ആരോഗ്യ സംരക്ഷണത്തിൽ ശക്തമായ AI എങ്ങനെ സംയോജിപ്പിക്കാം, ഇന്റർ ഡിസിപ്ലിനറി സഹകരണം എന്തുകൊണ്ട് നിർണായകമാണ്, ഗവേഷണത്തിൽ ജനറേറ്റീവ് AI യുടെ സാധ്യത എന്നിവയെക്കുറിച്ച് AI വിദഗ്ധർ ചർച്ച ചെയ്യുന്നു.
മെയ് 14 ന് സ്റ്റാൻഫോർഡ് യൂണിവേഴ്സിറ്റി സ്കൂൾ ഓഫ് മെഡിസിനിൽ നടന്ന ഉദ്ഘാടന RAISE ഹെൽത്ത് സിമ്പോസിയത്തിൽ ഫെയ്ഫെയ് ലിയും ലോയ്ഡ് മൈനറും പ്രാരംഭ പ്രസംഗങ്ങൾ നടത്തി. സ്റ്റീവ് ഫിഷ്
കൃത്രിമബുദ്ധിയുടെ പിടിയിൽ അകപ്പെട്ട മിക്ക ആളുകൾക്കും ഒരുതരം "ആഹാ" നിമിഷം ഉണ്ടായിട്ടുണ്ട്, അത് സാധ്യതകളുടെ ഒരു ലോകത്തേക്ക് അവരുടെ മനസ്സുകൾ തുറക്കുന്നു. മെയ് 14 ന് നടന്ന ഉദ്ഘാടന RAISE ഹെൽത്ത് സിമ്പോസിയത്തിൽ, സ്റ്റാൻഫോർഡ് യൂണിവേഴ്സിറ്റി സ്കൂൾ ഓഫ് മെഡിസിൻ ഡീനും സ്റ്റാൻഫോർഡ് യൂണിവേഴ്സിറ്റിയിലെ മെഡിക്കൽ അഫയേഴ്സ് വൈസ് പ്രസിഡന്റുമായ ലോയ്ഡ് മൈനർ, തന്റെ കാഴ്ചപ്പാട് പങ്കുവെച്ചു.
കൗതുകമുള്ള ഒരു കൗമാരക്കാരനോട് ആന്തരിക ചെവിയെക്കുറിച്ചുള്ള തന്റെ കണ്ടെത്തലുകൾ സംഗ്രഹിക്കാൻ ആവശ്യപ്പെട്ടപ്പോൾ, അവൻ ജനറേറ്റീവ് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിലേക്ക് തിരിഞ്ഞു. “ഞാൻ ചോദിച്ചു, 'സുപ്പീരിയർ കനാൽ ഡിഹിസെൻസ് സിൻഡ്രോം എന്താണ്?' മൈനർ ഏകദേശം 4,000 സിമ്പോസിയം പങ്കാളികളോട് പറഞ്ഞു. നിമിഷങ്ങൾക്കുള്ളിൽ, നിരവധി ഖണ്ഡികകൾ പ്രത്യക്ഷപ്പെട്ടു.
"അവ നല്ലതാണ്, ശരിക്കും നല്ലതാണ്," അദ്ദേഹം പറഞ്ഞു. "ഈ വിവരങ്ങൾ രോഗത്തെക്കുറിച്ചുള്ള സംക്ഷിപ്തവും, പൊതുവെ കൃത്യവും, വ്യക്തമായി മുൻഗണന നൽകിയതുമായ ഒരു വിവരണത്തിലേക്ക് സമാഹരിച്ചിരിക്കുന്നു എന്നത് വളരെ ശ്രദ്ധേയമാണ്."
