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AI와 건강 관리: 걱정해야 합니까?

퓨리서치 여론조사 미국의 성인 10명 중 6명이 자신의 의료 제공자가 질병의 진단이나 치료의 추천을 인공지능(AI)에 의존하고 있는 경우, 불쾌하게 느껴진다고 조사했습니다. 그러나 현실적으로 AI는 건강과 웰빙 분야에 진출하고 있으며 일부 의사들은 이미 그 힘과 가능성을 활용하고 있습니다.

야후 뉴스는 인공 지능과 건강 관리의 교차점, 즉 현재 무엇이 가능한지에 대해 자세히 알기 위해 매사추세츠 공과 대학 의공학 과학 연구소의 조교수 인 마르지 가세미와 스탠포드 대학의 생물 의학 데이터 과학 조교수 인 제임스 코끼리에게 이야기를 들었다. 앞으로 무슨 일이 일어나고 무엇이 마이너스면이 될 수 있는가?

일부 의사는 환자에게 나쁜 소식을 알리기 위해 AI 채팅봇을 사용한다고 보고서는 말합니다. >>>

현재 무엇이 가능합니까?

AI가 현재 할 수 있는 몇 가지 예를 소개합니다.

  • 진단과 평가를 실시합니다. “[There are] 500개가 넘는 의료 AI 알고리즘과 장치는 미국 FDA에 의해 승인되며 현재 환자에게 사용할 수 있습니다. 그리고 이러한 알고리즘의 대부분은 기본적으로 임상의가 환자를 더 잘 진단하고 더 잘 평가하는 데 도움이 됩니다. 인공 지능을 사용하여 의료 이미지 평가와 같은 작업을 지원함으로써 임상의는보다 노동 집약적 인 수작업의 일부를 줄일 수 있습니다.

  • 예측을 세운다. 현재의 AI 모델 중 상당수는 환자의 진단을 돕는 데 중점을 두고 있지만, 가세미는 질병의 진행과 질병으로 인한 합병증의 발병을 예측하는 데 도움이되는 몇 가지 모델이 개발되었습니다. 하고 있는 것을 보고 있다고 말했습니다.

  • 환자를 위한 의료 정보를 간소화합니다. “의학 용어와 개념의 대부분은 매우 복잡한 것입니다”라고 코끼리는 말한다. “우리가 한 프로젝트 중 하나는 ChatGPT를 사용하여 기본적으로 매우 읽기 어려운 의료 동의서를 얻고 중학교 2 학년 독서 수준의 사람들이 읽을 수 있도록 단순화하는 것입니다. “

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AI는 앞으로 무엇을 할 수 있을까요?

그리고 앞으로 더 많은 용도가 등장할 수 있습니다. AI가 미래에 무엇을 할지 생각해 봅시다.

  • 건강 관리 데이터를 정리합니다. 코우씨는 큰 과제는 전자 의료 기록을 포함한 다양한 병원의 데이터를 쉽게 교환할 수 없다는 것이라고 말했다. AI는 그것을 도울 수 있습니다. “당신이 환자이고 다른 병원에 다니는 경우, 종종 병원 간의 토론이 그리 좋지 않습니다. 그리고 이것은 이러한 AI 알고리즘 (잠재적으로 언어 모델)에 의해 훨씬 쉽게 될 수 있는 분야 중 하나입니다.”

  • 나쁜 결과를 예측합니다. AI는 위험한 환자를 식별하고 조기에 필요한 치료를 받을 수 있도록 도와줍니다. 이것은 미국에서 임산부의 이환율과 사망률과의 싸움에 도움이 될 수 있습니다. “내 이상적인 설정은 잠재적 빈곤층을 정확하게 예측할 위험 점수가 있으면 좋다는 것입니다.” 그렇게 하면 여성의료에 관해서 부적절한 선택을 하고 있다는 것을 케어팀에 경고하거나 임산부가 가장 필요할 때 추가 자원을 중점적으로 제공할 수 있을지도 모른다”고 가세미 씨는 말했다.

  • 치료 반응의 예측을 개선합니다. 우울증과 같은 만성 질환의 경우, 종종 임상 의사는 개별 환자에게 어떤 약물과 치료가 최적인지에 대한 “지식 기반 추측”을 수행해야합니다. 가세미는 인공 지능이 환자가 특정 약물을 대사하는 방법에 영향을 줄 수있는 체중과 성별과 같은 제약을 고려하여 임상의가보다 적절한 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원할 수 있습니다. 가능성이 있다고 말했다.

