Изкуствен интелект в здравеопазването: подводни камъни
Съществуващите неравенства се резервират в терабайтите здравни данни, а това значи, че има риск изкуственият разсъдък да задълбочи тези неравенства
Изкуственият разсъдък може да помогне за по-ефективни здравни грижи, само че учените се тревожат, че данните са носители на изкривени модели на държание, които ИИ може да мултиплицира (снимка: CCO Public Domain)
„ Изкуственият разсъдък се сочи като вестител на „ златната “ епоха в опазването на здравето – най-малко в това, което западният свят познава. Сдъвквайки големите размери данни за пациентите от цели страни, изкуственият разсъдък може да отприщи тертипи и трендове, които да оказват помощ за по-ефективните, по-целенасочени и по-икономични здравни грижи. Но учените с паника откриват, че данните са носители на изкривени модели на държание, които ИИ може да мултиплицира.
Когато група учени от Чикаго, Илинойс, се заемат да ревизират дали логаритъмът за машинно самообразование може да предскаже какъв брой дълго ще стоят хората в лечебните заведения, откривателите са уверени, че вършат на всички услуга. Задържането на хора в болница коства пари и в случай че мениджърите знаят кои пациенти по-скоро ще са подготвени да бъдат изписани, по-лесно ще ръководят листата с цели на лекарите, с цел да избегнат ненужни забавяния.
Това би било печеливша обстановка: болничното заведение ще спести пари и хората могат да си тръгнат допустимо най-скоро. Оказва се, че не е напълно по този начин.
Незабелязани странности
Започвайки работата си в края на 2017 година, учените образоват своя логаритъм върху данните за пациентите от академичната болнична система на Университета в Чикаго. Вземайки данни от предходните три години, учените обработват числата, с цел да видят каква композиция от фактори най-добре предвижда продължителността на болничния престой. В началото те преглеждат единствено клинични данни. Но когато уголемяват разбора си с друга информация за пациентите, изненадващо откриват, че една от най-хубавите прогнози за дълготрайност на престоя е… пощенският код на индивида.
Това е озадачаващо, означи Nature. Какво общо има продължителността на престоя на човек в болница с мястото на живеене?
Докато откривателите се задълбочават, казусът се усложнява. Пощенските кодове, които се свързват с по-дълъг престой в лечебните заведения, подхождат на небогати райони с преобладаващо афро-американско население. Хората от тези региони остават в лечебни заведения по-дълго, в сравнение с тези от по-заможните региони с най-вече бели хора.
Причината за това противоречие убягва на екипа. Може би хората от по-бедните региони биват одобрявани с по-тежки заболявания? Или може би е по-малко евентуално да им бъдат предписани нужните медикаменти?
Загадката дава начало на медико-етична главоблъсканица. Ако усъвършенстването на болничните запаси е единствената цел на програмата, то пощенските кодове на хората явно биха били мощен инструмент за прогноза за продължителността на болничния престой. Но потреблението на този способ на процедура би лишило болнични запаси от бедните, от чернокожите – и би го пренасочило към заможните бели хора. А това ще изостри съществуващите нередности в системата.
Боклук на входа, отпадък на изхода
„ Първоначалната цел беше повече успеваемост, което единствено по себе си е добра цел “, споделя Маршал Чин, който учи здравно-медицинската нравственос в Университета на Чикаго и е един от учените, работили по плана. Но справедливостта също е значима, добавя той – и това не е категорично взето поради в дизайна на логаритъма.
Тази история от Чикаго е като навреме предизвестие за медицинските откриватели, които сa се насочили към използване на изкуствения разсъдък за възстановяване на опазването на здравето. Инструментите на ИИ могат да донесат огромни изгоди за хората, които сега не са обслужвани добре от здравната система.
Така да вземем за пример, ИИ инструмент за рентгенография на гръдния панер в търсене на признаци на туберкулоза, създаден от започващата Zebra Medical Vision в Шефаим, Израел, към този момент работи в доста лечебни заведения в Индия, където форсира диагностицирането на болестта. Алгоритмите за машинно самообразование биха могли също да оказват помощ на учените да схванат кои хора по какъв начин ще реагират на обещано лекуване – навлизайки в епохата на „ персонализирано “ опазване на здравето.
Но цялата тази гражданска война зависи от данните, които са налични за инструментите на изкуствения разсъдък. Ако тези данни отразяват една несправедлива здравна система, каквато е налице през днешния ден на доста места по света, резултатът ще е мултиплициране на несправедливостта.
„ В някои системи на опазване на здравето има доста базови неща, които се пренебрегват, най-много от позиция на качеството на грижите, които хората получават “, споделя Кадиджа Фериман, антрополог от инженерното учебно заведение в Нюйоркския университет Тадон, който учи обществените, културните и етичните въздействия от потреблението на ИИ в опазването на здравето.
Иначе казано, съществуващите неравенства се резервират в терабайтите здравни данни, които изкуственият разсъдък „ сдъвква “. Това значи, че има риск, споделя Фериман, инструментите на „ златната “ епоха на опазването на здравето да задълбочат неравенствата.
