এআই বিশেষজ্ঞরা কীভাবে স্বাস্থ্যসেবাতে শক্তিশালী এআইকে সংহত করতে পারেন, কেন আন্তঃশৃঙ্খলা সহযোগিতা সমালোচনামূলক, এবং গবেষণায় জেনারেটর এআইয়ের সম্ভাবনা সম্পর্কে আলোচনা করেন।
ফেফেই লি এবং লয়েড মাইনর স্ট্যানফোর্ড ইউনিভার্সিটি স্কুল অফ মেডিসিনে ১৪ ই মে উদ্বোধনী রাইজ হেলথ সিম্পোজিয়ামে উদ্বোধনী মন্তব্য করেছিলেন। স্টিভ ফিশ
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার দ্বারা ধরা পড়া বেশিরভাগ লোকের এক ধরণের "আহা" মুহুর্ত রয়েছে, তাদের মনকে সম্ভাবনার জগতের দিকে উন্মুক্ত করে। ১৪ ই মে উদ্বোধনী রাইজ হেলথ সিম্পোজিয়ামে স্ট্যানফোর্ড বিশ্ববিদ্যালয় স্কুল অফ মেডিসিনের ডিন এবং স্ট্যানফোর্ড বিশ্ববিদ্যালয়ের মেডিকেল অ্যাফেয়ার্সের ভাইস প্রেসিডেন্ট, এমডি লয়েড মাইনর তার দৃষ্টিভঙ্গি ভাগ করেছেন।
যখন একজন কৌতূহলী কিশোরকে অভ্যন্তরীণ কানের বিষয়ে তার অনুসন্ধানের সংক্ষিপ্তসার করতে বলা হয়েছিল, তখন তিনি জেনারেটরি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার দিকে ঝুঁকেন। "আমি জিজ্ঞাসা করেছি, 'সুপিরিয়র খাল ডিহেসেন্স সিনড্রোম কী?' মাইনর প্রায় 4,000 সিম্পোজিয়াম অংশগ্রহণকারীদের জানিয়েছেন। কয়েক সেকেন্ডের মধ্যে বেশ কয়েকটি অনুচ্ছেদ উপস্থিত হয়েছিল।
"তারা ভাল, সত্যিই ভাল," তিনি বলেছিলেন। “এই তথ্যটি একটি সংক্ষিপ্ত, সাধারণত সঠিক এবং স্পষ্টভাবে রোগের বর্ণিত বর্ণনায় সংকলিত হয়েছিল। এটি বেশ উল্লেখযোগ্য। "
হাফ-ডে ইভেন্টের জন্য অনেকে নাবালকের উত্তেজনা ভাগ করে নিয়েছিলেন, যা স্ট্যানফোর্ড ইউনিভার্সিটি স্কুল অফ মেডিসিন এবং স্ট্যানফোর্ড ইনস্টিটিউট ফর হিউম্যান-সেন্টারড অ্যাথিফিকিয়াল ইন্টেলিজেন্স (এইচআইআই) দ্বারা চালু করা একটি প্রকল্প, রাইজ হেলথ ইনিশিয়েটিভের একটি প্রবৃদ্ধি ছিল বুদ্ধি। বায়োমেডিকাল গবেষণা, শিক্ষা এবং রোগীর যত্নে বুদ্ধি। বক্তারা পরীক্ষা করে দেখেন যে চিকিত্সায় কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা বাস্তবায়নের অর্থ এমনভাবে যা কেবল চিকিত্সক এবং বিজ্ঞানীদের জন্যই কার্যকর নয়, তবে স্বচ্ছ, ন্যায্য এবং রোগীদের জন্য ন্যায়সঙ্গতও।
