Уютный сайт о здоровье

  • РУС

Опасность использования искусственного интеллекта в медицине

Опасность использования искусственного интеллекта в медицине

Искусственный интеллект и машинное обучение (AI / ML) все больше трансформируют сектор здравоохранения. От обнаружения злокачественных опухолей до считывания компьютерной томографии и маммографии, технология на основе AI / ML быстрее и точнее, чем традиционные устройства, а в некоторых случаях она даже превосходит врачей. Но наряду с преимуществами появляются новые риски и проблемы.

Читайте также: Искусственный интеллект поможет диагностировать рак

В своей последней статье «Алгоритмы регулятивной блокировки в медицине», недавно опубликованной в журнале «Science», Борис Бабич, доцент INSEAD в области принятия решений; Теодорос Евгений, профессор INSEAD в области принятия решений и управления технологиями; Сара Герке, научный сотрудник Гарвардской юридической школы при Центре политики, биотехнологии и биоэтики в области здравоохранения, Петри-Флом; и И. Гленн Коэн, профессор Гарвардской юридической школы и директор факультета в Центре Петри-Флом, рассматривают новые проблемы, с которыми сталкиваются регулирующие органы в процессе навигации по незнакомым путям AI / ML.

Они рассматривают вопросы: с какими новыми рисками мы сталкиваемся при разработке и внедрении устройств AI / ML? Как следует управлять ими? На каких факторах должны сосредоточиться регуляторы, чтобы обеспечить максимальную ценность при минимальном риске

До настоящего времени регулирующие органы, такие как Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США (FDA), одобрили медицинское программное обеспечение на основе AI / ML с «заблокированными алгоритмами» – то есть алгоритмами, которые каждый раз дают один и тот же результат и не меняются при использовании.

Машинное обучение

Тем не менее, основная сила и потенциальная выгода от большинства технологий AI / ML вытекают из ее способности развиваться по мере обучения модели в ответ на новые данные. Эти «адаптивные алгоритмы», ставшие возможными благодаря AI / ML, создают то, что по сути является системой обучения в сфере здравоохранения, в которой границы между исследованиями и практикой очень размыты.

Авторы подробно рассматривают риски, связанные с этой проблемой обновления AI / ML, раскрывая конкретные области, которые требуют сосредоточения, и новых способов решения проблем. По их словам, ключом к строгому регулированию является установление приоритетов в области постоянного мониторинга рисков.

«Наша цель – подчеркнуть риски, которые могут возникнуть из-за непредвиденных изменений в медицинских системах AI / ML при адаптации к своей среде», — говорят авторы, предупреждая, что «Тонкие, часто нераспознанные параметрические обновления или новые типы данных могут вызвать серьезные и дорогостоящие ошибки».

Источник: http://doi.org/10.1126/science.aay9547

Добавить комментарий

Войти через Ваше имя
Пожалуйста, укажите ваше имя
Электронная почта
Пожалуйста, укажите ваш e-mail
Комментарий
Пожалуйста, оставьте комментарий

наверх
Данная информация предоставлена
с ознакомительной целью.
Не занимайтесь самолечением
Яндекс.Метрика
bigmir)net TOP 100