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किम बेलार्ड द्वारा

पिछले हफ्ते मैं उन लोगों के समूह के साथ एक मजेदार पॉडकास्ट पर था जो सामान्य रूप से, मेरे से ज्यादा चालाक थे, और विशेष रूप से, मेरे पसंदीदा विषयों में से एक के बारे में अधिक जानकार - कृत्रिम बुद्धि (एआई), विशेष रूप से हेल्थकेयर के लिए। जो एआई पर अपनी "पहली वैश्विक रिपोर्ट" जारी करने के साथ। - एथिक्स% 26AMP; स्वास्थ्य के लिए कृत्रिम बुद्धि का शासन - और हाल ही में वजन वाले अन्य विशेषज्ञों की कोई कमी के साथ, यह विषय पर पुनर्विचार करने के लिए एक अच्छा समय की तरह लग रहा था।

मेरी भविष्यवाणी: यह काफी काम नहीं करेगा जैसे हम उम्मीद करते हैं, और शायद यह नहीं करना चाहिए।

"सभी नई तकनीक की तरह, कृत्रिम बुद्धि दुनिया भर के लाखों लोगों के स्वास्थ्य में सुधार के लिए भारी क्षमता रखती है, लेकिन सभी तकनीक की तरह इसका भी दुरुपयोग किया जा सकता है और नुकसान का कारण बन सकता है," डॉ। टेड्रोस आधानोम गेबरियसस, जो महानिदेशक, एक बयान में कहा। वह दोनों गिनती पर सही है।

जो प्रस्तावित छह सिद्धांत हैं:
मानव स्वायत्तता की रक्षा
मानव कल्याण और सुरक्षा और सार्वजनिक हित को बढ़ावा देना
पारदर्शिता, व्याख्या और समझदारी सुनिश्चित करना
जिम्मेदारी और जवाबदेही को बढ़ावा देना
समावेशन और इक्विटी सुनिश्चित करना
एआई को बढ़ावा देना जो उत्तरदायी और टिकाऊ है

सभी मान्य बिंदु, लेकिन, जैसा कि हम पहले से ही सीख रहे हैं, यह सुनिश्चित करने के लिए प्रस्ताव करना आसान है। बस तिमनित गेब्रू से पूछें। जब नई प्रौद्योगिकियों का उपयोग करने की बात आती है, तो हम उनके प्रभावों के माध्यम से सोचने के बारे में इतना अच्छा नहीं हैं, यह सुनिश्चित करने के लिए कि हर किसी को लाभ होता है। हम "जेनी को बोतल से बाहर जाने दें और देखें कि क्या होता है" प्रजातियां क्या होती हैं, और मुझे आशा है कि हमारे भविष्य एआई ओवरलॉर्ड्स उस बारे में बहुत ज्यादा हंसते नहीं हैं।

जैसा कि स्टेसी हिगिनबोथम आईईईई स्पेक्ट्रम में पूछता है, "हम कैसे जानते हैं कि एक नई तकनीक अधिक अच्छी या नीति लक्ष्य की सेवा कर रही है, या केवल एक कंपनी के लाभ मार्जिन को बढ़ावा दे रही है? ... हमें नहीं पता कि समाज के लक्ष्यों के लिए इसे कैसे काम करना है , एक कंपनी के बजाय, या एक व्यक्ति के। " उसने आगे कहा कि "हमने यह भी स्थापित नहीं किया है कि उन लाभों को क्या होना चाहिए।"

एमएस। हिगिनबोटम विशेष रूप से हेल्थकेयर के बारे में बात नहीं कर रहा है, लेकिन वह हो सकती है। हम वास्तव में इस बात पर सहमत नहीं हो सकते कि हेल्थकेयर सिस्टम क्या करना चाहिए और क्या नहीं करना चाहिए, एआई द्वारा बहुत कम बढ़ाया गया है। यह कोई आश्चर्य की बात नहीं है कि एआई की हमारी पहली पीढ़ी। हेल्थकेयर में उलझन में हैं।

जिस उदाहरण के लिए मैं वर्षों से उपयोग कर रहा हूं वह यह भी इस बात से सहमत नहीं हो सकता कि कैसे मानव चिकित्सकों को अन्य राज्यों में रोगियों को देखने के तरीके को लाइसेंस प्राप्त / विनियमित किया जाना चाहिए, तो हम कैसे निर्णय लेने जा रहे हैं कि क्लाउड-आधारित कैसे हेल्थकेयर एआई होना चाहिए?