"আমরা বিশ্বাস করি এটি এমন একটি প্রযুক্তি যা মানুষের সক্ষমতা বাড়ায়," স্ট্যানফোর্ড স্কুল অফ ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের কম্পিউটার সায়েন্সের অধ্যাপক ফি-ফেই লি বলেছেন, দ্য রাইজ হেলথ উইথ মাইনর প্রজেক্ট এবং এইচআইএর সহ-পরিচালক পরিচালক। প্রজন্মের পরে, নতুন প্রযুক্তিগুলি উত্থিত হতে পারে: অ্যান্টিবায়োটিকগুলির নতুন আণবিক ক্রম থেকে শুরু করে জীববৈচিত্র্যকে ম্যাপিং করা এবং মৌলিক জীববিজ্ঞানের লুকানো অংশগুলি প্রকাশ করে, এআই বৈজ্ঞানিক আবিষ্কারকে ত্বরান্বিত করছে। তবে এগুলি সবই উপকারী নয়। "এই সমস্ত অ্যাপ্লিকেশনগুলির অনিচ্ছাকৃত পরিণতি হতে পারে এবং আমাদের কম্পিউটার বিজ্ঞানীদের প্রয়োজন যারা [কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা] দায়িত্বশীলতার সাথে বিকাশ ও প্রয়োগ করে, বিভিন্ন স্টেকহোল্ডারদের সাথে কাজ করে, চিকিত্সক এবং নীতিশাস্ত্র থেকে শুরু করে সুরক্ষা বিশেষজ্ঞ এবং তার বাইরেও," তিনি বলেছেন। "স্বাস্থ্য বাড়ানোর মতো উদ্যোগগুলি এর প্রতি আমাদের প্রতিশ্রুতি প্রদর্শন করে।"
স্ট্যানফোর্ড মেডিসিনের তিনটি বিভাগের একীকরণ - স্কুল অফ মেডিসিন, স্ট্যানফোর্ড হেলথ কেয়ার এবং স্ট্যানফোর্ড ইউনিভার্সিটি স্কুল অফ চাইল্ড হেলথ মেডিসিন - এবং স্ট্যানফোর্ড বিশ্ববিদ্যালয়ের অন্যান্য অংশের সাথে এর সংযোগগুলি এমন একটি অবস্থানে ফেলেছে যেখানে বিশেষজ্ঞরা যেখানে বিশেষজ্ঞরা ঝাঁপিয়ে পড়ছেন কৃত্রিম বুদ্ধি। স্বাস্থ্যসেবা এবং ওষুধের ক্ষেত্রে পরিচালনা ও সংহতকরণ সমস্যা। মেডিসিন, গানটি গেল।
“মৌলিক জৈবিক আবিষ্কার থেকে শুরু করে ওষুধের বিকাশের উন্নতি করা এবং ক্লিনিকাল ট্রায়াল প্রক্রিয়াগুলিকে স্বাস্থ্যসেবা পরিষেবাগুলির প্রকৃত সরবরাহের মাধ্যমে আরও দক্ষ করে তোলার ক্ষেত্রে আমরা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার উন্নয়ন ও দায়িত্বশীল বাস্তবায়নে অগ্রণী হয়ে উঠেছি। স্বাস্থ্যসেবা। স্বাস্থ্যসেবা ব্যবস্থা যেভাবে সেট আপ করা হয়েছে, ”তিনি বলেছিলেন।
বেশ কয়েকটি স্পিকার একটি সাধারণ ধারণার উপর জোর দিয়েছিল: ব্যবহারকারীর উপর ফোকাস করুন (এই ক্ষেত্রে, রোগী বা চিকিত্সক) এবং অন্য সমস্ত কিছু অনুসরণ করবে। "এটি রোগীকে আমরা যা কিছু করি তার কেন্দ্রে রাখে," ব্রিগহাম এবং মহিলা হাসপাতালের বায়োথিক্সের পরিচালক ডাঃ লিসা লেহম্যান বলেছেন। "আমাদের তাদের প্রয়োজন এবং অগ্রাধিকারগুলি বিবেচনা করা দরকার।"