Изкуственият разсъдък може да помогне за по-ефективни здравни грижи, само че учените се тревожат, че данните са носители на изкривени модели на държание, които ИИ може да мултиплицира (снимка: CCO Public Domain)
„ Изкуственият разсъдък се сочи като вестител на „ златната “ епоха в опазването на здравето – най-малко в това, което западният свят познава. Сдъвквайки големите размери данни за пациентите от цели страни, изкуственият разсъдък може да отприщи тертипи и трендове, които да оказват помощ за по-ефективните, по-целенасочени и по-икономични здравни грижи. Но учените с паника откриват, че данните са носители на изкривени модели на държание, които ИИ може да мултиплицира.
Когато група учени от Чикаго, Илинойс, се заемат да ревизират дали логаритъмът за машинно самообразование може да предскаже какъв брой дълго ще стоят хората в лечебните заведения, откривателите са уверени, че вършат на всички услуга. Задържането на хора в болница коства пари и в случай че мениджърите знаят кои пациенти по-скоро ще са подготвени да бъдат изписани, по-лесно ще ръководят листата с цели на лекарите, с цел да избегнат ненужни забавяния.
Това би било печеливша обстановка: болничното заведение ще спести пари и хората могат да си тръгнат допустимо най-скоро. Оказва се, че не е напълно по този начин.
Незабелязани странности
Започвайки работата си в края на 2017 година, учените образоват своя логаритъм върху данните за пациентите от академичната болнична система на Университета в Чикаго. Вземайки данни от предходните три години, учените обработват числата, с цел да видят каква композиция от фактори най-добре предвижда продължителността на болничния престой. В началото те преглеждат единствено клинични данни. Но когато уголемяват разбора си с друга информация за пациентите, изненадващо откриват, че една от най-хубавите прогнози за дълготрайност на престоя е… пощенският код на индивида.
Това е озадачаващо, означи Nature. Какво общо има продължителността на престоя на човек в болница с мястото на живеене?
Докато откривателите се задълбочават, казусът се усложнява. Пощенските кодове, които се свързват с по-дълъг престой в лечебните заведения, подхождат на небогати райони с преобладаващо афро-американско население. Хората от тези региони остават в лечебни заведения по-дълго, в сравнение с тези от по-заможните региони с най-вече бели хора.
Причината за това противоречие убягва на екипа. Може би хората от по-бедните региони биват одобрявани с по-тежки заболявания? Или може би е по-малко евентуално да им бъдат предписани нужните медикаменти?
Загадката дава начало на медико-етична главоблъсканица. Ако усъвършенстването на болничните запаси е единствената цел на програмата, то пощенските кодове на хората явно биха били мощен инструмент за прогноза за продължителността на болничния престой. Но потреблението на този способ на процедура би лишило болнични запаси от бедните, от чернокожите – и би го пренасочило към заможните бели хора. А това ще изостри съществуващите нередности в системата.
Боклук на входа, отпадък на изхода
„ Първоначалната цел беше повече успеваемост, което единствено по себе си е добра цел “, споделя Маршал Чин, който учи здравно-медицинската нравственос в Университета на Чикаго и е един от учените, работили по плана. Но справедливостта също е значима, добавя той – и това не е категорично взето поради в дизайна на логаритъма.
Тази история от Чикаго е като навреме предизвестие за медицинските откриватели, които сa се насочили към използване на изкуствения разсъдък за възстановяване на опазването на здравето. Инструментите на ИИ могат да донесат огромни изгоди за хората, които сега не са обслужвани добре от здравната система.
Така да вземем за пример, ИИ инструмент за рентгенография на гръдния панер в търсене на признаци на туберкулоза, създаден от започващата Zebra Medical Vision в Шефаим, Израел, към този момент работи в доста лечебни заведения в Индия, където форсира диагностицирането на болестта. Алгоритмите за машинно самообразование биха могли също да оказват помощ на учените да схванат кои хора по какъв начин ще реагират на обещано лекуване – навлизайки в епохата на „ персонализирано “ опазване на здравето.
Но цялата тази гражданска война зависи от данните, които са налични за инструментите на изкуствения разсъдък. Ако тези данни отразяват една несправедлива здравна система, каквато е налице през днешния ден на доста места по света, резултатът ще е мултиплициране на несправедливостта.
„ В някои системи на опазване на здравето има доста базови неща, които се пренебрегват, най-много от позиция на качеството на грижите, които хората получават “, споделя Кадиджа Фериман, антрополог от инженерното учебно заведение в Нюйоркския университет Тадон, който учи обществените, културните и етичните въздействия от потреблението на ИИ в опазването на здравето.
Иначе казано, съществуващите неравенства се резервират в терабайтите здравни данни, които изкуственият разсъдък „ сдъвква “. Това значи, че има риск, споделя Фериман, инструментите на „ златната “ епоха на опазването на здравето да задълбочат неравенствата.
Източник: technews.bg
КОМЕНТАРИ