സ്റ്റാൻഫോർഡ് യൂണിവേഴ്സിറ്റി സ്കൂൾ ഓഫ് മെഡിസിനും സ്റ്റാൻഫോർഡ് ഇൻസ്റ്റിറ്റ്യൂട്ട് ഫോർ ഹ്യൂമൻ-സെന്റേർഡ് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസും (HAI) ചേർന്ന് ആരംഭിച്ച RAISE ഹെൽത്ത് സംരംഭത്തിന്റെ ഭാഗമായി നടന്ന പകുതി ദിവസത്തെ പരിപാടിയിൽ മൈനറിന്റെ ആവേശം പലരും പങ്കുവെച്ചു. ബയോമെഡിക്കൽ ഗവേഷണം, വിദ്യാഭ്യാസം, രോഗി പരിചരണം എന്നിവയിൽ ബുദ്ധിശക്തി. ഡോക്ടർമാർക്കും ശാസ്ത്രജ്ഞർക്കും മാത്രമല്ല, രോഗികൾക്ക് സുതാര്യവും നീതിയുക്തവും നീതിയുക്തവുമായ രീതിയിൽ വൈദ്യശാസ്ത്രത്തിൽ കൃത്രിമബുദ്ധി നടപ്പിലാക്കുന്നതിന്റെ അർത്ഥമെന്താണെന്ന് സ്പീക്കർമാർ പരിശോധിച്ചു.
"ഇത് മനുഷ്യന്റെ കഴിവുകൾ വർദ്ധിപ്പിക്കുന്ന ഒരു സാങ്കേതികവിദ്യയാണെന്ന് ഞങ്ങൾ വിശ്വസിക്കുന്നു," സ്റ്റാൻഫോർഡ് സ്കൂൾ ഓഫ് എഞ്ചിനീയറിംഗിലെ കമ്പ്യൂട്ടർ സയൻസ് പ്രൊഫസറും, RAISE ഹെൽത്ത് വിത്ത് മൈനർ പ്രോജക്റ്റിന്റെ ഡയറക്ടറും HAI-യുടെ സഹ-ഡയറക്ടറുമായ ഫെയ്-ഫീ ലി പറഞ്ഞു. തലമുറതലമുറയായി പുതിയ സാങ്കേതികവിദ്യകൾ ഉയർന്നുവന്നേക്കാം: ആൻറിബയോട്ടിക്കുകളുടെ പുതിയ തന്മാത്രാ ശ്രേണികൾ മുതൽ ജൈവവൈവിധ്യം മാപ്പുചെയ്യുന്നതും അടിസ്ഥാന ജീവശാസ്ത്രത്തിന്റെ മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന ഭാഗങ്ങൾ വെളിപ്പെടുത്തുന്നതും വരെ, AI ശാസ്ത്രീയ കണ്ടെത്തലിനെ ത്വരിതപ്പെടുത്തുന്നു. എന്നാൽ ഇതെല്ലാം പ്രയോജനകരമല്ല. "ഈ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കെല്ലാം അപ്രതീക്ഷിതമായ പ്രത്യാഘാതങ്ങൾ ഉണ്ടാകാം, കൂടാതെ [കൃത്രിമ ബുദ്ധി] ഉത്തരവാദിത്തത്തോടെ വികസിപ്പിക്കുകയും നടപ്പിലാക്കുകയും ചെയ്യുന്ന കമ്പ്യൂട്ടർ ശാസ്ത്രജ്ഞരെ നമുക്ക് ആവശ്യമുണ്ട്, ഡോക്ടർമാരും ധാർമ്മികവാദികളും മുതൽ സുരക്ഷാ വിദഗ്ധരും അതിനപ്പുറവും വിവിധ പങ്കാളികളുമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു," അവർ പറയുന്നു. "RAISE ഹെൽത്ത് പോലുള്ള സംരംഭങ്ങൾ ഇതിനോടുള്ള ഞങ്ങളുടെ പ്രതിബദ്ധത പ്രകടമാക്കുന്നു."
സ്റ്റാൻഫോർഡ് മെഡിസിനിലെ മൂന്ന് ഡിവിഷനുകളായ സ്കൂൾ ഓഫ് മെഡിസിൻ, സ്റ്റാൻഫോർഡ് ഹെൽത്ത് കെയർ, സ്റ്റാൻഫോർഡ് യൂണിവേഴ്സിറ്റി സ്കൂൾ ഓഫ് ചൈൽഡ് ഹെൽത്ത് മെഡിസിൻ എന്നിവയുടെ ഏകീകരണവും സ്റ്റാൻഫോർഡ് യൂണിവേഴ്സിറ്റിയുടെ മറ്റ് ഭാഗങ്ങളുമായുള്ള അതിന്റെ ബന്ധവും അതിനെ കൃത്രിമബുദ്ധിയുടെ വികസനത്തിൽ വിദഗ്ധർ ബുദ്ധിമുട്ടുന്ന ഒരു സ്ഥാനത്ത് എത്തിച്ചിരിക്കുന്നു. ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ, വൈദ്യശാസ്ത്ര മേഖലയിലെ മാനേജ്മെന്റ്, സംയോജന പ്രശ്നങ്ങൾ. വൈദ്യശാസ്ത്രം, ഗാനം ഇങ്ങനെയായിരുന്നു.
