BOSTON – Die Aufregung um die künstliche Intelligenz ist echte. Das Versprechen und das Potenzial von dem, was Sie tun können, für das Gesundheitswesen ist sehr real. Aber es gibt noch eine Menge von unrealistischen Erwartung dessen, was der KI und des maschinellen Lernens bedeutet für die Versorgung, sagte Dr. Anthony Chang.
Chang, chief intelligence und innovation officer der Children ‚ s Hospital und Orange County, geliefert Tag 2 keynote-Ansprache bei der HIMSS Machine Learning & AI für Healthcare-Veranstaltung hier in Boston.
Es gibt bereits eine Menge Los, mit der Technologie in Krankenhäusern, belegt durch die zahlreichen Fallbeispiele vorgestellt, hier in diesen letzten zwei Tagen. Aber Chang sagte, dass das beste noch kommen, für die AI im Gesundheitswesen.
Er wies auf Amara ‚ s Gesetz: „Wir überschätzen die Wirkung einer Technologie kurzfristig und unterschätzen die Wirkung auf lange Sicht.“
Wenn es um KI und dem maschinellen lernen, viele im Gesundheitswesen sind „besorgt … warten eine Menge der Lieferung, jetzt,“, sagte Chang. „Aber wenn wir nur hängen in ein paar Jahren,“ der nutzen wird immens sein.
Zum Beispiel sieht er in KI und ML ebnet den Weg hin zu „true Präzision und die personalisierte Medizin in den kommenden Jahrzehnten.“
Aber kurzfristig gibt es immer noch einige Missverständnisse, die der Klärung bedürfen-up, sagte er. Hier sind 10 von Ihnen:
Ärzte werden ersetzt durch AI
„Kein Arzt hat je gesagt, dass wir nicht brauchen, Kardiologen und Radiologen“, sagte Chang. Trotz der ängste, die Bild Lesen, werden die exklusive Provinz von computer-algorithmen in den kommenden Jahren.
„Ärzte haben zu lehren, die Maschinen [Wahrnehmung] in der kommenden Dekade“, sagte er. „Wir sind einen langen Weg von der Roboter mit einem komplizierten Verfahren.“
Er fügte hinzu: „ich weiß heute, dass es mehr Radiologen in der Zukunft, nicht weniger, weil die KI machen Ihren Job mehr interessant.“
AI Hinzugefügt werden muss, um jeden Aspekt der Gesundheitsversorgung
„Nicht jeder Teil des Krankenhauses braucht Tiefe lernen“, sagte Chang. „Einige profitieren von einfachen, einfachen algorithmen.“
AI erobert zu Gehen, so dass die Biomedizin ist einfach
Gesundheit ist nicht das gleiche wie ein altes chinesisches Brettspiel, die so Komplex und Abstrakt wie das Spiel sein mag.
In der Medizin, „es gibt mehrere Dinge auf einmal, die meisten der Zeit, die ich nicht alle Daten haben,“ sagte Chang. „Es ist viel mehr wie die Echtzeit-Strategie-Spiele.“
Das sagte jedoch, „ich glaube, der Tag wird kommen, wenn eine Maschine intelligenter Algorithmus kann zumindest teilweise ausführen einer Intensivstation,“ prognostizierte er.
Deep learning werden die wichtigsten AI-tool für eine lange Zeit
„Deep learning ist spannend, aber sollte nur der Anfang sein“, sagte Chang. „Es gibt mehr Spannung zu kommen, in den nächsten Jahrzehnten.“
Einen gemeinsamen Weg des framing-Menschen‘ Beziehungen mit AI, erklärte er, ist, dass „die Maschinen sind schnell, aber irgendwie dumm; Menschen sind langsam, aber Recht schlau.“
Die Zukunft, sagte er, werde man, wo Computer sind schnell und intelligent und heutigen deep learning wird ersetzt durch eine sehr viel mehr kognitive Technologie.
Haben Sie zum Programm beitragen
„Sie brauchen nicht, ein Programmierer zu sein, einen Beitrag zu leisten“, um die vorteilhafte Entwicklung von AI, sagte Chang. “Ärzte und andere Angehörige der Gesundheitsberufe können wirklich helfen, indem man die fundamentalen Ebene“, beim Aufbau, der übergang von Daten zu Informationen zu wissen für Intelligenz, sagte er.
„Wir hoffen, dass eines Tages die Weisheit zu Teil wird wirklich groß, weil jeder einen Beitrag leistet“, sagte Chang.
Wir brauchen mehr Daten für deep-learning in der Medizin
„Deep learning ist-Daten-hungrig“, sagte Chang. Die Herausforderung besteht jedoch darin, dass nicht jede klinische Anwendung Fall hat die Daten zu füttern.
„Ich habe nicht die 100.000 MRT von einer seltenen Krankheit zu geben, alle“, erklärte er.
Das ist, warum mehr und mehr „Daten sind die Wissenschaftler lernen, mit kleinen Daten oder nur wenig Daten zu“, sagte er. Sie sind immer besser auf die Synthese und das testen mit den eigenen Daten, und bald „deep learning wird nicht verlangen, eine Menge Daten.“
AI ist nicht für die primäre Gesundheitsversorgung
„Das Vierbettzimmer Ziel nimmt eine Menge Arbeit“, sagte Chang. Aus Diagramm-überprüfung und-Dokumentation-Hilfe bei der PCP, auf digitale Gesundheits-coaching auf der patient-Seite, die KI und dem maschinellen lernen eine große Rolle zu spielen in der primären Gesundheitsversorgung und die Gesundheit der Bevölkerung management.
AI wird der Kliniker weniger Menschen
„Denken Sie an die AI in der Medizin, wie Ihre klinischen GPS,“, sagte Chang. „Es ist nicht richtig zu 100 Prozent der Zeit. Die Menschen unbedingt brauchen, sich zu beschäftigen, und haben die Aufsicht.“
AI ist eine black box
„Wenn Sie es nicht verstehen, es bleibt eine black box“, sagte Chang. „Kliniker müssen verstehen, das nutzen-Risiko-Verhältnis für jedes Werkzeug.“
Einige Kliniker noch immer verärgert über die undurchschaubare Natur des AI, natürlich, aber es entwickelt sich ständig weiter und zeigen Sie Ihren Wert, dass Skepsis verblassen, sagte er. „Wenn die Dinge sind meist profitieren aber kleine Nachteil, sind Sie gehen, um mehr nachsichtig von Autonomie.“
AI in der Medizin werden in Zukunft hier
KI und maschinelles lernen sind hier, jetzt, natürlich. Und Sie wird besser. Aber, dass eine bessere Zukunft Staat braucht Unterstützung.
„Wir alle haben die Zukunft zu erschaffen,“ sagte Chang, und das verlangen wird, dass „Kliniker arbeiten viel enger mit dem Daten-Wissenschaftler“.
Der Schlüssel ist, um „Ruhe bewahren“, sagte er. „Nicht overhype, aber unterschätzen Sie nicht, was Sie tun können, 20 Jahre ab jetzt.“
Twitter: @MikeMiliardHITN
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