Регулярно проверяйте информацию о предстоящих обновлениях, отключениях или новостях в области ИТ.
Я надеюсь, что это сообщение найдет вас хорошо. Энтузиазм по поводу инструментов искусственного интеллекта (ИИ) в академических кампусах по всей стране находится на рекордно высоком уровне. Недавние достижения в области технологий искусственного интеллекта сделали доступ к этим инструментам проще, чем когда-либо, что вызывает беспокойство у одних и волнение у других.
Мы рады начать серию из трех частей. «ИИ здесь. Что теперь?" Эта серия направлена на демистификацию роли искусственного интеллекта в исследованиях и здравоохранении. В первом выпуске основное внимание будет уделено преимуществам, которые ИИ приносит в нашу область, с особым упором на генеративный ИИ.
Краткая история ИИ
Хотя термин «искусственный интеллект» был придуман только в 1956 году, концепция «мыслящих машин» существует с тех пор. ENIGMA код был взломан в 1941 году. Перенесемся в 2014 год, когда родился новый рассвет ИИ: генеративный ИИ. Эта технология может генерировать текст, изображения и другие медиаданные в ответ на подсказки. Новое поколение предложений генеративного искусственного интеллекта — ChatGPT, Scribe, Jasper, DALL-E 2 и Bard — использует обработку естественного языка для генерации связного и контекстно-зависимого текста, создания цифровых изображений и даже разработки кода компьютерного программирования.
Почему хайп сейчас?
Генеративный ИИ существует с 2014 года, но в последнее время он привлек к себе значительное внимание. Почему? Потому что он стал более доступным, удобным и экономически эффективным. Обычный человек теперь может взаимодействовать с ИИ в разговорной манере и наблюдать за человеческими реакциями благодаря достижениям и доступности бесплатных приложений генеративного ИИ. Эти статьи из Reuters и McKinsey & Company объясните, как ChatGPT и другие модели генеративного ИИ изменили наше представление об ИИ.
Преимущества ИИ в исследованиях и здравоохранении
Помощь в исследованиях: Генеративный ИИ, способный быстро обрабатывать огромные объемы данных, значительно расширяет исследовательские усилия. Это помогает в сборе и анализе данных, потенциально раскрывая текущие тенденции, корреляции или идеи, которые в противном случае могли бы быть упущены из виду с помощью традиционных методов исследования. Это может привести к получению более полных и точных результатов и ускорить темпы научных открытий.
Информационная организация: В сфере управления данными генеративный ИИ играет ключевую роль. Он может эффективно организовывать и классифицировать обширные наборы данных, упрощая процессы поиска данных и управления ими. Автоматизируя эту задачу, исследователи и специалисты здравоохранения могут больше сосредоточиться на анализе и интерпретации данных.
Визуализация данных: Генеративные инструменты искусственного интеллекта могут преобразовывать сложные данные в визуально интуитивно понятные представления, такие как диаграммы, интерактивные диаграммы и инфографика. Эти визуализации не только упрощают понимание данных, но и способствуют эффективному обмену результатами исследований и идеями внутри междисциплинарных групп. Они устраняют разрыв между аналитиками данных и нетехническими заинтересованными сторонами, обеспечивая более целостное понимание значимости данных.
Улучшенная диагностика: Одним из наиболее революционных применений ИИ в здравоохранении является его роль в диагностике. Алгоритмы искусственного интеллекта могут анализировать медицинские изображения, такие как рентгеновские снимки, МРТ и КТ, а также слайды с патологиями и генетические последовательности с поразительной точностью. Это может ускорить диагностику и снизить вероятность ошибок, улучшая результаты лечения пациентов.
Аналитика данных и понимание: ИИ превосходно справляется с обработкой и анализом больших и сложных наборов данных. Он может анализировать огромные объемы данных, чтобы выявить сложные закономерности, тенденции или аномалии, которые могут быть незаметны для исследователей-людей. Эти идеи имеют неоценимое значение как для исследовательской деятельности, так и для разработки индивидуальных планов лечения в здравоохранении. Аналитика на основе искусственного интеллекта позволяет принимать решения на основе данных, что может привести к более эффективным и целенаправленным вмешательствам.