"അടിസ്ഥാന ജൈവശാസ്ത്രപരമായ കണ്ടെത്തലുകൾ മുതൽ മരുന്ന് വികസനം മെച്ചപ്പെടുത്തൽ, ക്ലിനിക്കൽ പരീക്ഷണ പ്രക്രിയകൾ കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമമാക്കൽ, ആരോഗ്യ സേവനങ്ങളുടെ യഥാർത്ഥ വിതരണം വരെ, കൃത്രിമബുദ്ധിയുടെ വികസനത്തിലും ഉത്തരവാദിത്തത്തോടെയുള്ള നടപ്പാക്കലിലും ഒരു പയനിയർ ആകാൻ ഞങ്ങൾക്ക് നല്ല സ്ഥാനമുണ്ട്. ആരോഗ്യ സംരക്ഷണം. ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ സംവിധാനം സജ്ജീകരിച്ചിരിക്കുന്ന രീതി," അദ്ദേഹം പറഞ്ഞു.
നിരവധി പ്രഭാഷകർ ലളിതമായ ഒരു ആശയത്തിന് ഊന്നൽ നൽകി: ഉപയോക്താവിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുക (ഈ സാഹചര്യത്തിൽ, രോഗിയിലോ ഡോക്ടറിലോ), മറ്റെല്ലാം തുടർന്ന് വരും. "നമ്മൾ ചെയ്യുന്ന എല്ലാ കാര്യങ്ങളിലും ഇത് രോഗിയെ കേന്ദ്രബിന്ദുവാക്കി നിർത്തുന്നു," ബ്രിഗാം ആൻഡ് വിമൻസ് ഹോസ്പിറ്റലിലെ ബയോഎത്തിക്സ് ഡയറക്ടർ ഡോ. ലിസ ലെഹ്മാൻ പറഞ്ഞു. "അവരുടെ ആവശ്യങ്ങളും മുൻഗണനകളും നാം പരിഗണിക്കേണ്ടതുണ്ട്."
ഇടത്തുനിന്ന് വലത്തോട്ട്: STAT ന്യൂസ് അവതാരക മോഹന രവീന്ദ്രനാഥ്; മൈക്രോസോഫ്റ്റ് റിസർച്ചിലെ ജെസീക്ക പീറ്റർ ലീ; ബയോമെഡിക്കൽ ഡാറ്റ സയൻസ് പ്രൊഫസർ സിൽവിയ പ്ലെവ്രിറ്റിസ്, മെഡിക്കൽ ഗവേഷണത്തിൽ കൃത്രിമബുദ്ധിയുടെ പങ്കിനെക്കുറിച്ച് ചർച്ച ചെയ്യുന്നു. സ്റ്റീവ് ഫിഷ്
ലേമാൻ, സ്റ്റാൻഫോർഡ് യൂണിവേഴ്സിറ്റി മെഡിക്കൽ ബയോഎത്തിസിസ്റ്റ് മിൽഡ്രഡ് ചോ, എംഡി, ഗൂഗിൾ ചീഫ് ക്ലിനിക്കൽ ഓഫീസർ മൈക്കൽ ഹോവൽ, എംഡി എന്നിവരടങ്ങുന്ന പാനലിലെ പ്രഭാഷകർ ആശുപത്രി സംവിധാനങ്ങളുടെ സങ്കീർണ്ണത ചൂണ്ടിക്കാട്ടി, ഏതെങ്കിലും ഇടപെടലിന് മുമ്പ് അവയുടെ ഉദ്ദേശ്യം മനസ്സിലാക്കേണ്ടതിന്റെ ആവശ്യകത ഊന്നിപ്പറഞ്ഞു. അത് നടപ്പിലാക്കുകയും വികസിപ്പിച്ച എല്ലാ സംവിധാനങ്ങളും ഉൾക്കൊള്ളുന്നതാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കുകയും സഹായിക്കാൻ അവർ രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്ന ആളുകളെ ശ്രദ്ധിക്കുകയും ചെയ്തു.
