Чтобы развивать эффективный AI, разработчики и клиницисты должны сотрудничать

20010,0,3500,Беспокойство о врачах замены искусственного интеллекта — по крайней мере, в ближайшее время — в основном уступило видению врачей и алгоритмов, сотрудничающих, чтобы предоставить пациентам самое лучшее лечение. Но что точная форма, которую примет сотрудничество, все еще вырабатывается разработчиками и врачами.

В Health 2.0’s конференция Dev4Health, проведенная на этой неделе в Инновационном Центре HIMSS в Кливленде, Огайо, докторе Эрике Луи, главном медицинском специалисте в HealthBox, смягчила группу экспертов по AI, которые обсудили тему.“Больше Вы узнаете о AI, больше Вы поражены тем, насколько удивительный эта сотня триллионы нейронов в человеческом мозгу”, сказал доктор Энтони Чанг, который служит главной разведкой и инновационным чиновником и медицинским директором программы сердечной недостаточности в Детской Больнице округа Ориндж. “Разведке доктора настолько трудно подражать, даже в лучшей из рук”.Чанг оценивает, что 15 — 20 процентов врачей работы делают вид, мог в настоящее время выполняться компьютерами. И некоторые из тех областей должны стать облегчением врачам.

“Глубоко изучение и признание изображения — прекрасные партнеры, я думаю идеально подошедший”, сказал он. “Я — кардиолог, таким образом, я любил бы его, если машинное обучение может устранить приземленную часть моей работы, которая смотрит на большое количество нормальных эхокардиограмм, [позволяя] мне сосредоточиться на сложной части вместо этого”.Неважно, какая часть рабочей нагрузки врачей автоматизировала системы, заканчивают тем, что заняли, важно, чтобы клиницисты могли понять, как они принимают свои решения.

И лучший способ сделать, который должен вовлечь клиницистов в развитие систем AI.“Я думаю, что это всегда был человек плюс машина, не человек против машины”, сказал доктор Анил Джэйн, CMIO IBM здоровье Уотсона. “И нам абсолютно нужны эксперты, чтобы обучить эти системы и обеспечить некоторые ограждения для того, что я думаю, будут моделями AI будущего, которые являются объяснимыми моделями AI. Если Вы собираетесь заставить клиницистов принимать решения на основе этих вещей, у этих моделей должна быть определенная степень explainability.

И это начинается с некоторой основанной действительности в науку о вещах. Вы не можете сделать этого в вакууме”.

Кардинал Анэлитикс предлагает услугу в больницы, которая рассматривает данные больницы, чтобы найти и предсказать потенциальные “цветы стоимости” — пациенты из-за опасности становления дорогостоящими хроническими пациентами. Чтобы сделать это, тем не менее, компания использует соединение алгоритмов и внутренних клиницистов, которые в конечном счете предоставляют рекомендации, которые передают обратно клиентам.

“Когда я начал своего доктора философии, много людей говорило, что ‘Мы собираемся заменить клинициста машинным обучением’. К тому времени, когда я закончил, та мелодия изменилась на, ‘Мы собираемся увеличить врача с машинным обучением’”, сказал Мэйплз. “В Кардинальной Аналитике мы действительно принимаем это близко к сердцу. Мы видим стоимость в бракосочетании на клинических экспертах с экспертами по машинному обучению, чтобы создать преступные предсказания”.Брайан Коловиц, директор управления производством и основной архитектор Продвинутой Медицинской Программы Отображения в UPMC, сказал, что его команда начала проекты на основе входа клиницистов.

“Мы делаем некоторые действительно интересные вещи в обработке естественного языка и также социальных детерминантах здоровья”, сказал он. “Примерно каждый доктор, с которым я сталкиваюсь, говорит, ‘Если Вы можете просто сказать мне, кто не собирается обнаруживаться завтра [и] получать их в офис, который был бы большим’”.Мэйплз согласился, что вход врача важен, хотя он отметил, что никогда не нужно позволять идентифицировавшим себя пунктам боли clincians’, ограничивают действительно новаторские идеи.«Уловка к этой целой вещи — Вы, может слушать их, говорят, ‘Вот мои пункты боли’, и Вы можете построить решение этого, но это отчасти возвращается к тот, ‘Если бы Вы слушали людей сто лет назад, то они сказали бы, что ‘Мы хотим лошадь, которая бежала бы быстрее»’», сказал Мэйплз, сославшись на цитату, часто приписываемую Генри Форду.

Чанг говорит, что клиницисты не только должны награждать учеными данных, они должны делать, наука данных работают сами. Чем больше людей может жениться на клиническом опыте с научным экспертным знанием данных, он сказал, тем лучший случайный AI имеет преуспевания в здравоохранении.

“Большинство людей там в научном мире данных просто строит что-то, и они продают его”, сказал он. “Они действительно никогда не проводили значительное время с клиницистами. Когда у них действительно есть клиницисты на их консультативном совете, это — просто быстрый телефонный звонок тут и там и вот именно. Я всегда пытаюсь включить меня там, точно так же, как я думаю, что ученые данных должны включить себя в раунды в клиниках еженедельно и действительно попытаться изучить технологический процесс и логистику.

AI потерпела неудачу ранее, потому что она никогда не принимала во внимание технологический процесс и логистику, и я надеюсь, что мы не делаем ту ошибку снова”.

9 комментарии на “Чтобы развивать эффективный AI, разработчики и клиницисты должны сотрудничать

  1. это не хамство, это норма для россии

  2. Тектоника плит, прочитайте, и сами ответите возможен ли там мост.

  3. Алени, о каком дефолте вы тут все время говорите? Это новая фишка КисельТВ? Я знаю что такое дефолт, наблюдал у вас, в Украине я его не наблюдаю.

  4. за чтоже интересно? за то что посмели, негодяи, сбить чужой военный самолет, который вторгся на их территорию?

  5. то есть, следуя российской логике, когда российские военные корабли подходят к границам других государств, это тоже считается военным давлением. ясно-понятно.

  6. Ну не может быть в стране 14 % аленей.

Обсуждение закрыто.