Umelá inteligencia v zdravotníctve: Nový prístup Microsoftu
AI mení medicínu! Peter Lee z Microsoft Research predstavuje "sequential diagnosis" s MAI, prístup optimalizácie po tréningu a nový Adele framework na hodnotenie AI v zdravotníctve. Lekári získajú partnera, nie len riešiteľa problémov.
V poslednej časti podcastu "AI in Healthcare Series" sa hostitelia Justin Norden a Matthew Lungren rozprávali s Petrom Leem, prezidentom Microsoft Research, o najnovších pokrokoch umelej inteligencie v zdravotníctve. Diskusia sa zamerala na posun od rozsiahleho trénovania modelov k optimalizácii po tréningu a využívaní AI ako partnera pre lekárov. Lee predstavil prístup "sequential diagnosis" s pomocou Multi-Agent Intelligence (MAI) frameworku, ktorý demonštruje potenciál AI v diagnostike a zároveň rieši otázky etiky, efektivity a budúcnosti medicíny.
Kľúčové poznatky
- Posun k post-tréningovej optimalizácii: Vývoj AI sa presúva od rozsiahleho trénovania na dátach k optimalizácii po tréningu a efektívnemu využívaniu výpočtového výkonu.
- AI ako partner, nie len riešiteľ problémov: Dôležitosť vnímania AI ako pomocníka, ktorý dokáže počúvať, pýtať sa otázky a vedieť kedy vyhľadať pomoc.
- Sequential Diagnosis s MAI: Microsoft Research vyvinul prístup "sequential diagnosis" s využitím Multi-Agent Intelligence (MAI), kde AI model iteratívne získava informácie a kladie otázky na dosiahnutie diagnózy, pričom zohľadňuje ekonomické náklady.
- Nové metódy hodnotenia: Potreba komplexnejších hodnotiaceho rámca ako sú súčasné benchmarky, napríklad Adele framework od Microsoft Research, ktorý využíva psychometrické princípy.
- Vplyv AI na administratívne procesy a klinickú prax: Možnosti automatizácie vedenia zdravotníckych záznamov a vplyv na finančný cyklus v zdravotníctve.
Od rozsiahleho trénovania k optimalizácii po tréningu
Tradične sa vývoj AI zameriaval na rozsiahle trénovanie modelov s obrovskými dátovými setmi a vysokým výpočtovým výkonom. Avšak, ako poukazuje Peter Lee, súčasný trend smeruje k optimalizácii po tréningu a efektívnemu využívaniu výpočtového výkonu. Jeho slová odrádzajú posun v myslení – nie je potrebné neustále zvyšovať veľkosť modelu, ale skôr zlepšovať jeho efektivitu pri spracovaní informácií. Koncept "thinking time" (niekoľko sekúnd spracovania) sa stáva ekvivalentom rozsiahleho škálovania modelov, čo naznačuje, že optimalizácia je kľúčová pre budúcnosť AI v zdravotníctve.
AI ako partner: Poslucháč a otázky
Lee zdôrazňuje, že AI by nemala byť vnímaná len ako riešiteľ problémov, ale skôr ako partner lekára. Dôležité sú kvality ako schopnosť počúvať, pýtať sa správne otázky a vedieť kedy vyhľadať pomoc od človeka. Tento prístup je v súlade s cieľom vytvoriť AI systémy, ktoré dokážu efektívne augmentovať ľudskú inteligenciu a zlepšiť kvalitu starostlivosti o pacientov.
Sequential Diagnosis: Iteratívny prístup k diagnostike
Microsoft Research predstavuje inovatívny prístup "sequential diagnosis" s využitím Multi-Agent Intelligence (MAI) frameworku. Tento systém začína s minimálnymi informáciami a iteratívne kladie otázky, aby dosiahol diagnózu. Prístup zohľadňuje ekonomické náklady spojené s diagnostickým procesom, čo je dôležité pre udržateľnosť zdravotníckeho systému.
Hodnotiace rámce: Viac ako len benchmarky
Súčasné benchmarky AI modelov často neposkytujú úplný obraz o ich skutočnom dopade na zdravotnú starostlivosť. Lee poukazuje na potrebu komplexnejších hodnotiaceho rámca, ktorý zohľadňuje faktory ako náklady a klinický kontext. Microsoft Research vyvinul Adele framework, ktorý využíva psychometrické princípy pre lepšie hodnotenie AI modelov.
Budúcnosť medicíny: Zmena paradigmy?
Diskusia sa dotkla aj potenciálnych zmien v medicíne vďaka AI. Predpokladá sa, že pacienti budú čoskoro očakávať prístup k AI-pohánaným informáciám priamo vo svojich EHR portáloch. Otázka, či by AI mohla viesť k poklesu potreby špecializovaných lekárskych rolí a umožniť všeobecným praktickým lekárom stať sa "superhuman" asistentmi, je provokatívna a vyžaduje si ďalšie zváženie.
Zhrnutie a odporúčania
AI v zdravotníctve prechádza fascinujúcou transformáciou. Posun od rozsiahleho trénovania k optimalizácii po tréningu, vnímanie AI ako partnera lekára a vývoj inovatívnych diagnostických prístupov predstavujú významné kroky smerom k zlepšeniu kvality starostlivosti o pacientov. Je však dôležité kriticky hodnotiť dopad týchto technológií na zdravotnícky systém, zohľadňovať etické aspekty a zabezpečiť, aby AI augmentovala ľudskú inteligenciu namiesto toho, aby ju nahrádzala.
Dôležité odkazy:
Približne 165 gCO₂ bolo uvoľnených do atmosféry a na chladenie sa spotrebovalo 0.83 l vody za účelom vygenerovania tohoto článku.
Hodnotenie článku:
Umelá inteligencia v zdravotníctve: Nový prístup Microsoftu
Zdôvodnenie: Článok sa hĺbovo zaoberá posunom v AI pre zdravotníctvo, predstavuje nové prístupy (MAI, Adele) a diskutuje o etických/ekonomických dôsledkoch. Zohľadňuje rôzne faktory a presahuje povrchné zhrnutie.
Zdôvodnenie: Článok je dobre štruktúrovaný a informácie vychádzajú z rozhovoru s významnou postavou Microsoft Research. Poskytuje jasný prehľad o pokroku AI v zdravotníctve a podopiera tvrdenia relevantnými detailmi.
Zdôvodnenie: Článok je prevažne informatívny a neutrálny. Prezentuje pohľad Microsoft Research na AI v zdravotníctve bez zjavnej snahy o manipuláciu alebo zaujatosť.
Zdôvodnenie: Článok predstavuje nové prístupy a riešenia v AI pre zdravotníctvo, ako aj potrebu komplexnejšieho hodnotenia. Zameriava sa na pozitívny posun a potenciál zlepšení.
Zdôvodnenie: Článok sa zameriava na technologický pokrok v zdravotníctve a neobsahuje politické vyhlásenia ani hodnotenie. Diskutuje o AI ako nástroji pre zlepšenie efektivity a diagnostiky.
Komentáre ()