ഒരു പ്രധാന കാര്യം സുതാര്യതയാണ്: അൽഗോരിതം പരിശീലിപ്പിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഡാറ്റ എവിടെ നിന്നാണ് വരുന്നത്, അൽഗോരിതത്തിന്റെ യഥാർത്ഥ ഉദ്ദേശ്യം എന്താണ്, ഭാവിയിലെ രോഗി ഡാറ്റ അൽഗോരിതം പഠിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നത് തുടരുമോ തുടങ്ങിയ മറ്റ് ഘടകങ്ങൾ ഇത് വ്യക്തമാക്കുന്നു.
"ഗുരുതരമാകുന്നതിനുമുമ്പ് ധാർമ്മിക പ്രശ്നങ്ങൾ പ്രവചിക്കാൻ ശ്രമിക്കുക എന്നതിനർത്ഥം, സാങ്കേതികവിദ്യയെക്കുറിച്ച് നിങ്ങൾക്ക് വേണ്ടത്ര അറിവുള്ള ഒരു മികച്ച സ്ഥലം കണ്ടെത്തുക എന്നതാണ്, അതിൽ ആത്മവിശ്വാസം പുലർത്തുക, എന്നാൽ [പ്രശ്നം] കൂടുതൽ വ്യാപിക്കുകയും അത് വേഗത്തിൽ പരിഹരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നതിനുമുമ്പ് അല്ല." ഡെന്റൺ ചാർ പറഞ്ഞു. പീഡിയാട്രിക് അനസ്തേഷ്യോളജി, പെരിയോപ്പറേറ്റീവ് മെഡിസിൻ, പെയിൻ മെഡിസിൻ വകുപ്പിലെ അസോസിയേറ്റ് പ്രൊഫസർ, മെഡിക്കൽ സയൻസസ് സ്ഥാനാർത്ഥി. സാങ്കേതികവിദ്യ ബാധിച്ചേക്കാവുന്ന എല്ലാ പങ്കാളികളെയും തിരിച്ചറിയുകയും അവർ സ്വയം ആ ചോദ്യങ്ങൾക്ക് എങ്ങനെ ഉത്തരം നൽകാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നുവെന്ന് നിർണ്ണയിക്കുകയും ചെയ്യുക എന്നതാണ് ഒരു പ്രധാന ഘട്ടം എന്ന് അദ്ദേഹം പറയുന്നു.
ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് നൽകുന്നവ ഉൾപ്പെടെ, ഏതെങ്കിലും ഡിജിറ്റൽ ആരോഗ്യ ഉപകരണം സ്വീകരിക്കുന്നതിന് കാരണമാകുന്ന നാല് ഘടകങ്ങളെക്കുറിച്ച് അമേരിക്കൻ മെഡിക്കൽ അസോസിയേഷന്റെ പ്രസിഡന്റും എംഡിയുമായ ജെസ്സി എഹ്രെൻഫെൽഡ് ചർച്ച ചെയ്യുന്നു. ഇത് ഫലപ്രദമാണോ? ഇത് എന്റെ സ്ഥാപനത്തിൽ പ്രവർത്തിക്കുമോ? ആരാണ് പണം നൽകുന്നത്? ആരാണ് ഉത്തരവാദി?
സ്റ്റാൻഫോർഡ് ഹെൽത്ത് കെയറിന്റെ ചീഫ് ഇൻഫർമേഷൻ ഓഫീസർ എംഡി മൈക്കൽ പിഫെർ, സ്റ്റാൻഫോർഡ് ആശുപത്രികളിലെ നഴ്സുമാർക്കിടയിൽ നിരവധി പ്രശ്നങ്ങൾ പരീക്ഷിച്ച ഒരു സമീപകാല ഉദാഹരണം ഉദ്ധരിച്ചു. വരുന്ന രോഗി സന്ദേശങ്ങൾക്ക് പ്രാരംഭ വ്യാഖ്യാനങ്ങൾ നൽകുന്ന വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകളാണ് ക്ലിനിക്കുകളെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നത്. പ്രോജക്റ്റ് പൂർണതയുള്ളതല്ലെങ്കിലും, സാങ്കേതികവിദ്യ വികസിപ്പിക്കാൻ സഹായിച്ച ഡോക്ടർമാർ മോഡൽ അവരുടെ ജോലിഭാരം ലഘൂകരിക്കുന്നുവെന്ന് റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുന്നു.
