Лидеры в области биомедицинской информатики: дорожная карта для использования потенциала медицинского ИИ
Улучшение скорости и точности клинической диагностики, расширение процесса принятия клинических решений, снижение человеческого фактора при оказании медицинской помощи, индивидуализация терапии на основе геномных и метаболических профилей пациента, дифференциация доброкачественных поражений от раковых с безупречной точностью, выявление вероятных заболеваний, которые могут развиться у человека в течение многих лет. в будущем, обнаруживая ранние контрольные признаки ультраредкого заболевания, перехватывая опасные лекарственные взаимодействия до того, как пациент получит новое лекарство, предоставляя информацию в режиме реального времени в условиях бушующей пандемии, чтобы информировать об оптимальном лечении пациентов, инфицированных новым человеческим патогеном.
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
Вот некоторые из обещаний, которые врачи и исследователи стремятся выполнить с помощью искусственного интеллекта — обещания, призванные преобразовать клиническую помощь, привести к улучшению результатов лечения пациентов и, в конечном итоге, к улучшению жизни людей.
Тем не менее, ИИ не серебряная пуля. Он может стать жертвой когнитивных ошибок и слепых пятен людей, которые его проектируют. Модели ИИ могут быть такими же несовершенными, как и данные и клинические практики, на которых обучаются алгоритмы машинного обучения, распространяя те самые предубеждения, для устранения которых ИИ был разработан в первую очередь.
Помимо концептуальных и дизайнерских ловушек, реализация потенциала ИИ также требует преодоления системных препятствий, которые стоят на пути интеграции технологий на основе ИИ в клиническую практику.
Как продвигается вперед медицина, чтобы использовать возможности ИИ? Как он устраняет опасности, связанные с его неоптимальной конструкцией или неправильным использованием? Как можно беспрепятственно интегрировать ИИ в передовую клиническую помощь?
*******************************************************************
Вот некоторые из основных вопросов, которые будут рассмотрены на первом Симпозиуме по искусственному интеллекту для обучения систем здравоохранения (SAIL), который состоится 18–20 октября в Гамильтоне, Бермудские острова. ежегодная конференция.
Задуманный Заком Кохане, заведующим кафедрой биомедицинской информатики Института Блаватника Гарвардской медицинской школы, симпозиум соберет самые яркие умы академических и промышленных кругов в области компьютерных наук, искусственного интеллекта. , клиническая медицина и здравоохранение. Задача состоит в том, чтобы установить как философские, так и практические основы для оптимального внедрения ИИ в клинику.
«Как мы можем использовать лучшие аспекты ИИ, чтобы дополнить лучшие и наиболее человеческие компоненты отношений между пациентом и врачом и безопасно ускорить медицину 21-го века? Это главные вопросы, на которые, я надеюсь, мы сможем ответить», — сказал Кохан.
Однако одной из более простых и неотложных целей симпозиума будет преодоление пропасти между различными игроками в области ИИ и медицины, просто заставив их поговорить друг с другом.
«У нас есть различные сообщества, вовлеченные в ИИ, и все они ожидают, что ИИ каким-то образом улучшит медицину, но у них нет возможности общаться и взаимодействовать друг с другом. Поэтому одна из целей этого симпозиума — создать коммуникацию — не вокруг теоретических вопросов методологии, а вокруг прагматики реализации», — сказал Кохан.
Но идея состоит не только в том, чтобы теоретики и методологи взаимодействовали с практиками. Это должно создать общее пространство для разговора — и возможного сотрудничества — между экспертами, которые традиционно работали параллельно, а не на пересечении, включая клинических информатиков, специалистов по машинному обучению, клиницистов, администраторов, редакторов медицинских журналов и тех, кто отвечает за внедрение ИИ в здравоохранение.
Первоначально мероприятие планировалось провести в 2020 году, но пандемия COVID-19 сорвала эти планы.
Чтобы сохранить импульс и заложить основу для главного события, Кохане провел осенью 2020 года виртуальную разминку, в ходе которой эксперты обозначили некоторые из наиболее острых проблем и наиболее возможности в области медицинского ИИ.
++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
ВСТУПИТЕЛЬНОЕ СЛОВО
12:00–12:05 PM ET
Докладчик: Джесси Тененбаум, директор по данным, Департамент здравоохранения и социальных служб Северной Каролины.
СЕКЦИЯ 1. Становимся умнее в оценке ИИ
12:05–12:55 PM ET
Использование решений искусственного интеллекта в местах оказания медицинской помощи с упором на процесс принятия, оценки и проверки.
Модератор:
Джейсон Мур, профессор и директор Пенсильванского института биомедицинской информатики Пенсильванского университета
Динамики:
Майкл Абрамофф, основатель и генеральный директор IDX Technologies; Профессор офтальмологии Университета Айовы
Марзие Гассеми, доцент кафедры компьютерных наук и медицины Университета Торонто
Майя Хайтауэр, директор по медицинской информации Университета здравоохранения штата Юта
Исаак Кохейн, профессор и заведующий кафедрой биомедицинской информатики Гарвардской медицинской школы
СЕКЦИЯ 2. Новые рубежи ИИ в здравоохранении
1:00–1:55 PM ET
Представляя решения, основанные на реальном опыте, вдохновляя следующее поколение и обсуждая наиболее важные проблемы в области искусственного интеллекта и медицины.
Модератор:
Николас Татонетти, доцент кафедры биомедицинской информатики Колумбийского университета
Динамики:
Тиффани Брайт, руководитель отдела биомедицинской информатики Центра искусственного интеллекта, исследований и оценки, IBM Watson Health
Грег Хагер, профессор компьютерных наук, Университет Джонса Хопкинса
Анант Мадабхуши, профессор биомедицинской инженерии и директор CCIPD, Университет Кейс Вестерн Резерв
Синтия Рудин, профессор компьютерных наук, электротехники и вычислительной техники, а также статистических наук, Герцог
ПАНЕЛЬ 3 — Как ИИ меняет современный уход за больными
2:00–2:55 PM ET
Максимизация влияния ИИ как основного диагностического и терапевтического средства. Каковы возможности, и каковы возможные подводные камни?
Модератор:
Шарлотта Хауг, международный корреспондент New England Journal of Medicine
Динамики:
Кен Элерт, главный научный сотрудник UnitedHealth Group
Питер Ли, корпоративный вице-президент по исследованиям и инкубации, Microsoft
Сучи Сария, доцент и директор по искусственному интеллекту и здравоохранению Университета Джонса Хопкинса; Основатель и генеральный директор Bayesian Health
Эрик Рубин, главный редактор New England Journal of Medicine и NEJM Group
ЗАКЛЮЧИТЕЛЬНЫЕ ЗАМЕЧАНИЯ
2:55–3:00 PM ET
Докладчик: Исаак Кохейн, профессор и заведующий кафедрой биомедицинской информатики Гарвардской медицинской школы.