ВопросБудь то уход или исследования, нравится им это или нет, биомедицинский мир сегодня погружен в область массивных данных о здоровье и их эксплуатации искусственным интеллектом (ИИ). Речь идет не только о доступе к дополнительной информации или более эффективным диагностическим средствам, но и о настоящей революции в медицинской и исследовательской практике. Развивается новая эмпирическая медицина, которая больше не основывается исключительно на опыте практикующего врача, а на большом количестве очень разнородных данных и итеративном обучении, которое машина может с ними делать. Алгоритмы искусственного интеллекта нового поколения будут выходить за рамки интерпретации практикующим врачом — рентгенологические изображения, гистологические срезы, волны электрокардиограммы — чтобы связать их с новыми патофизиологическими паттернами вплоть до создания цифровых двойников.
Экспериментальный подход, описанный в 19е века французским физиологом Клодом Бернаром — наблюдение, гипотеза, экспериментирование, интерпретация, всегда лежащие в основе биомедицинских исследований, — видит себя перегруженным нейронными сетями и подходами ИИ, которые генерируют знания без априорных предположений.
Но вы также должны создать экономическую модель. Тогда возникает вопрос о характере созданного актива, о распределении прибыли, об интеллектуальной собственности. Кто что обнаружил? Те, кто генерирует данные? Создатели алгоритмов? Медицинский исследователь? Сами больные? И какой способ возмещения расходов на алгоритмы ИИ, используемые в профилактике и уходе?
В основе ИИ в медицине лежат данные, эта индивидуальная информация, полученная или сгенерированная во время лечения, от гражданского состояния до результатов визуализации, медицинской биологии, геномики и драгоценных данных «реальной жизни»: визит к врачу, купленные лекарства в аптеке, госпитализации. Эта, казалось бы, банальная информация должна быть преобразована в массив качественных данных — структурированных, организованных, квалифицированных и аннотированных — пригодных для использования ИИ. Для этого в первую очередь необходимо гарантировать качество исходных данных. Также необходимо обеспечить их функциональную совместимость и упростить их повторное использование субъектами исследований в европейском или даже глобальном масштабе. Необходимо создать целую цепочку медицинских, технических и регулирующих навыков.
Наконец, необходима проактивная динамика использования данных, больше, чем простой пассивный сбор, но в сочетании с человеческой гарантией ИИ и его использования, гарантией его приемлемости для всех. Это срочно. Это неистовая глобальная, научная и экономическая конкуренция, вопрос национального суверенитета, в котором наша солидарная система финансирования здравоохранения может найти еще более достойное оправдание, когда каждый вносит вклад друг в друга.
Вам осталось прочитать 46,78% этой статьи. Далее только для подписчиков.