  • 신약을 개발한다. “초기 단계에서 AI를 사용하여 새로운 약물, 새로운 분자 및 새로운 항생제를 발견 할 수있는 전체 파이프 라인이 존재합니다.”라고 Zou는 말합니다.

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의료에서 AI의 무서운 측면

“위험한 것은, 그것이 살인 로봇이 되어 당신을 노려오는 것이 아니라고 생각합니다. 위험한 것은, 현재 이미 받고 있는 불충분한 케어를 재현하거나, 악화시키거나 하는 것입니다”라고 가세미는 말했다.

“우리는 본질적으로 우리가 생각하고 기대하는 것이 아니라, 우리가 하고 있는 것처럼 기계 학습 시스템을 훈련시키고 있습니다. 우리가 현재 하고 있는 일을 하기 위해 기계 학습 모델을 단순히 훈련하면 여성과 소수파에게는 훨씬 더 잘 작동하지 않는 모델을 얻을 수 있습니다.”

예를 들어, 하나의 AI 구동 장치 피부색이 짙은 환자의 혈중 산소 농도가 과대 평가됨, 저산소증 (산소 결핍증)의 치료가 불충분하게되어 버립니다.아 2019년 조사에서는 1억 명 이상의 의료 요구를 예측하는 데 사용된 알고리즘은 흑인 환자에 비해 편향되었다. “알고리즘은 미래의 건강 요구를 예측하기 위해 의료 지출에 의존하고 있었다. 알고리즘 하에서 특별한 치료가 권장되기 위해서는 흑인 환자의 증상이 더욱 악화될 필요가 있었다”고 NPR은 보도했다.

미국 섭식 장애 협회도 새로운 AI 채팅봇 Tessa를 발표하여 화제가 되었습니다. 사용자에게 칼로리 계산과 체지방 측정을 권장했습니다. — 전화 회선 담당 직원을 해고한 지 몇 개월 후 조직은 채팅봇을 삭제하도록 강제되었습니다.

“문제는 의료 현장에서 순진하게 인간을 AI로 대체하려고 하면 매우 나쁜 결과 밖에 얻을 수 없다고 생각합니다”라고 가세미 씨는 말한다. “대체 도구가 아닌 확장 도구로 생각해야 합니다.”

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AI가 건강에 미치는 잠재적 해를 어떻게 줄일 수 있습니까?

기술 업계의 리더 한 문장의 성명을 발표했다. 5월에는 “AI에 의한 멸종의 위험을 줄이는 것은 유행과 핵전쟁 등 다른 사회 규모의 위험과 함께 세계적인 우선사항이어야 한다”고 말했다. 헬스케어 분야에서 가세미와 코끼리는 AI에 의해 발생할 수 있는 위험을 줄이기 위해 취할 수 있는 절차에 대해 몇 가지 제안을 했습니다.

  • 투명성을 유지합시다. 코우씨는 큰 첫걸음은 채팅봇과 같은 AI 모델의 훈련에 어떠한 데이터가 사용되고 있는지, 그리고 그 모델이 어떻게 평가되고 있는지에 대해 보다 개방하는 것이다. 말했다.

  • 환자가 알고리즘을 조작하기 전에 알고리즘을 신중하게 평가하십시오. 환자가 온라인으로 잘못된 정보를 얻는 위험은 이미 존재하지만, 문제가 있는 채팅봇과 같은 단일 소스에 수십만 명의 환자가 접근하는 경우, 그 위험은 더욱 커질 것이라고 코끼리는 말했다.

  • AI 시스템을 항상 최신 상태로 유지합니다. “의학적 조언은 변화하기 때문에 AI 시스템을 최신 상태로 유지하고 현재의 의학적 조언과 관련이 되도록 계획이 필요합니다.”라고 가세미는 말합니다. “모델이 오래되고 의사에게 잘못된 추천을 하기 시작하면 환자에게 피해를 줄 수 있습니다.”

  • 규정을 수립합니다. 가세미씨는 보건복지성 공민권국이 역할을 할 수 있다고 시사했다. “그들은 의료 분야에서 차별을 금지하는이 조항을 강제하고 “어, 그것은 알고리즘에도 적용된다”라고 말할지도 모른다.”

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