Один из первых вещей, которую доктор Зиад Обермейер понял, когда он обучался на скорой помощи, было то, насколько трудно принимать решения, которые имеют огромное значение. «Это действительно мучительно», — говорит он через Zoom. «Я возвращался домой после смен и был в напряжении из-за всего этого, что происходило, думая: «Я должен был оставить эту женщину в больнице. Я не должен был отправлять ее домой». ИИ может сыграть роль в смягчении некоторой части этой тревоги, считает Обермейер, который сейчас является доцентом Школы общественного здравоохранения Университета Калифорнии в Беркли, где он фокусируется на пересечении машинного обучения и здоровья. (Он также продолжает работать в области скорой помощи в малообслуживаемых районах США.) Он верит, что искусственный интеллект может помочь врачам принимать лучшие решения — включая решения о том, кто должен пройти тест на инфаркт, так как упущенные сердечные приступы могут быть катастрофическими, — и способствовать новым открытиям, например, способам уменьшить необъяснимую боль среди малообслуживаемых населенных пунктов. Большая часть работы Обермейера сосредоточена на том, как расизм проник в систему здравоохранения. Многие врачи и здравоохранительные системы используют компьютерные алгоритмы для определения таких вещей, как вероятность ответа пациента на различные лечения и рекомендации уровня триажа. В одном исследовании Обермейер обнаружил, что широко используемый алгоритм рекомендует меньше здравоохранения для чернокожих пациентов, несмотря на большую потребность в нем, что может подвергать опасности благосостояние миллионов людей. «Хорошая новость в том, что эти проблемы можно исправить», — говорит он. «Мы работали с некоторыми компаниями, которые создавали эти алгоритмы, мы устранили много этого предвзятия, и мы превратили эти алгоритмы из того, что постоянно усиливало неравенства, в то, что, на мой взгляд, борется с ними». В 2020 году Обермейер соосновал Dandelion Health, платформу для инноваций в области искусственного интеллекта, которая предоставляет данные о здоровье — такие как волны электрокардиограммы, мониторинг сна, цифровая патология — разработчикам алгоритмов бесплатно. «Компания может обратиться к нам и сказать: «Я хочу набор данных, состоящий как минимум из 5000 изображений маммограмм, связанных с результатами рака за пять лет у этих женщин»», — говорит он. «И потом они могут создавать ИИ, который лучше справляется с чтением маммограмм, чем рентгенологи, которые сейчас их читают». Также в 2021 году Обермейер запустил некоммерческую организацию Nightingale Open Science с финансированием в размере 6 миллионов долларов. Nightingale создает наборы данных в партнерстве с системами здравоохранения в США и за рубежом, включая Университет Эмори и Больницу Бригама и Женщин, чтобы ответить на вопросы, такие как: почему некоторые раки распространяются, а другие нет? Цель состоит в том, чтобы «придать открытому научному подходу» к данным здравоохранения, которые традиционно были чрезвычайно сложны для многих исследователей в доступе, говорит он. Как показывает исследование Обермейера, медицинские данные часто доступны только небольшой группе людей, или для других они являются дорогостоящими и требуют много времени для доступа, что приводит к узкому месту в данных. «Nightingale направлена на то, чтобы дать исследователям доступ к данным, которые им нужны, чтобы делать крутые вещи». В будущем Обермейер осторожно оптимистичен относительно влияния искусственного интеллекта на здравоохранение. Он подчеркивает, что важно обеспечить, чтобы новые технологии не причиняли вреда. Но в целом, «самые большие и наиболее захватывающие вещи, которые произойдут в этой области, еще даже не начались», — говорит он. «У нас нет представления о том, что это сделает за 20 лет, 100 лет, и как оно полностью изменит здравоохранение».
Другие специалисты
Нейросеть:
