- 人工智能加速了医疗保健领域的药物发现进程。
- 人工智能改变了健康研究，但需要谨慎实施。
- 利用AI加速疾病诊断，但存在偏见问题。
人工智能正在重塑健康研究，并加速药物发现和疾病调查的进程。
在为医疗保健部门提供帮助的同时，它也带来了数据偏见和需要透明度等挑战。
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研究人员利用人工智能分析复杂的健康数据。
人工智能支持研究人员处理复杂的健康数据。它有望变革、理解、预防和治疗疾病。然而，Wellcome 的生物伦理学负责人 Carleigh Krubiner 博士指出，必须负责任地部署人工智能，以避免加剧偏见。
人工智能大大缩短了药物发现的过程，通过筛选大量数据来识别潜在的新药，从而降低成本和时间。它在罕见病和影响中低收入国家的疾病中特别有用。
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人工智能有助于分析人类遗传数据
Chan Zuckerberg 倡议的 Priscilla Chan 指出，人工智能还允许以前所未有的速度处理基因组数据，从而实现治疗靶点的更快识别。
人工智能在人类细胞图谱中的作用展示了这一能力，通过快速准确地绘制所有细胞类型；人工智能为人类生物学提供了新的见解。正如 Ada Lovelace 研究所的高级研究员 Anna Studman 所解释的，如果没有人工智能的数据处理能力，人类细胞图谱就不可能实现。
解决人工智能使用中的偏见
虽然人工智能有许多好处，但必须做大量工作以确保它不会加剧当前的偏见。如果发生这种情况，健康研究和应用结果将会产生偏见，因为许多数据集缺乏多样性。
正如 Wellcome 的生活经验顾问 Shuranjeet Singh 所解释的，人工智能有可能复制医疗保健数据中存在的偏见，从而加剧健康不平等。
Anna Studman 解释了如何以及为何使用数据来建立信任，特别是与边缘化社区建立信任，以解决这些偏见，并通过数据集中更好的代表性和不同类型的更多生活经验，确保人工智能公平地惠及所有人。
Carleigh Krubiner 表示，研究人员需要检查人工智能是否可能是用于特定工作的最佳应用，以及更简单的适当解决方案是否具有更高的成本效益。
Cryptopolitan 记者 Emman Omwanda 报道
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Emman Omwanda
Emmanuel Omwanda 的专业领域是加密货币市场，涵盖基本面和技术面分析。在加入 Cryptopolitan 之前，他曾供职于多家加密媒体网站，包括 CoinEdition、The Crypto Basic、CryptoNews Flash 和 DroomDroom。他拥有肯尼亚内罗毕大学数学与计算机科学理学学士学位（BSc.），目前正处于传播与媒体研究文学学士课程的最后一年。