বাম থেকে ডানে: স্ট্যাট নিউজ অ্যাঙ্কর মোহনা রবীন্দ্রনাথ; মাইক্রোসফ্ট রিসার্চের জেসিকা পিটার লি; বায়োমেডিকাল ডেটা সায়েন্সের অধ্যাপক সিলভিয়া প্লেভ্রাইটিস চিকিত্সা গবেষণায় কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ভূমিকা নিয়ে আলোচনা করেছেন। স্টিভ ফিশ
প্যানেলে বক্তারা, যার মধ্যে লেহম্যান, স্ট্যানফোর্ড বিশ্ববিদ্যালয়ের মেডিকেল বায়োথিসিস্ট মিল্ড্রেড চো, এমডি এবং এমডি অন্তর্ভুক্ত রয়েছে, এমডি, এমডি, কোনও হস্তক্ষেপের আগে তাদের উদ্দেশ্য বোঝার প্রয়োজনীয়তার উপর জোর দিয়েছিলেন। এটি বাস্তবায়ন করুন এবং নিশ্চিত করুন যে সমস্ত সিস্টেমগুলি অন্তর্ভুক্ত রয়েছে তা অন্তর্ভুক্ত এবং তারা সহায়তা করার জন্য ডিজাইন করা লোকদের শুনুন।
একটি কী স্বচ্ছতা: এটি স্পষ্ট করে তোলে যে অ্যালগরিদমকে প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহৃত ডেটা কোথা থেকে আসে, অ্যালগরিদমের মূল উদ্দেশ্যটি কী এবং ভবিষ্যতের রোগীর ডেটা অ্যালগরিদমকে অন্যান্য কারণগুলির মধ্যে শিখতে সহায়তা করতে থাকবে কিনা।
"তারা গুরুতর হওয়ার আগে নৈতিক সমস্যাগুলির পূর্বাভাস দেওয়ার চেষ্টা করা [মানে] নিখুঁত মিষ্টি স্পটটি খুঁজে বের করার আগে যেখানে আপনি প্রযুক্তি সম্পর্কে কিছুটা আস্থা রাখতে যথেষ্ট জানেন, তবে [সমস্যা] আরও ছড়িয়ে পড়ে এবং তাড়াতাড়ি সমাধান করার আগে নয়।" , ডেন্টন চর ড। মেডিকেল সায়েন্সেসের প্রার্থী, পেডিয়াট্রিক অ্যানাস্থেসিওলজি বিভাগের সহযোগী অধ্যাপক, পেরিওপারেটিভ মেডিসিন এবং ব্যথার ওষুধ। তিনি বলেছেন, একটি মূল পদক্ষেপটি এমন সমস্ত স্টেকহোল্ডারকে চিহ্নিত করছে যারা প্রযুক্তিতে আক্রান্ত হতে পারে এবং তারা কীভাবে নিজেরাই এই প্রশ্নের উত্তর দিতে চান তা নির্ধারণ করে।
আমেরিকান মেডিকেল অ্যাসোসিয়েশনের সভাপতি জেসি এহরেনফেল্ড, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা দ্বারা চালিত ব্যক্তিদের সহ যে কোনও ডিজিটাল স্বাস্থ্য সরঞ্জাম গ্রহণের জন্য চারটি কারণ নিয়ে আলোচনা করেছেন। এটি কার্যকর? এটি কি আমার প্রতিষ্ঠানে কাজ করবে? কে প্রদান করে? কে দায়বদ্ধ?