Хотите узнать больше о том, как разрабатывается и используется генеративный ИИ?
Ознакомьтесь с этими статьями от IBM, Наука о данных UA и Медицинские технологии о преимуществах ИИ в здравоохранении и исследованиях.
ИИ является мощным инструментом: от ускорения прогресса исследований до улучшения управления данными, упрощения визуализации данных и революции в диагностике и анализе данных. Он обладает потенциалом совершить революцию в сфере здравоохранения. Понимание преимуществ ИИ, особенно генеративного ИИ, может помочь нам использовать его потенциал для улучшения результатов лечения пациентов и оптимизации исследовательских процессов. Оставайтесь с нами Часть 2 этой серии, где мы углубимся в риски и этические аспекты использования ИИ в сфере здравоохранения и исследований.
Спасибо, что присоединились к нам в исследовании потенциала генеративного ИИ.
Добро пожаловать во вторую часть нашей серии, «ИИ здесь. Что теперь?» В первой части мы рассмотрели потрясающие преимущества ИИ, уделив особое внимание генеративному ИИ. Во второй части давайте рассмотрим сложную область этики искусственного интеллекта и потенциальные ловушки, продолжая наше путешествие по миру искусственного интеллекта в здравоохранении и исследованиях.
ИИ: Темная сторона
Чтобы использовать потенциал ИИ для улучшения результатов лечения пациентов и оптимизации исследовательских процессов, крайне важно понимать проблемы и этические дилеммы, связанные с этой мощной технологией. Ниже мы собрали несколько ключевых проблем, связанных с генеративным ИИ в здравоохранении и исследованиях.
Проблемы и риски в области искусственного интеллекта
Чистота данных: Одна из наиболее серьезных проблем с ИИ заключается в ограниченном понимании организациями данных, лежащих в основе систем ИИ, включая отсутствие понимания того, как обучается ИИ и его поведение в различных контекстах. Этот пробел в знаниях представляет собой существенный риск, поскольку подрывает доверие и порождает неопределенность. Более того, это создает трудности при проверке ответов, генерируемых ИИ.
Проблема чистоты данных становится еще более очевидной при рассмотрении галлюцинаций ИИ, где большие языковые модели, такие как GPT-4 или Google PaLM, уверенно генерируют ложная информация. Преодолевая эти сложности, пользователи сталкиваются с задачей различать точный и сфабрикованный контент, что подчеркивает первостепенную важность чистоты данных в сфере приложений ИИ. Прочтите эту статью для получения дополнительной информации о ИИ Галлюцинации.
Этические проблемы: Алгоритмы искусственного интеллекта, особенно модели машинного обучения, могут наследовать предвзятости, присутствующие в данных, на которых они обучаются. Эта предвзятость может привести к несправедливым или дискриминационным решениям. Например, в здравоохранении предвзятые алгоритмы могут рекомендовать лечение, которое отдает предпочтение одной группе населения перед другой, что приводит к несправедливым результатам в сфере здравоохранения. Этические соображения имеют важное значение для обеспечения честного и справедливого использования ИИ.
Вопросы конфиденциальности данных: В сфере здравоохранения защита данных пациентов и соблюдение требований HIPAA имеют первостепенное значение. Генеративный ИИ обучается с использованием синтетических наборов данных; другими словами, они подобны ребенку, который слушает каждое ваше слово, а затем по своему желанию извергает эти слова. Помните, что ИИ будет принимать любую предоставленную вами информацию и потенциально использовать ее при ответе на другая организация ИИ подсказывает. Конфиденциальная (PHI, PII) или ограниченная (закрытая информация, такая как исследования или финансовые данные) информация должна никогда быть загружены или использованы в любом приложении AI. Пожалуйста, вводите только общедоступные данные.
