Kecerdasan buatan tidak akan menggantikan doktor, tetapi ia boleh membantu dengan diagnosis

Kecerdasan buatan tidak akan menggantikan doktor, tetapi ia boleh membantu dengan diagnosis
Beberapa teknologi telah dibuat yang sekurang-kurangnya sebaik doktor mendiagnosis jenis penyakit tertentu.

Dalam beberapa tahun akan datang, anda mungkin akan mempunyai interaksi pertama dengan sistem kecerdasan buatan perubatan (AI). Teknologi yang sama yang memacu kereta memandu sendiri, pembantu suara di rumah, dan galeri foto penandaan diri membuat kemajuan pesat dalam bidang penjagaan kesihatan, dan sistem AI perubatan pertama sudah beralih ke klinik.

Berfikir sekarang mengenai interaksi yang akan kami peroleh dengan AI perubatan, manfaat teknologi, dan cabaran yang kami hadapi akan menyediakan anda dengan baik untuk pengalaman pertama anda dengan pekerja penjagaan kesihatan bukan manusia.

Bagaimana AI dapat mendiagnosis penyakit

Teknologi di belakang kemajuan ini adalah cawangan sains komputer yang dikenali sebagai pembelajaran mendalam, proses yang elegan yang mempelajari dari contoh-contoh untuk memahami bentuk data yang kompleks. Tidak seperti generasi AI yang terdahulu, sistem ini dapat melihat dunia seperti manusia, melalui penglihatan dan bunyi dan perkataan bertulis.

Walaupun kebanyakan orang mengambil kemahiran ini untuk diberikan, mereka sebenarnya memainkan peranan penting dalam kepakaran manusia dalam topik seperti ubat. Oleh kerana pembelajaran mendalam memberikan komputer kebolehan ini, banyak tugas perubatan kini diselesaikan oleh kecerdasan buatan.

Dalam bulan terakhir 12, penyelidik telah mendedahkan sistem komputer yang boleh mendiagnosa penyakit mata kencing manis, kanser kulit, dan aritmia sekurang-kurangnya serta doktor manusia. Contoh-contoh ini menggambarkan tiga cara pesakit akan berinteraksi dengan AI perubatan pada masa akan datang.

Yang pertama dari tiga cara ini adalah yang paling tradisional, dan akan berlaku di mana peralatan khusus diperlukan untuk membuat diagnosis. Anda akan membuat temujanji untuk ujian, pergi ke klinik dan menerima laporan. Walaupun laporan itu akan ditulis oleh komputer, pengalaman pesakit akan berubah.

Penyakit mata kencing manis Google AI adalah contoh pendekatan ini. Ia telah dilatih untuk mengenali saluran darah yang bocor, rapuh yang berlaku di belakang mata dalam diabetes yang kurang terkawal, dan AI kini bekerja dengan pesakit yang sebenar di beberapa hospital di India.

Cara kedua berinteraksi dengan perubatan AI akan menjadi yang paling radikal, kerana banyak tugas diagnostik tidak memerlukan peralatan khusus sama sekali. Pasukan Stanford yang mencipta pengesan kanser kulit yang tepat seperti ahli dermatologi sudah bekerja pada aplikasi telefon pintar.

Tidak lama kemudian, orang akan dapat mengambil sendiri lesi kulit sendiri dan mempunyai cacat mereka dianalisis di tempat kejadian. AI ini mengetuai perlumbaan untuk menjadi aplikasi pertama yang boleh menilai kesihatan anda dengan sempurna tanpa doktor yang terlibat.

Kaedah interaksi ketiga adalah di antara satu sama lain. Semasa mengesan irama jantung memerlukan electrocardiogram (ECG), sensor ini boleh dimasukkan ke dalam teknologi dpt dipakai yang murah dan disambungkan ke telefon pintar. Seorang pesakit boleh memakai monitor setiap hari, merekodkan setiap denyutan jantung, dan hanya sekali-sekala melihat doktor mereka untuk mengkaji semula keputusan mereka. Jika berlaku sesuatu yang serius dan irama berubah secara tiba-tiba, pesakit dan doktor mereka dapat dimaklumkan segera.

Banyak kumpulan sedang berusaha untuk membawa pakaian tahan lengan perubatan ke klinik sekarang.

Apakah manfaatnya?

Sistem-sistem ini sangat murah untuk dijalankan, dengan kos pecahan satu sen setiap diagnosis. Mereka tidak mempunyai senarai menunggu. Mereka tidak pernah letih atau sakit atau perlu tidur. Mereka boleh diakses di mana-mana sahaja dengan sambungan internet.

Kecerdasan buatan perubatan boleh membawa kepada penjagaan kesihatan yang boleh dijangkau untuk semua orang.

Apakah kelemahan itu?

Kebimbangan terbesar mungkin adalah jangkaan yang tidak realistik, yang dicipta oleh gembar-gembur di sekeliling teknologi. Jumlah data yang dikumpulkan dengan berhati-hati dan mahal diperlukan untuk melatih sistem yang boleh dilakukan segala-galanya Doktor boleh kini jauh melebihi jangkauan kami. Sebaliknya, kita akan melihat sistem yang sempit melaksanakan tugas individu untuk masa hadapan yang boleh dijangka. Untuk mengatasi jangkaan inflasi ini, kami perlu mempromosikan suara yang dimaklumkan dalam perbincangan ini.

Privasi data perubatan kami juga akan menjadi satu cabaran. Bukan sahaja kebanyakan sistem ini berjalan di awan, tetapi beberapa bentuk data perubatan yang berguna dapat diiktiraf secara semula jadi. Anda tidak boleh mengaburkan wajah pesakit, contohnya, jika sistem menganalisis muka untuk tanda-tanda penyakit. Pelanggaran data profil tinggi tidak dapat dielakkan dan akan membahayakan keyakinan terhadap teknologi.

Isu utama yang lain adalah masalah kebertanggungjawaban. Siapa yang bertanggungjawab untuk kesilapan perubatan jika tiada doktor terlibat dalam diagnosis, dan kita tidak dapat memberitahu mengapa sistem itu salah? Siapakah yang kita menyalahkan apabila doktor menerima cadangan yang salah dari AI? Pakar penyokong, doktor, kerajaan, dan syarikat insurans bergulat dengan masalah ini, tetapi kami belum mendapat jawapan yang baik.

PerbualanAI perubatan akan datang, dan anda akan mengalaminya tidak lama lagi. Kebanyakannya akan menjadi tidak kelihatan, bekerja di belakang tabir untuk menjadikan penjagaan anda lebih murah dan lebih berkesan. Ada di tangan anda, menilai kesihatan anda dengan sentuhan butang. Perkara yang terbaik untuk dilakukan sekarang adalah memikirkan pelbagai cabaran, dan bersedia untuk pelantikan pertama anda.

Mengenai Penulis

Lukas Oakden-Rayner, Radiologi dan calon PhD, University of Adelaide

Artikel ini pada asalnya diterbitkan pada Perbualan. Membaca artikel asal.

Buku berkaitan:

{amazonWS: searchindex = Books; keywords = Perubatan AI; maxresults = 83353}

enafarzh-CNzh-TWnltlfifrdehiiditjakomsnofaptruessvtrvi

ikuti InnerSelf pada

icon-facebooktwitter-iconrss-icon

Dapatkan Yang Terbaru Dengan E-mel

{Emailcloak = mati}