Kann Künstliche Intelligenz die Herausforderungen des Gesundheitswesens bewältigen? | MIT-Nachrichten

Auch wenn schnelle Fortschritte bei der künstlichen Intelligenz zu Spekulationen über bedeutende Veränderungen in der Gesundheitslandschaft geführt haben, war die Einführung von KI im Gesundheitswesen minimal. VERFÜGT ÜBER Umfrage 2020 von Brookings fand beispielsweise heraus, dass weniger als 1 Prozent der Stellenausschreibungen im Gesundheitswesen KI-bezogene Fähigkeiten erforderten.

Tee Abdul Latif Jameel Klinik für maschinelles Lernen im Gesundheitswesen (Jameel Clinic), ein Forschungszentrum innerhalb der MIT Schwarzman College of Computingmoderierte kürzlich die MITxMGB AI Cures Conference in dem Bemühen, die Einführung klinischer KI-Tools zu beschleunigen, indem neue Möglichkeiten für die Zusammenarbeit zwischen Forschern und Ärzten geschaffen werden, die sich auf die Verbesserung der Versorgung verschiedener Patientenpopulationen konzentrieren.

Unze virtuellkehrte die AI ​​Cures Conference am Morgen des 25. April zur persönlichen Teilnahme im Samberg Conference Center des MIT zurück und begrüßte über 300 Teilnehmer, die hauptsächlich aus Forschern und Ärzten des MIT und Mass General Brigham (MGB) bestanden.

MIT-Präsident L. Rafael Reif begrüßte die Veranstaltung zu Beginn der Veranstaltung und sprach über die „transformative Kapazität der künstlichen Intelligenz und ihre Fähigkeit, in einem dunklen Fluss wirbelnder Daten die brillanten Bedeutungsmuster zu erkennen, die wir sonst nie sehen könnten“. Die Präsidentin und CEO von MGB, Anne Klibanski, lobte anschließend die gemeinsame Partnerschaft zwischen den beiden Institutionen und stellte fest, dass die Zusammenarbeit „einen echten Einfluss auf das Leben der Patienten haben“ und „dazu beitragen könnte, einige der Hindernisse für den Informationsaustausch zu beseitigen“.

Im Inland werden derzeit etwa 20 Millionen US-Dollar an Subunternehmerarbeiten zwischen MIT und MGB durchgeführt. Ravi Thadhani, Chief Academic Officer und Co-Vorsitzender von AI Cures, glaubt, dass das Fünffache dieser Menge erforderlich wäre, um mehr transformative Arbeit zu leisten. „Wir könnten sicherlich mehr tun“, sagte Thadhani. „Die Konferenz … kratzte nur an der Oberfläche einer Beziehung zwischen einer führenden Universität und einem führenden Gesundheitssystem.“

Regina Barzilay, MIT-Professorin und Co-Vorsitzende von AI Cures, äußerte sich während der Konferenz ähnlich. „Wenn wir 30 Jahre brauchen, um alle Algorithmen zu nehmen und sie in die Patientenversorgung umzusetzen, werden wir Patientenleben verlieren“, sagte sie. „Ich hoffe, dass die Hauptauswirkung dieser Konferenz darin besteht, einen Weg zu finden, sie in ein klinisches Umfeld zu überführen, von dem Patienten profitieren.“

Die diesjährige Veranstaltung umfasste 25 Redner und zwei Podiumsdiskussionen, wobei viele der Redner die Hindernisse ansprachen, denen sich der Mainstream-Einsatz von KI in klinischen Umgebungen gegenübersieht, von Fairness und klinischer Validierung bis hin zu regulatorischen Hürden und Übersetzungsproblemen bei der Verwendung von KI-Tools.

Bemerkenswert auf der Rednerliste war der Auftritt von Amir Khan, einem Senior Fellow der US-amerikanischen Food and Drug Administration (FDA), der eine Reihe von Fragen neugieriger Forscher und Kliniker zu den laufenden Bemühungen und Herausforderungen der FDA bei der Regulierung von KI beantwortete Gesundheitsvorsorge.

