великого мозку людини за допомогою оптичної когерентної томографії (ОКТ). Одним із значних викликів, з якими я зустрівся, було розробка моделі штучного інтелекту, яка добре узагальнюється для даних пацієнтів поза навчальною вибіркою. Хоча глибинні мережі добре витягують приховані закономірності, найлегше вивчувані закономірності не завжди правильні. Тому важливо застосовувати різні методи нормалізації та перетворення даних. У своєму проекті я виявив, що текстура зображення дуже корисна в схемі ансамблевого навчання, щоб ми мали як глибинне навчання, так і класичні методи розпізнавання закономірностей, які працюють разом.

Як глибоко штучний інтелект буде інтегрований у клінічний робочий процес за 5-10 років? Які будуть майбутні тенденції?

Я бачу, що штучний інтелект буде все більше допомагати експертам у клінічному робочому процесі від діагностики до лікування. Штучний інтелект已经 показав свою ефективність не тільки у ранній діагностиці та скринінгу, але й у передбаченні довгострокових прогнозів. За допомогою своєчасного лікування, яке можна зробити більш точним та ефективним за допомогою штучного інтелекту, люди можуть очікувати більш тривалого та здорового життя.

Чого ви найбільше чекаєте під час виступу на Саміті штучного інтелекту в охороні здоров’я?

Значущість та вплив штучного інтелекту в охороні здоров’я явно відображаються в складі імпозантної панелі експертів з різних галузей та дослідницьких напрямків. Я чекаю можливості дізнатися про останні досягнення штучного інтелекту в галузях, сусідніх з моїми, та взяти участь у надихаючих розмовах, які позитивно вплинуть на напрямок моїх досліджень.

Хочете дізнатися більше?

Натан Ванг виступатиме на майбутньому Саміті штучного інтелекту в охороні здоров’я 13-14 жовтня 2022 року в Бостоні, MA. Приєднуйтесь до нього та багатьох інших експертів з штучного інтелекту, машинного навчання та глибинного навчання, щоб дізнатися більше про останні тенденції та можливості в галузі охорони здоров’я.

Ранній білет закінчується у п’ятницю, 2 вересня, тому замовте свій білет сьогодні.

Використайте промокод: UNITEAI для 20% знижки.

Для більшої інформації зверніться до [email protected].