Для получения дополнительной информации о пересечении конфиденциальности в сфере здравоохранения и искусственного интеллекта ознакомьтесь со статьями из Нормативный обзор и Банковская информационная безопасность. Защита данных пациентов и соблюдение нормативных стандартов остаются главным приоритетом, поскольку мы ориентируемся на развивающуюся среду искусственного интеллекта в здравоохранении и исследованиях.
Уязвимости безопасности: ИИ не застрахован от эксплуатации со стороны злоумышленников. Киберпреступники уже используют ИИ для создания передовых технологий. фишинговые атаки и синтетические среды, такие как клоны видео и голоса в цифровом виде за обман целевых жертв. Даже ChatGPT использовался при разработке вредоносных программ и вирус, крадущий информацию' который может обойти современные меры безопасности. Эта тревожная тенденция подчеркивает растущие усилия киберпреступников по использованию инструментов искусственного интеллекта в качестве оружия, что делает дискуссии на таких платформах, как ChatGPT, одной из самых горячих тем в даркнете.
Что узнать больше о рисках ИИ?
Ознакомьтесь с этими статьями из построен в и Forbes.
При изучении «темной стороны» ИИ нам крайне важно оставаться в курсе, принимать надежные меры кибербезопасности и уделять первоочередное внимание этическим соображениям. Ответственная разработка и использование ИИ может смягчить эти проблемы и обеспечить реализацию преимуществ ИИ при минимизации связанных с этим рисков. Следите за обновлениями в третьей части этой серии, где мы обсудим, что можно и чего нельзя делать с ИИ, а также шаги, которые необходимо предпринять, чтобы использовать ИИ в своей работе.
Благодарим вас за то, что присоединились к нам в исследовании генеративного искусственного интеллекта в здравоохранении и исследованиях.
Добро пожаловать обратно в нашу серию из трех частей, посвященную роли искусственного интеллекта (ИИ) в исследованиях и здравоохранении. Часть 1 из нашей серии «ИИ здесь. Что теперь?» раскрыла замечательный потенциал искусственного интеллекта в здравоохранении и исследованиях. Мы изучили возникновение генеративного искусственного интеллекта, его эволюцию и доступность для людей сегодня. Были разъяснены преимущества искусственного интеллекта в исследованиях и здравоохранении, в том числе его роль в анализе данных, организации информации, визуализации данных, диагностике и анализе данных.
Часть 2 углубился в риски и этические соображения, связанные с использованием ИИ в нашей области. Мы обсудили такие проблемы, как чистота данных, этические проблемы, возникающие из-за предвзятых алгоритмов, соблюдение конфиденциальности данных и уязвимости безопасности. Мы должны решить эти проблемы, чтобы обеспечить ответственную разработку и использование ИИ.
Теперь, когда мы приступаем к Часть 3 нашей серии мы смещаем акцент на практическое руководство. В этом сегменте мы обсудим, что можно и чего нельзя делать с ИИ, и обрисуем основные шаги, которые необходимо предпринять, чтобы использовать ИИ в своей работе.
Что можно и что нельзя использовать ИИ в здравоохранении и исследованиях
Поскольку ИИ продолжает формировать ландшафт здравоохранения и исследований, понимание того, как использовать его возможности ответственно и эффективно, имеет первостепенное значение.
НЕ игнорируйте этическую ответственность: Этические соображения в данных по обучению ИИ имеют решающее значение, поскольку предвзятость может привести к неравным результатам. Крайне важно уделять приоритетное внимание справедливости и справедливости в использовании ИИ, чтобы не упускать из виду этические проблемы, особенно в таких областях, как здравоохранение.
НЕ спешите использовать ИИ без тщательного рассмотрения: Хотя возможности анализа данных ИИ могут выявить скрытые закономерности и тенденции, что принесет пользу как исследованиям, так и здравоохранению, пользователям важно тщательно продумать, как и когда использовать ИИ безопасным способом.