Die Konferenz behandelte auch viele der beeindruckenden Fortschritte, die die KI in den letzten Jahren gemacht hat: Lecia Sequist, eine Lungenkrebs-Onkologin vom MGB, sprach über ihre Zusammenarbeit mit dem MGB-Radiologen Florian Fintelmann und Barzilay bei der Entwicklung eines KI-Algorithmus, der Lungenkrebs erkennen könnte auf sechs Jahre im Voraus. MIT-Professorin Dina Katabi präsentierte mit den MGB-Ärzten Ipsit Vahia und Aleksandar Videnovic ein KI-Gerät, das das Vorhandensein der Parkinson-Krankheit erkennen kann, indem es einfach die Atemmuster einer Person im Schlaf überwacht. „Es ist eine Ehre, mit Professor Katabi zusammenzuarbeiten“, sagte Videnovic während der Präsentation.

MIT-Assistenzprofessorin Marzyeh Ghassemi, deren Präsentation sich mit der Gestaltung von maschinellen Lernprozessen für gerechtere Gesundheitssysteme befasste, fand die längerfristigen Perspektiven, die von den Rednern während des ersten Panels zur Veränderung der klinischen Wissenschaft durch KI geteilt wurden, überzeugend.

„Was mir an diesem Panel wirklich gefallen hat, war der Schwerpunkt darauf, wie relevant Technologie und KI in der klinischen Wissenschaft geworden sind“, sagt Ghassemi. „Sie haben einige Podiumsmitglieder gehört [Eliezer Van Allen, Najat Khan, Isaac Kohane, Peter Szolovits] sagen, dass sie früher die einzige Person auf einer Konferenz ihrer Universität waren, die sich auf KI und ML konzentrierte [machine learning]und jetzt befinden wir uns in einem Raum, in dem wir eine Miniaturkonferenz mit Postern nur mit Leuten vom MIT haben.“

Die 88 für AI Cures akzeptierten Poster wurden den Teilnehmern während der Mittagspause ausgestellt. Die vorgestellte Forschung umfasste verschiedene Schwerpunktbereiche von klinischer KI und KI für die Biologie bis hin zu KI-betriebenen Systemen und anderen.

„Ich war wirklich beeindruckt von der Breite der Arbeit in diesem Bereich“, sagt Collin Stultz, Professor am MIT. Stultz sprach auch bei AI Cures und konzentrierte sich hauptsächlich auf die Risiken der Interpretierbarkeit und Erklärbarkeit bei der Verwendung von KI-Tools in einem klinischen Umfeld, wobei er am Beispiel der kardiovaskulären Versorgung zeigte, wie Algorithmen Kliniker möglicherweise irreführen könnten, was schwerwiegende Folgen für Patienten haben könnte.

„Es gibt eine wachsende Zahl von Fehlern in diesem Bereich, in dem Unternehmen oder Algorithmen danach streben, möglichst genau zu sein, aber nicht berücksichtigen, wie der Kliniker den Algorithmus und die Wahrscheinlichkeit seiner Verwendung sieht“, sagte Stultz. „Hier geht es darum, was der Patient verdient und wie der Kliniker in der Lage ist, dem Patienten seine Entscheidungsfindung zu erklären und zu rechtfertigen.“

Phil Sharp, Professor am MIT Institute und Vorsitzender des Beirats der Jameel Clinic, fand die Konferenz anregend und dachte, dass die persönlichen Interaktionen entscheidend seien, um Einblicke und Motivation zu gewinnen, die von vielen Konferenzen, die noch immer virtuell abgehalten werden, unerreicht seien.

„Die breite Beteiligung von Studenten, Führungskräften und Mitgliedern der Gemeinschaft zeigt, dass ein Bewusstsein dafür besteht, dass dies eine enorme Chance und ein enormer Bedarf ist“, sagt Sharp. Er wies darauf hin, dass KI und maschinelles Lernen verwendet werden, um die Strukturen von „fast allem“ vorherzusagen, von Proteinstrukturen bis hin zur Wirksamkeit von Medikamenten. „Da heißt es zu jungen Leuten, aufgepasst, es könnte eine Maschinenrevolution kommen.“

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