Будущее искусственного интеллекта – в сотрудничестве по созданию фундаментальных моделей.

Сьюзан Морс, исполнительный редактор

ОРЛАНДО – На HIMSS24 дискуссия вокруг искусственного интеллекта перешла от восторга по поводу потенциала ИИ, который поможет решить самые большие проблемы здравоохранения, к желанию создать прочную основу для реализации.

В среду эксперты по искусственному интеллекту из четырех компаний, которые являются одними из крупнейших исследователей и разработчиков искусственного интеллекта, выступили перед переполненной аудиторией на тему «Будущее искусственного интеллекта в здравоохранении: проблемы сотрудничества и инноваций».

Использование ИИ поднимает вопросы, выходящие за рамки регулирования и рисков.

Например, что является правдой при использовании искусственного интеллекта для клинической диагностики, сказал Кейт Дрейер, директор по науке о данных и директор по информации о визуализации в компании Массовый генерал Бригам. Если genAI ставит один диагноз на основе медицинского изображения, а затем приходит радиолог и не соглашается, какой из них попадает в медицинскую карту?

«Мы создаем медицинские записи, как раньше?» – сказал Дрейер. «Впервые ЭМК могут рассматриваться как медицинское оборудование.”

По словам Дрейера, при внедрении ИИ первый вопрос, который должны задать медицинские организации, заключается в том, создавать ли технологию самостоятельно или поручить это сделать кому-то другому. Затем возникают вопросы регулирования, за которыми следует процесс управления, приближающийся к развертыванию, а затем непрерывный мониторинг для отслеживания точности.

GenAI еще не установил такие же ограждения. По словам Дрейера, процесс для исследователей Mass General Brigham заключается в том, чтобы иметь такое же управление и в то же время позволять инновациям происходить.

Братин Саха, вице-президент по машинному обучению и искусственному интеллекту в Amazon Web Services, сказал, что некоторым клиентам нужна эта первоначальная инфраструктура, чтобы они могли сосредоточиться на создании. Другие хотят взять модель и работать с ней.

3M предоставляет инфраструктуру. GE HealthCare создает модели искусственного интеллекта.

Парминдер Бхатиа, директор по искусственному интеллекту GE Healthcare, сказал: «Создание этих технологий обходится довольно дорого».

По словам Бхатиа, от 70 до 80% работы сначала выполняется с помощью облачных технологий.

GenAI может использовать гиперскейлеры, полученные из облака. Эти основополагающие модели созданы специально для здравоохранения.

Руководители здравоохранения рассматривают ИИ как инструмент принятия решений. Но это отличный способ объединить все данные, особенно те 90%, которые в настоящее время не используются, сказал он.

По словам Бхатиа, ИИ ведет к повышению операционной эффективности. Это сокращает продолжительность пребывания в больнице и предсказывает, какие койки станут свободными. Пациенты могут тратить меньше времени на прохождение тестов. ИИ подобен второму пилоту, позволяющему врачам видеть пациента на протяжении всего болезненного состояния.

Генерал штата Массачусетс Бригам инвестирует в исследования, чтобы опробовать эту технологию в клинической практике.

«Я чувствую, что в ближайшие пару лет они будут сидеть на стероидах, чтобы взять эту технологию и использовать ее в определенных областях», — сказал Дрейер. «Я вижу, что это происходит в самых разных местах. Это большая работа, потому что большая часть инфраструктуры еще не создана. Мы применяем ответственный подход и делаем это в течение нескольких лет».

Братин Саха, вице-президент по машинному обучению и услугам искусственного интеллекта в Amazon Web Services, сказал, что модели являются огромными из-за такого большого объема данных.

Саха сказал, что модели содержат в тысячу раз больше информации, чем средний человек будет использовать за свою жизнь, и что их масштабирование потребует совместных усилий таких компаний, как AWS.

«Вместе мы сможем решить эту проблему», — сказал Саха.

Напишите автору: [email protected]

.”