স্ট্যানফোর্ড হেলথ কেয়ারের চিফ ইনফরমেশন অফিসার এমডি মাইকেল ফেফার একটি সাম্প্রতিক উদাহরণ উদ্ধৃত করেছেন যেখানে স্ট্যানফোর্ড হাসপাতালের নার্সদের মধ্যে অনেকগুলি বিষয় পরীক্ষা করা হয়েছিল। চিকিত্সকরা বড় ভাষার মডেল দ্বারা সমর্থিত যা আগত রোগীদের বার্তাগুলির জন্য প্রাথমিক টীকা সরবরাহ করে। যদিও প্রকল্পটি নিখুঁত নয়, এমন চিকিত্সকরা যারা প্রযুক্তি প্রতিবেদনটি বিকাশে সহায়তা করেছিলেন যে মডেলটি তাদের কাজের চাপ কমিয়ে দেয়।
“আমরা সর্বদা তিনটি গুরুত্বপূর্ণ বিষয়গুলিতে মনোনিবেশ করি: সুরক্ষা, দক্ষতা এবং অন্তর্ভুক্তি। আমরা ডাক্তার। আমরা "কোনও ক্ষতি করবেন না" শপথ গ্রহণ করি, মনোরোগ বিশেষজ্ঞ এবং আচরণগত বিজ্ঞানের ক্লিনিকাল সহকারী অধ্যাপক নিনা ভাসান বলেছিলেন, যিনি চর এবং ফেফার এই দলে যোগ দিয়েছিলেন। "এই সরঞ্জামগুলি মূল্যায়নের এটি প্রথম উপায় হওয়া উচিত।"
মেডিসিন এবং বায়োমেডিকাল ডেটা সায়েন্সের অধ্যাপক, এমবিবিএস, এমবিবিএস নিগম শাহ শ্রোতাদের ন্যায্য সতর্কতা সত্ত্বেও একটি মর্মাহত পরিসংখ্যান নিয়ে আলোচনা শুরু করেছিলেন। "আমি সাধারণ পদ এবং সংখ্যায় কথা বলি এবং কখনও কখনও তারা খুব সরাসরি থাকে," তিনি বলেছিলেন।
শাহের মতে, এআইয়ের সাফল্য এটি আমাদের স্কেল করার দক্ষতার উপর নির্ভর করে। “একটি মডেল সম্পর্কে যথাযথ বৈজ্ঞানিক গবেষণা করতে প্রায় 10 বছর সময় লাগে, এবং যদি 123 ফেলোশিপ এবং রেসিডেন্সি প্রোগ্রামগুলির প্রত্যেকটিই মডেলটি সেই স্তরে কঠোরতার স্তরে পরীক্ষা করতে এবং মোতায়েন করতে চায় তবে সঠিক বিজ্ঞানটি করা খুব কঠিন হবে কারণ আমরা বর্তমানে সংগঠিত হয়েছি আমাদের প্রচেষ্টা এবং [পরীক্ষা]] আমাদের প্রতিটি সাইট সঠিকভাবে কাজ করে তা নিশ্চিত করতে 138 বিলিয়ন ডলার ব্যয় হবে, "শাহ বলেছিলেন। “আমরা এটা সামর্থ্য করতে পারি না। সুতরাং আমাদের প্রসারিত করার একটি উপায় খুঁজে বের করতে হবে এবং আমাদের ভাল বিজ্ঞান প্রসারিত এবং করা দরকার। কঠোর দক্ষতা এক জায়গায় এবং স্কেলিং দক্ষতা অন্যটিতে রয়েছে, সুতরাং আমাদের সেই ধরণের অংশীদারিত্বের প্রয়োজন হবে। "
সহযোগী ডিন ইউয়ান অ্যাশলে এবং মিল্ড্রেড চো (অভ্যর্থনা) রাইজ স্বাস্থ্য কর্মশালায় অংশ নিয়েছিলেন। স্টিভ ফিশ
সিম্পোজিয়ামের কিছু বক্তা বলেছিলেন যে এটি সরকারী-বেসরকারী অংশীদারিত্বের মাধ্যমে যেমন সিকিউর, সুরক্ষিত এবং বিশ্বাসযোগ্য বিকাশ এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ব্যবহার এবং স্বাস্থ্যসেবা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার (সিএইচএআই) কনসোর্টিয়াম (সিএইচএআই) এর উপর সাম্প্রতিক হোয়াইট হাউসের নির্বাহী আদেশের মাধ্যমে অর্জন করা যেতে পারে। )।