"ഞങ്ങൾ എപ്പോഴും മൂന്ന് പ്രധാന കാര്യങ്ങളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു: സുരക്ഷ, കാര്യക്ഷമത, ഉൾപ്പെടുത്തൽ. ഞങ്ങൾ ഡോക്ടർമാരാണ്. "ഒരു ദോഷവും ചെയ്യരുത്" എന്ന് ഞങ്ങൾ പ്രതിജ്ഞയെടുക്കുന്നു," ചാറും പിഫെറും ഗ്രൂപ്പിൽ ചേർന്ന സൈക്യാട്രി ആൻഡ് ബിഹേവിയറൽ സയൻസസിന്റെ ക്ലിനിക്കൽ അസിസ്റ്റന്റ് പ്രൊഫസർ നീന വാസൻ പറഞ്ഞു. "ഈ ഉപകരണങ്ങൾ വിലയിരുത്തുന്നതിനുള്ള ആദ്യ മാർഗമായിരിക്കണം ഇത്."
മെഡിസിൻ ആൻഡ് ബയോമെഡിക്കൽ ഡാറ്റ സയൻസ് പ്രൊഫസറായ എംബിബിഎസ്, പിഎച്ച്ഡി നിഗം ഷാ, പ്രേക്ഷകർക്ക് ന്യായമായ മുന്നറിയിപ്പ് നൽകിയിട്ടും, ഞെട്ടിക്കുന്ന ഒരു സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുമായാണ് ചർച്ച ആരംഭിച്ചത്. "ഞാൻ പൊതുവായ പദങ്ങളിലും സംഖ്യകളിലുമാണ് സംസാരിക്കുന്നത്, ചിലപ്പോൾ അവ വളരെ നേരിട്ട് ആയിരിക്കും," അദ്ദേഹം പറഞ്ഞു.
ഷായുടെ അഭിപ്രായത്തിൽ, AI യുടെ വിജയം അതിനെ സ്കെയിൽ ചെയ്യാനുള്ള നമ്മുടെ കഴിവിനെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. “ഒരു മോഡലിൽ ശരിയായ ശാസ്ത്രീയ ഗവേഷണം നടത്താൻ ഏകദേശം 10 വർഷമെടുക്കും, 123 ഫെലോഷിപ്പ്, റെസിഡൻസി പ്രോഗ്രാമുകളിൽ ഓരോന്നും ആ നിലവാരത്തിലുള്ള കാഠിന്യത്തിലേക്ക് മോഡലിനെ പരീക്ഷിച്ച് വിന്യസിക്കണമെങ്കിൽ, ഞങ്ങളുടെ ശ്രമങ്ങളും [ടെസ്റ്റും] സംഘടിപ്പിക്കുമ്പോൾ ശരിയായ ശാസ്ത്രം ചെയ്യുന്നത് വളരെ ബുദ്ധിമുട്ടായിരിക്കും. ഞങ്ങളുടെ ഓരോ സൈറ്റും ശരിയായി പ്രവർത്തിക്കുന്നുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ 138 ബില്യൺ ഡോളർ ചിലവാകും,” ഷാ പറഞ്ഞു. “ഇത് ഞങ്ങൾക്ക് താങ്ങാനാവില്ല. അതിനാൽ വികസിപ്പിക്കാനുള്ള ഒരു വഴി കണ്ടെത്തേണ്ടതുണ്ട്, വികസിപ്പിക്കുകയും നല്ല ശാസ്ത്രം ചെയ്യുകയും വേണം. കർക്കശമായ കഴിവുകൾ ഒരു സ്ഥലത്തും സ്കെയിലിംഗ് കഴിവുകൾ മറ്റൊരിടത്തുമാണ്, അതിനാൽ ഞങ്ങൾക്ക് ആ തരത്തിലുള്ള പങ്കാളിത്തം ആവശ്യമായി വരും.”
