Розробки штучного інтелекту в охороні здоров’я – Спотлайт від Натана Ванга

Штучний інтелект швидко стає одним із ключових факторів у розробках галузі охорони здоров’я. Перед RE•WORK – Саміт штучного інтелекту в охороні здоров’я в Бостоні ми попросили Натана Ванга – дослідника глибокого навчання та медичної візуалізації в Університеті Джонса Хопкінса – поділитися своїми думками на цю тему. Ось що він сказав:

Яке, на вашу думку, є найважливішим досягненням штучного інтелекту в охороні здоров’я?

За останні роки галузь зробила великі кроки у сфері інтерпретації моделей. Як дослідник, мені важливо мати можливість інтуїтивно зрозуміти “причини” нашого штучного інтелекту, що допомагає нам створювати більш надійні та точні моделі. Надіюсь, що клініцисти та пацієнти колись зможуть мати більшу довіру до цих систем штучного інтелекту.

Яке, на вашу думку, буде коронним досягненням штучного інтелекту для охорони здоров’я та результатів лікування пацієнтів?

Я думаю, що коронне досягнення штучного інтелекту ще попереду. Я відчуваю, що коли глибинна геноміка та радіоніка стануть більш значущими, штучний інтелект буде відігравати ще більшу роль, ніж сьогодні.

Які останні успіхи були у вашому проекті штучного інтелекту? Які виклики ви зустріли під час його реалізації? Як ви їх подолали?

Моя робота в Університеті Джонса Хопкінса включає аналіз зображень під час операції на основі глибокого навчання, зокрема розрізнення між раковими та нераковими тканинами в корі великого мозку людини за допомогою оптичної когерентної томографії (ОКТ). Одним із значних викликів, з якими я зіткнувся, було розробка моделі штучного інтелекту, яка добре узагальнюється для даних пацієнтів поза тренувальною вибіркою. Хоча глибокі 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 глибоке 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 деякі майбутні тенденції?

Я бачу, що штучний інтелект буде все більше допомагати експертам у клінічному робочому процесі від діагностики до лікування. Штучний інтелект вже довів свою ефективність не тільки у ранній діагностиці та скринінгу, але також у прогнозуванні довгострокового прогнозу. За допомогою своєчасного лікування, яке можна зробити більш точним та ефективним за допомогою штучного інтелекту, люди можуть очікувати жити довше та здоровіше.

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

Відповідність та вплив штучного інтелекту в охороні здоров’я очевидні у вражаючій панелі експертів зі різних галузей та дослідницьких фонів. Я чекаю можливості дізнатися про останні досягнення штучного інтелекту в областях, сусідніх з моєю, та взяти участь у надихаючих розмовах, які позитивно вплинуть на напрямок моїх досліджень.

Хочете дізнатися більше?

Натан буде виступати на майбутньому Саміті штучного інтелекту в охороні здоров’я 13-14 жовтня 2022 року в Бостоні, штат Массачусетс. Приєднуйтесь до нього та багатьох інших експертів штучного інтелекту, машинного навчання та глибокого навчання, щоб дізнатися про останні тенденції та можливості в охороні здоров’я.

Квитки раннього пташки закінчуються у п’ятницю, 2 вересня, тому замовте свій квиток сьогодні.

Використайте промо-код: UNITEAI для 20% знижки.

Для більшої інформації зв’яжіться з hello@re-work.co.