Исследования показывают, что ИИ способствует трансформации здравоохранения
- ИИ ускоряет открытие лекарств в секторе здравоохранения.
- ИИ трансформирует медицинские исследования, но требует тщательной реализации.
- Более быстрая диагностика заболеваний с помощью ИИ, но есть опасения по поводу предвзятости.
Искусственный интеллект трансформирует медицинские исследования и ускоряет открытие лекарств и изучение заболеваний.
Помощь, которую он оказывает сектору здравоохранения, также создает такие проблемы, как предвзятость данных и необходимость прозрачности.
Также читайте: ИИ и здравоохранение
Исследователи используют ИИ для анализа сложных медицинских данных.
ИИ поддерживает исследователей в обработке сложных медицинских данных. Он обещает трансформировать, понять, предотвратить и лечить заболевания. Однако доктор Карлейн Крубинер, руководитель направления биоэтики в Wellcome, отмечает, что его необходимо внедрять ответственно, чтобы избежать усиления предвзятости.
ИИ значительно сокращает процесс открытия лекарств, анализируя большие объемы данных для выявления потенциальных новых препаратов, снижая затраты и время. Это особенно полезно при редких заболеваниях и состояниях, влияющих на страны с низким и средним уровнем дохода.
Также читайте: Прорывы в открытии лекарств на основе ИИ
ИИ помогает в анализе человеческих генетических данных
ИИ также позволяет обрабатывать геномные данные с беспрецедентной скоростью, что обеспечивает более быстрое выявление терапевтических мишеней, как отметила Присцилла Чан из Инициативы Чана и Цукерберга.
Роль ИИ в проекте «Атлас человеческих клеток» демонстрирует эту способность, быстро и точно картируя все типы клеток; ИИ предлагает новые идеи о биологии человека. Как объясняет Анна Студман, старший исследователь Института Ады Лавлейс, Атлас человеческих клеток был бы невозможен без вычислительной мощности ИИ для обработки данных.
Устранение предвзятости при использовании ИИ
Хотя у ИИ много преимуществ, необходимо многое сделать, чтобы убедиться, что он не усиливает существующие предубеждения. Если это произойдет, результаты медицинских исследований и применения будут предвзятыми, учитывая, что многие наборы данных не являются разнообразными.
Как объясняет Шуранджит Сингх, консультант по жизненному опыту в Wellcome, ИИ имеет потенциал воспроизводить предвзятость, присутствующую в медицинских данных, тем самым усиливая неравенство в сфере здравоохранения.
Анна Студман объясняет, как и почему данные используются для построения доверия, особенно с маргинализированными сообществами, чтобы решить эти проблемы предвзятости и обеспечить равную пользу ИИ для всех за счет лучшего представительства в наборах данных и большего разнообразия жизненного опыта.
Карлейн Крубинер сказала, что исследователям необходимо проверять, является ли ИИ, вероятно, лучшим применением для конкретной задачи и являются ли более простые решения более рентабельными.
Репортаж Cryptopolitan от Эмман Омванда
Не просто читайте новости о криптовалютах. Понимайте их. Подпишитесь на нашу рассылку. Это бесплатно.
Отказ от ответственности: Предоставленная информация не является торговым советом. Cryptopolitan.com не несет ответственности за любые инвестиции, сделанные на основе информации, предоставленной на этой странице. Мы настоятельно рекомендуем проводить независимые исследования и/или проконсультироваться с квалифицированным специалистом перед принятием каких-либо инвестиционных решений
Эмман Омванда
Экспертиза Эммануэля Омванды охватывает рынки криптовалют, включая фундаментальный и технический анализ. Ранее он работал в различных крипто-медиа-изданиях перед присоединением к Cryptopolitan, включая CoinEdition, The Crypto Basic, CryptoNews Flash и DroomDroom. Он имеет степень бакалавра наук (BSc.) по математике и компьютерным наукам Университета Кеньятта (Кения) и в настоящее время находится на последнем году обучения по степени бакалавра искусств в области коммуникаций и медиаисследований.