അസോസിയേറ്റ് ഡീൻ യുവാൻ ആഷ്ലിയും മിൽഡ്രഡ് ചോയും (റിസപ്ഷൻ) RAISE ഹെൽത്ത് വർക്ക്ഷോപ്പിൽ പങ്കെടുത്തു. സ്റ്റീവ് ഫിഷ്
വൈറ്റ് ഹൗസ് എക്സിക്യൂട്ടീവ് ഓർഡർ ഓൺ ദി സെക്യൂർ, സെക്യൂർ ആൻഡ് ട്രസ്റ്റ്വർത്തി ഡെവലപ്മെന്റ് ആൻഡ് യൂസ് ഓഫ് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ്, കൺസോർഷ്യം ഫോർ ഹെൽത്ത്കെയർ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് (CHAI) തുടങ്ങിയ പൊതു-സ്വകാര്യ പങ്കാളിത്തങ്ങളിലൂടെ ഇത് നേടാനാകുമെന്ന് സിമ്പോസിയത്തിലെ ചില പ്രഭാഷകർ പറഞ്ഞു.
"ഏറ്റവും വലിയ സാധ്യതയുള്ള പൊതു-സ്വകാര്യ പങ്കാളിത്തം അക്കാദമിയ, സ്വകാര്യ മേഖല, പൊതുമേഖല എന്നിവ തമ്മിലുള്ളതാണ്," നാഷണൽ അക്കാദമി ഓഫ് മെഡിസിനിലെ മുതിർന്ന ഉപദേഷ്ടാവായ ലോറ ആഡംസ് പറഞ്ഞു. സർക്കാരിന് പൊതുജനവിശ്വാസം ഉറപ്പാക്കാൻ കഴിയുമെന്നും അക്കാദമിക് മെഡിക്കൽ സെന്ററുകൾക്ക് നിയമസാധുത നൽകാൻ കഴിയുമെന്നും സ്വകാര്യ മേഖലയ്ക്ക് സാങ്കേതിക വൈദഗ്ധ്യവും കമ്പ്യൂട്ടർ സമയവും നൽകാൻ കഴിയുമെന്നും അവർ അഭിപ്രായപ്പെട്ടു. "നമ്മളെല്ലാവരും നമ്മളിൽ ഏതൊരാളെക്കാളും മികച്ചവരാണ്, പരസ്പരം എങ്ങനെ ഇടപഴകണമെന്ന് മനസ്സിലാക്കിയില്ലെങ്കിൽ [കൃത്രിമബുദ്ധിയുടെ] സാധ്യതകൾ തിരിച്ചറിയാൻ നമുക്ക് പ്രാർത്ഥിക്കാൻ കഴിയില്ലെന്ന് ഞങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുന്നു."
ജൈവശാസ്ത്രപരമായ സിദ്ധാന്തങ്ങൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യാൻ ശാസ്ത്രജ്ഞർ ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്നുണ്ടെങ്കിലും, പുതിയ ചികിത്സകളെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നതിനായി സിന്തറ്റിക് തന്മാത്രകളുടെ പുതിയ ക്രമങ്ങളും ഘടനകളും പ്രവചിക്കുന്നുണ്ടെങ്കിലും, ശാസ്ത്രീയ പ്രബന്ധങ്ങൾ സംഗ്രഹിക്കാനോ എഴുതാനോ അവരെ സഹായിക്കുന്നുണ്ടെങ്കിലും, ഗവേഷണത്തിലും AI സ്വാധീനം ചെലുത്തുന്നുണ്ടെന്ന് നിരവധി പ്രഭാഷകർ പറഞ്ഞു.
