人工智能在提供医疗服务方面具有巨大的潜力

时间:2020-09-08 15:34:13来源:
导读人工智能,机器学习和深度神经网络工具可以协助医疗决策和管理,并且已经渗透到至少三个不同的级别:人工智能辅助的图像解释;人工智能辅助

“人工智能,机器学习和深度神经网络工具可以协助医疗决策和管理,并且已经渗透到至少三个不同的级别:人工智能辅助的图像解释;人工智能辅助的诊断;以及人工智能辅助的预测和预后, ”作者写道:香港中文大学莫兴耀医学教授宋承宗,悉尼大学健康,法律与伦理学教授卡梅伦·斯图尔特,研究战略副主任本·弗里德曼教授在心脏研究所和悉尼大学的查尔斯·珀金斯中心和康科德临床学校就读。

“从诊断视网膜病变到心律不齐,从筛查皮肤癌到乳腺癌,从预测中风的结果到慢性病的自我管理,人工智能和机器学习设备可以替代许多费时,费力,重复和平凡的工作并提出可能的管理计划建议。” Sung及其同事写道。

卫生保健中AI的质量取决于它所基于的数据的质量。

他们写道:“正在根据医疗保健系统生成的数据开发和验证算法,而在这些数据中,当前的做法可能已经不公平了。”

“建立在质量低劣,有偏见的数据之上的系统将反映出这些问题('垃圾进,垃圾走')。如果医疗保健系统排除了患者人群,则AI会反复加剧医疗保健的结构性不平等。 ”

人工智能建立在对大数据的访问之上

Sung及其同事写道:“医疗保健中的大数据主要是由公共卫生系统生成的,并由公众为公众提供资金。越来越多的人对有关这些公共系统生成的健康数据的主张提出质疑。”

“数据主权问题威胁到有效AI的存在。如果没有良好的治理结构来保护数据主权,就不应将患者数据提供给技术巨头。”

不断变化的护理标准

“如果人工智能兑现了其受益的承诺,并且更多地融入了实践,那么护理标准就必须使用人工智能,传统的治疗方法将被迫改变。我们将看到所有药物和相关健康团队齐心协力的时代与AI合作。那些拒绝与AI合作的人可能会被它取代。”

AI造成的伤害

Sung及其同事写道:“使用AI的医生应对治疗过程中做出的AI决定负责,特别是如果医生保留做出关于治疗的最终决定的权力时。”

“但是随着AI做出更多自主决策,一些医生可能会争辩说,他们不应对自己无法控制的事情负责。同样,当医生无法做出决定时,对AI决策负责是不公平的。以推论出如何和为什么做出该决定。已提出了在诊断和临床管理中人与机器之间分担责任的逐步分级模型。”

Sung及其同事得出结论,在将AI工具投入医学日常使用之前,“数据质量和所有权,治理的透明性,黑匣子医学的信任建立以及事故的法律责任是需要解决的一些障碍。 。”

标签:人工智能
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