Carissa Véliz एक विचार है। हार्वर्ड बिजनेस रिव्यू में लेखन, वह सुझाव देती है कि वैधता और प्रभावकारिता साबित करने के लिए यादृच्छिक नियंत्रण परीक्षणों का उपयोग करके, एफडीए परीक्षण एआई इस तरह के पर्चे दवाओं या चिकित्सा उपकरणों को करता है। मैं इसके बारे में बेहतर महसूस करता हूं कि अगर हमारे पास पहले से ही उस प्रक्रिया का बहुत लंबा इतिहास नहीं है, तो गैर-डेटा संचालित कारकों (उदाहरण के लिए, आद्वेल्म) द्वारा बहती है, या अक्सर बार-बार बाकी हो रही है।

यह बदतर हो जाता है। क्रिस्टोफर एमआईएम ने अभी लिखा है कि कैसे एआई क्लाउड से किनारे डिवाइस (जैसे आपके फोन या घरेलू उपकरण) से आगे बढ़ रहा है। एज कंप्यूटिंग हेल्थकेयर समेत हमारे भविष्य का एक बड़ा हिस्सा बनने जा रही है, लेकिन, कंप्यूटर विज्ञान के प्रोफेसर एलिसा बर्टिनो ने उन्हें बताया, क्या कोई भी वास्तविक दुनिया में अपने स्वयं के विकास को प्रमाणित / नियंत्रित कर सकता है? यह आवश्यक रूप से एआई जैसा नहीं होगा। यह शुरू हुआ; यह प्राप्त होने वाले डेटा / इनपुट पर निर्भर करेगा।

श्रीमान। एमआईएमएस भी चेतावनी देता है: "आधुनिक एआई, जिसका मुख्य रूप से पैटर्न को पहचानने के लिए उपयोग किया जाता है, इसे प्रशिक्षित डेटा के बाहर इनपुट के साथ मुकाबला करने में कठिनाई हो सकती है।" ओह, लड़का - यह स्वास्थ्य देखभाल के साथ बहुत से चलाने जा रहा है। लोग गन्दा हैं, इसलिए बोलने के लिए, और उस गड़बड़ी के बहुत सारे अपने स्वास्थ्य को प्रभावित करते हैं। ए.आई.आई. इससे निपटने के लिए बेहतर तैयार रहें।

एआई अन्य हेल्थकेयर प्रौद्योगिकियों की तुलना में अधिक तेज़ी से विकसित होने जा रहा है, और हमारे मौजूदा विनियामक प्रथाएं पर्याप्त नहीं हो सकती हैं, खासकर वैश्विक बाजार में (जैसा कि हमने संकट के साथ देखा है)। स्वस्थ नहीं होना चाहिए, लेकिन हमें एआई चिकित्सकों / नैदानिक ​​समर्थन की निगरानी के लिए एआई नियामकों की आवश्यकता हो सकती है, जैसा कि हमें अनिवार्य एआई से संबंधित कदाचार सूट को संभालने के लिए एआई वकीलों की आवश्यकता हो सकती है। केवल एक अन्य ब्लैक बॉक्स समझने में सक्षम हो सकता है कि ब्लैक बॉक्स क्या कर रहा है।

मुझे चिंता है कि हम इस बारे में सोच रहे हैं कि हम एआई का उपयोग कैसे कर सकते हैं। हमारी हेल्थकेयर सिस्टम को बेहतर बनाने के लिए, बेहतर है। मुझे लगता है कि यह गलत तरीका है। हमें जमीन के सिद्धांतों पर जाना चाहिए। हम अपनी हेल्थकेयर सिस्टम से क्या चाहते हैं? और, फिर, एआई कैसे कर सकते हैं। हमें वहां पहुंचने में मदद करें?