"ഇത് അജ്ഞാതമായത് കാണാനുള്ള അവസരമാണ്," സ്റ്റാൻഫോർഡ് യൂണിവേഴ്സിറ്റി സ്കൂൾ ഓഫ് മെഡിസിനിലെ കാർഡിയോളജിസ്റ്റും ആൽഫബെറ്റിന്റെ വെരിലിയുടെ സഹസ്ഥാപകയുമായ ജെസീക്ക മെഗാ പറഞ്ഞു. മനുഷ്യന്റെ കണ്ണിന് അദൃശ്യമായ ഇമേജ് സവിശേഷതകൾ പകർത്തുന്ന ഹൈപ്പർസ്പെക്ട്രൽ ഇമേജിംഗിനെക്കുറിച്ച് മെഗാ പരാമർശിച്ചു. രോഗത്തെ സൂചിപ്പിക്കുന്ന മനുഷ്യർക്ക് കാണാത്ത പാറ്റേണുകൾ പാറ്റേണുകൾ കണ്ടെത്താൻ കൃത്രിമബുദ്ധി ഉപയോഗിക്കുക എന്നതാണ് ആശയം. "അജ്ഞാതമായത് സ്വീകരിക്കാൻ ഞാൻ ആളുകളെ പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുന്നു. ഇന്ന് നമുക്ക് നൽകാൻ കഴിയുന്നതിനപ്പുറം എന്തെങ്കിലും ആവശ്യമുള്ള ഏതെങ്കിലും തരത്തിലുള്ള മെഡിക്കൽ അവസ്ഥയുള്ള ഒരാളെ ഇവിടെ എല്ലാവർക്കും അറിയാമെന്ന് ഞാൻ കരുതുന്നു," മെജിയ പറഞ്ഞു.
മനുഷ്യരോ കൃത്രിമബുദ്ധിയോ ഉണ്ടാക്കിയ പക്ഷപാതപരമായ തീരുമാനങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിനും ചെറുക്കുന്നതിനും, പക്ഷപാതത്തിന്റെ ഉറവിടം തിരിച്ചറിയാനുള്ള കഴിവ് ഉപയോഗിച്ച്, കൃത്രിമബുദ്ധി സംവിധാനങ്ങൾ പുതിയ വഴികൾ നൽകുമെന്ന് പാനലിസ്റ്റുകൾ സമ്മതിച്ചു.
"ആരോഗ്യം വെറും വൈദ്യ പരിചരണം മാത്രമല്ല," നിരവധി പാനലിസ്റ്റുകൾ സമ്മതിച്ചു. ഉൾക്കൊള്ളുന്ന ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുമ്പോഴും പഠനത്തിനായി പങ്കാളികളെ റിക്രൂട്ട് ചെയ്യുമ്പോഴും സാമൂഹിക സാമ്പത്തിക നില, പിൻ കോഡ്, വിദ്യാഭ്യാസ നിലവാരം, വംശം, വംശീയത തുടങ്ങിയ ആരോഗ്യത്തിന്റെ സാമൂഹിക നിർണ്ണായക ഘടകങ്ങളെ ഗവേഷകർ പലപ്പോഴും അവഗണിക്കുന്നുണ്ടെന്ന് പ്രഭാഷകർ ഊന്നിപ്പറഞ്ഞു. "മോഡലിന് പരിശീലനം നൽകുന്ന ഡാറ്റ പോലെ മാത്രമേ AI ഫലപ്രദമാകൂ," ഹാർവാർഡ് സർവകലാശാലയിലെ എപ്പിഡെമിയോളജി പ്രൊഫസറും സ്റ്റാൻഫോർഡ് സർവകലാശാല സ്കൂൾ ഓഫ് മെഡിസിനിലെ എപ്പിഡെമിയോളജി ആൻഡ് പോപ്പുലേഷൻ ഹെൽത്ത് അസോസിയേറ്റ് പ്രൊഫസറുമായ മിഷേൽ വില്യംസ് പറഞ്ഞു. "നമ്മൾ ചെയ്യാൻ ശ്രമിക്കുന്നത് നമ്മൾ ചെയ്യുകയാണെങ്കിൽ. ആരോഗ്യ ഫലങ്ങൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും അസമത്വങ്ങൾ ഇല്ലാതാക്കുകയും ചെയ്താൽ, മനുഷ്യന്റെ പെരുമാറ്റത്തെയും സാമൂഹികവും പ്രകൃതിദത്തവുമായ പരിസ്ഥിതിയെയും കുറിച്ചുള്ള ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്നുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കണം."
