人工知能は健康研究を再構築し、薬や病気の調査の発見を加速させています。
医療分野に支援がもたらされる一方で、データの偏りや透明性の必要性などの課題も生じます。
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研究者は AI を活用して複雑な健康データを分析します。
AI は、複雑な健康データの処理において研究者をサポートします。 病気を変革し、理解し、予防し、治療することを約束します。 しかし、ウェルカム社の生命倫理責任者であるカーリー・クルビナー博士は、バイアスの強化を避けるために責任を持って導入する必要があると指摘しています。
AI は創薬プロセスを大幅に短縮し、大量のデータを分類して潜在的な新薬をdent、コストと時間を削減します。 これは、低所得国および中所得国に影響を与える希少疾患や症状に特に役立ちます。
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AI は人間の遺伝データの分析に役立ちます
チャン・ザッカーバーグ・イニシアチブのプリシラ・チャン氏が指摘したように、AI はまた、前例dent速度でゲノムデータを処理することを可能にし、治療標的のより迅速なdentを可能にします。
Human Cell Atlas における AI の役割は、すべての細胞タイプを迅速かつ正確にマッピングすることでこの機能を実証しています。 AI は人間の生物学に対する新たな洞察を提供します。 エイダ・ラブレス研究所の上級研究員であるアンナ・スタッドマン氏が説明するように、ヒト・セル・アトラスはAIのデータ処理能力なしには実現できません。
AI利用における偏見への対処
AI には多くの利点がありますが、現在のバイアスを強化しないようにするには多くのことを行う必要があります。 これが起こった場合、多くのデータセットが多様ではないことを考慮すると、健康研究と応用の結果は偏ることになります。
Wellcome のライブ エクスペリエンス コンサルタントである Shuranjeet Singh 氏が説明するように、AI には医療データに存在するバイアスが再現され、その結果、健康上の不平等が拡大する可能性があります。
アンナ・スタッドマンは、特に疎外されたコミュニティとの信頼関係を構築するためにデータがどのように、そしてなぜ使用されるのかを説明します。これにより、これらの偏見を解決し、データセットでのより適切な表現とさまざまな種類の人々のより生きた経験を通じて AI がすべての人に平等に利益をもたらすことを保証します。
カーリー・クルビナー氏は、研究者らはAIがおそらく特定の仕事に使用できる最良のアプリケーションであるかどうか、そして適切でシンプルなソリューションの方が費用対効果が高いかどうかを確認する必要があると述べた。
エマン・オムワンダによるクリプトポリタンのレポート
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