उदाहरण के लिए, हमें यह करना चाहिए कि हर किसी के पास सस्ती स्वास्थ्य देखभाल तक पहुंच हो - जब उन्हें इसकी आवश्यकता हो, जहां वे इसे पसंद करते हैं। वह स्वास्थ्य देखभाल आनुवंशिकी, पर्यावरण, और सामाजिक-आर्थिक स्थिति सहित व्यक्ति के अनुरूप होनी चाहिए, और ठोस साक्ष्य पर आधारित होना चाहिए। कि एकसामान्य प्लैटिट्यूड की एक सूची की तरह लगता है, लेकिन इसमें से कोई भी वर्तमान में सच नहीं है। कैसे ए.आई. इसे सच बनाने में मदद करें, या, कम से कम, ट्रूअर?

यदि A.I. हेल्थकेयर के लिए एक बेहतर सिरी या ईएचआर में एक नया निर्णय समर्थन उपकरण है, हम असफल हो गए हैं। यदि हम एआई के लिए बार सेट कर रहे हैं। चिकित्सकों के वर्तमान कार्यों को दोहराने के लिए, या यहां तक ​​कि चिकित्सकों के वर्तमान कार्यों को दोहराने के लिए, हम असफल हो गए हैं। हमें बहुत अधिक उम्मीद करनी चाहिए।

e.g।, हम एआई का उपयोग कैसे कर सकते हैं। लोगों के हाथों में सलाह लेने और यहां तक ​​कि उपचार करने के लिए स्वास्थ्य देखभाल को लोकतांत्रिक बनाना? स्वास्थ्य देखभाल में मदद करने के लिए हम इसका उपयोग कैसे कर सकते हैं? कैसे ए.आई. मुद्दों का निदान करने में मदद करें और सिफारिशों को तेज़ी से और अधिक सटीक रूप से वितरित करें?

संक्षेप में, एआई कैसे कर सकते हैं स्वास्थ्य देखभाल प्रणाली से हमारी स्वास्थ्य देखभाल को पुन: पेश करने में हमारी सहायता करें जो इसे वितरित करता है, और जो लोग इसमें काम करते हैं, हमारे स्वास्थ्य के लिए? यदि इसका मतलब है कि उनमें से कुछ अप्रासंगिक बनाना, या कम से कम अपनी भूमिकाओं को फिर से परिभाषित करना, तो भी हो।

अभी, बहुत ए.आई. हेल्थकेयर में काम मुख्य रूप से दानेदार समस्याओं पर केंद्रित है, जैसे विशिष्ट बीमारियों का निदान करना। यह समझ में आता है, क्योंकि डेटा सबसे तुलनीय / दानेदार उपकरण (उदा।, इमेजिंग) या शर्तों (उदा।, स्तन कैंसर) के आसपास उपलब्ध है। लेकिन हमारा स्वास्थ्य आमतौर पर सेवा लाइनों के भीतर ही सीमित नहीं है। हमें अधिक मैक्रो एआई की आवश्यकता है। दृष्टिकोण। हमें एआई की आवश्यकता हो सकती है। हमें यह बताने के लिए कि कैसे ए.आई. सिर्फ हमारी हेल्थकेयर में सुधार नहीं कर सकते हैं बल्कि हमारे हेल्थकेयर सिस्टम को "ठीक" करने के लिए भी कर सकते हैं। और मैं इसके साथ ठीक हूँ।

किम एक प्रमुख ब्लूज़ योजना में एक पूर्व Emarketing exec है, जो कि% 26amp के संपादक; शोकित टिंचर .ियो, और अब नियमित THCB योगदानकर्ता।

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