"ন্যাশনাল একাডেমি অফ মেডিসিনের সিনিয়র উপদেষ্টা লরা অ্যাডামস বলেছেন," সর্বাধিক সম্ভাবনার সাথে সরকারী-বেসরকারী অংশীদারিত্ব হ'ল একাডেমিয়া, বেসরকারী খাত এবং সরকারী খাতের মধ্যে একটি। " তিনি উল্লেখ করেছিলেন যে সরকার জনসাধারণের আস্থা নিশ্চিত করতে পারে এবং একাডেমিক মেডিকেল সেন্টারগুলি পারে। বৈধতা সরবরাহ করুন, এবং প্রযুক্তিগত দক্ষতা এবং কম্পিউটারের সময় বেসরকারী খাত দ্বারা সরবরাহ করা যেতে পারে। "আমরা আমাদের কারও চেয়ে ভাল, এবং আমরা স্বীকৃতি দিয়েছি যে ... আমরা [কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার] সম্ভাবনা উপলব্ধি করার জন্য প্রার্থনা করতে পারি না যদি না আমরা একে অপরের সাথে কীভাবে যোগাযোগ করতে পারি না।"
বেশ কয়েকজন বক্তা বলেছেন, এআই গবেষণায়ও প্রভাব ফেলছে, বিজ্ঞানীরা এটি জৈবিক মতবাদ অন্বেষণ করতে ব্যবহার করেন, নতুন চিকিত্সা সমর্থন করার জন্য সিন্থেটিক অণুগুলির নতুন সিকোয়েন্স এবং কাঠামোর পূর্বাভাস দিন, বা এমনকি তাদের বৈজ্ঞানিক কাগজপত্রের সংক্ষিপ্তসার বা লিখতে সহায়তা করে।
স্ট্যানফোর্ড ইউনিভার্সিটি স্কুল অফ মেডিসিনের কার্ডিওলজিস্ট এবং বর্ণমালার স্বাচ্ছন্দ্যের সহ-প্রতিষ্ঠাতা এমডি জেসিকা মেগা বলেছেন, "এটি অজানা দেখার সুযোগ।" মেগা হাইপারস্পেকট্রাল ইমেজিংয়ের কথা উল্লেখ করেছেন, যা চিত্রের বৈশিষ্ট্যগুলি মানুষের চোখের কাছে অদৃশ্য করে তোলে। ধারণাটি হ'ল প্যাথলজি স্লাইডগুলিতে নিদর্শনগুলি সনাক্ত করতে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার করা যা মানুষ রোগকে নির্দেশ করে না। “আমি মানুষকে অজানা আলিঙ্গন করতে উত্সাহিত করি। আমি মনে করি এখানে প্রত্যেকে এমন এক ধরণের চিকিত্সা শর্তযুক্ত কাউকে চেনে যাকে আমরা আজ যা সরবরাহ করতে পারি তার বাইরে কিছু প্রয়োজন, "মেজিয়া বলেছিলেন।
প্যানেল সদস্যরা এও একমত হয়েছিলেন যে কৃত্রিম গোয়েন্দা ব্যবস্থা পক্ষপাতিত্বের উত্স সনাক্ত করার ক্ষমতা সহ মানুষ বা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা দ্বারা পরিচালিত পক্ষপাতদুষ্ট সিদ্ধান্ত গ্রহণের সনাক্তকরণ এবং বিরুদ্ধে লড়াইয়ের নতুন উপায় সরবরাহ করবে।