НЕ вводите PII или PHI: Конфиденциальность пациентов и личной жизни должна оставаться нашим приоритетом номер один. Помните, что генеративный ИИ будет принимать любую предоставленную вами информацию и потенциально использовать ее при ответах другим организациям. По этой причине конфиденциальная или ограниченная информация должна никогда быть загружены на платформу генеративного искусственного интеллекта.
НЕ отказывайтесь от человеческого фактора: Хотя ИИ может помогать с задачами, не позволяйте ему думать за вас. ИИ лишен человеческих эмоций и мыслей. Помните о важности проверки фактов и критического мышления.
СДЕЛАЙТЕ приоритет кибербезопасности: Уделяйте особое внимание кибербезопасности для защиты от угроз, связанных с искусственным интеллектом. Киберпреступники используют ИИ для сложных атак, таких как дипфейки и полиморфные вредоносные программы, поэтому бдительность имеет решающее значение.
НЕОБХОДИМО адресовать чистоту данных: Каждый должен понимать основу данных ИИ и возможные предубеждения. Это сводит к минимуму проблемы доверия и помогает проверять ответы, генерируемые ИИ.
ОБЯЗАТЕЛЬНО обеспечивайте конфиденциальность данных в сфере здравоохранения: Соблюдайте требования HIPAA для обеспечения конфиденциальности пациентов. Используйте деидентификацию и синтетические наборы данных для защиты информации о пациентах при использовании ИИ в здравоохранении.
ОБЯЗАТЕЛЬНО соблюдайте осторожность: ИИ ускоряет многие аспекты нашей работы, что позволяет нам легче совершать ошибки и совершать плохие поступки. Будьте кратки и осторожны при использовании инструментов ИИ на рабочем месте.
Как мне начать использовать генеративный искусственный интеллект в моем регионе?
Теперь, когда вы понимаете преимущества и проблемы генеративного искусственного интеллекта, такого как ChatGPT или Bard, вы можете задаться вопросом, как ваша команда может использовать эту мощную технологию.
Хорошие новости! Вы можете протестировать генеративный ИИ, используя Copilot, наша внутренняя защищенная функция чата в Bing! Начните общение, выполнив несколько простых шагов!
Если вы решите использовать инструменты искусственного интеллекта для работы, отличной от описанного выше чата с внутренней защитой, вам нужно будет сделать несколько вещей.
Хотите узнать больше об ИИ?
Наша серия из трёх частей, посвящённая генеративному искусственному интеллекту, лишь поверхностно затронула тему! Вы можете узнать гораздо больше о том, как генеративный ИИ меняет исследования, здравоохранение и многое другое! Посмотрите эту статью из HIMSS (Общество систем информации и управления здравоохранением) о силе и потенциале больших языковых моделей в здравоохранении.
Хотите протестировать ИИ, но не знаете, с чего начать?
Проверьте это руководство для начинающих по основам написания подсказки, чтобы получить лучшие ответы. Хотите копнуть глубже? Получите более подробную информацию о написании эффективных подсказок в этом блоге на сайте phData.
В заключение
Наша серия посвящена искусственному интеллекту в здравоохранении и исследованиях. Мы начали с раскрытия потенциала и этических аспектов генеративного искусственного интеллекта. Теперь, в заключительной части, мы предлагаем практические рекомендации: расставьте приоритеты в области кибербезопасности, поймите чистоту данных и обеспечьте конфиденциальность данных.
Спасибо, что присоединились к нам в исследовании потенциала, проблем и практического применения ИИ. Мы с нетерпением ждем возможности увидеть положительное влияние ИИ на здравоохранение и научные исследования по мере нашего совместного продвижения вперед.
Главное информационное бюро ВСК
МСК 09 5105
1 университет Нью-Мексико
Альбукерке, Н.М. 87131-0001
Физическое местонахождение:
Медицинские науки и служебное здание
Люкс 169
Телефон: 505-925-1117
Факс: 505-272-2761
HSC-CIO-Notices@salud.unm.edu