സംയോജിത കാൻസർ ഡാറ്റ പലപ്പോഴും ഗർഭിണികളെക്കുറിച്ചുള്ള ഡാറ്റ ഒഴിവാക്കുന്നുവെന്നും, മോഡലുകളിൽ അനിവാര്യമായ പക്ഷപാതങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നുവെന്നും ആരോഗ്യ സംരക്ഷണത്തിൽ നിലവിലുള്ള അസമത്വങ്ങൾ വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നുവെന്നും പീഡിയാട്രിക്സ് ആൻഡ് മെഡിസിൻ ക്ലിനിക്കൽ പ്രൊഫസർ എംഡി നതാലി പേജലർ പറഞ്ഞു.
പീഡിയാട്രിക്സ് ആൻഡ് മെഡിസിൻ പ്രൊഫസറായ ഡോ. ഡേവിഡ് മാഗ്നസ് പറഞ്ഞു, ഏതൊരു പുതിയ സാങ്കേതികവിദ്യയെയും പോലെ, കൃത്രിമബുദ്ധിക്കും കാര്യങ്ങൾ പല തരത്തിൽ മെച്ചപ്പെടുത്താനോ കൂടുതൽ വഷളാക്കാനോ കഴിയും. അപകടസാധ്യത, കൃത്രിമബുദ്ധി സംവിധാനങ്ങൾ ആരോഗ്യത്തിന്റെ സാമൂഹിക നിർണ്ണായക ഘടകങ്ങളാൽ നയിക്കപ്പെടുന്ന അസമമായ ആരോഗ്യ ഫലങ്ങളെക്കുറിച്ച് പഠിക്കുകയും അവയുടെ ഔട്ട്പുട്ടിലൂടെ ആ ഫലങ്ങളെ ശക്തിപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യും എന്നതാണ്. "നമ്മൾ ജീവിക്കുന്ന സമൂഹത്തെ പ്രതിഫലിപ്പിക്കുന്ന ഒരു കണ്ണാടിയാണ് കൃത്രിമബുദ്ധി," അദ്ദേഹം പറഞ്ഞു. "ഒരു വിഷയത്തിൽ വെളിച്ചം വീശാൻ - സ്വയം ഒരു കണ്ണാടി ഉയർത്തിപ്പിടിക്കാൻ - നമുക്ക് അവസരം ലഭിക്കുമ്പോഴെല്ലാം അത് സാഹചര്യം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനുള്ള പ്രചോദനമായി വർത്തിക്കുമെന്ന് ഞാൻ പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു."
RAISE ഹെൽത്ത് വർക്ക്ഷോപ്പിൽ പങ്കെടുക്കാൻ നിങ്ങൾക്ക് കഴിഞ്ഞില്ലെങ്കിൽ, സെഷന്റെ ഒരു റെക്കോർഡിംഗ് ഇവിടെ കാണാം.
സ്റ്റാൻഫോർഡ് യൂണിവേഴ്സിറ്റി സ്കൂൾ ഓഫ് മെഡിസിൻ, സ്റ്റാൻഫോർഡ് യൂണിവേഴ്സിറ്റി സ്കൂൾ ഓഫ് മെഡിസിൻ, മുതിർന്നവരുടെയും കുട്ടികളുടെയും ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ വിതരണ സംവിധാനങ്ങൾ എന്നിവ ഉൾക്കൊള്ളുന്ന ഒരു സംയോജിത അക്കാദമിക് ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ സംവിധാനമാണ്. സഹകരണ ഗവേഷണം, വിദ്യാഭ്യാസം, ക്ലിനിക്കൽ രോഗി പരിചരണം എന്നിവയിലൂടെ അവർ ഒരുമിച്ച് ബയോമെഡിസിനിന്റെ പൂർണ്ണ ശേഷി തിരിച്ചറിയുന്നു. കൂടുതൽ വിവരങ്ങൾക്ക്, med.stanford.edu സന്ദർശിക്കുക.
സ്റ്റാൻഫോർഡ് ആശുപത്രിയിലെ ഡോക്ടർമാരെയും നഴ്സുമാരെയും രോഗി പരിചരണം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന് ഒരുമിച്ച് പ്രവർത്തിക്കാൻ സഹായിക്കുന്ന ഒരു പുതിയ കൃത്രിമ ബുദ്ധി മാതൃക.
പോസ്റ്റ് സമയം: ജൂലൈ-19-2024