"স্বাস্থ্য কেবল চিকিত্সা যত্নের চেয়ে বেশি," বেশ কয়েকটি প্যানেল সদস্য সম্মত হন। বক্তারা জোর দিয়েছিলেন যে গবেষকরা প্রায়শই স্বাস্থ্যের সামাজিক নির্ধারকগুলিকে উপেক্ষা করেন, যেমন আর্থ -সামাজিক অবস্থান, জিপ কোড, শিক্ষার স্তর এবং জাতি এবং জাতিগততা, যখন অন্তর্ভুক্তিমূলক তথ্য সংগ্রহ করে এবং অধ্যয়নের জন্য অংশগ্রহণকারীদের নিয়োগ দেয়। হার্ভার্ড বিশ্ববিদ্যালয়ের এপিডেমিওলজির অধ্যাপক এবং স্ট্যানফোর্ড ইউনিভার্সিটি স্কুল অফ মেডিসিনের এপিডেমিওলজি এবং জনসংখ্যা স্বাস্থ্যের সহযোগী অধ্যাপক মিশেল উইলিয়ামস বলেছেন, "এআই কেবল যে তথ্যগুলির উপর মডেল প্রশিক্ষিত হয়েছে তার মতোই কার্যকর।" “আমরা যদি যা করতে চেষ্টা করি তা যদি করি। স্বাস্থ্যের ফলাফলগুলি উন্নত করুন এবং বৈষম্য দূর করুন, আমাদের অবশ্যই নিশ্চিত করতে হবে যে আমরা মানুষের আচরণ এবং সামাজিক এবং প্রাকৃতিক পরিবেশের উপর উচ্চমানের ডেটা সংগ্রহ করি। "
পেডিয়াট্রিক্স অ্যান্ড মেডিসিনের ক্লিনিকাল অধ্যাপক এমডি নাটালি পেজেলার বলেছেন, সমষ্টিগত ক্যান্সারের তথ্য প্রায়শই গর্ভবতী মহিলাদের ডেটা বাদ দেয়, মডেলগুলিতে অনিবার্য পক্ষপাত তৈরি করে এবং স্বাস্থ্যসেবাতে বিদ্যমান বৈষম্যকে আরও বাড়িয়ে তোলে।
পেডিয়াট্রিক্স অ্যান্ড মেডিসিনের অধ্যাপক ডাঃ ডেভিড ম্যাগনাস বলেছিলেন যে যে কোনও নতুন প্রযুক্তির মতো কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাও বিভিন্নভাবে বিষয়গুলিকে আরও ভাল করে তুলতে পারে বা তাদের আরও খারাপ করতে পারে। ম্যাগনাস বলেছিলেন, ঝুঁকিটি হ'ল কৃত্রিম গোয়েন্দা ব্যবস্থাগুলি স্বাস্থ্যের সামাজিক নির্ধারক দ্বারা পরিচালিত অসম স্বাস্থ্য ফলাফলগুলি সম্পর্কে শিখবে এবং তাদের আউটপুটের মাধ্যমে সেই ফলাফলগুলিকে আরও শক্তিশালী করবে। "কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা একটি আয়না যা আমরা বাস করি এমন সমাজকে প্রতিফলিত করে," তিনি বলেছিলেন। "আমি আশা করি যে প্রতিবারই আমাদের কোনও ইস্যুতে আলোকিত করার সুযোগ রয়েছে - নিজের কাছে একটি আয়না ধরে রাখার জন্য - এটি পরিস্থিতি উন্নত করার অনুপ্রেরণা হিসাবে কাজ করবে।"
আপনি যদি উত্থাপন স্বাস্থ্য কর্মশালায় অংশ নিতে অক্ষম হন তবে অধিবেশনটির একটি রেকর্ডিং এখানে পাওয়া যাবে।
স্ট্যানফোর্ড ইউনিভার্সিটি স্কুল অফ মেডিসিন স্ট্যানফোর্ড ইউনিভার্সিটি স্কুল অফ মেডিসিন এবং অ্যাডাল্ট অ্যান্ড পেডিয়াট্রিক স্বাস্থ্যসেবা বিতরণ সিস্টেম সমন্বিত একটি সংহত একাডেমিক স্বাস্থ্যসেবা ব্যবস্থা। তারা একসাথে সহযোগী গবেষণা, শিক্ষা এবং ক্লিনিকাল রোগীর যত্নের মাধ্যমে বায়োমেডিসিনের সম্পূর্ণ সম্ভাবনা উপলব্ধি করে। আরও তথ্যের জন্য, Med.stanford.edu দেখুন।
একটি নতুন কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা মডেল স্ট্যানফোর্ড হাসপাতালের চিকিত্সক এবং নার্সদের রোগীদের যত্নের উন্নতির জন্য একসাথে কাজ করতে সহায়তা করছে।
পোস্ট সময়: জুলাই -19-2024