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              關注弱勢群體 人工智能時代避免醫衛領域數字鴻溝加劇

              2022-04-15 16:08:43    來源:人民郵電報

              早在新冠肺炎疫情暴發之前,就有許多人求助于人工智能(AI),以快速推出滿足患者、醫務工作者、機構和政府需求的解決方案。與此同時,要求確保人工智能應用不會加劇發達和發展中國家之間不平等的呼聲,也一浪高過一浪。

              根據世界衛生組織(WHO)新冠肺炎疫情之前的統計數據,占全球人口85%的中低收入國家背負著全球92%的疾患重負。數字衛生工具被視為改善服務提供,進而增進健康和福祉的途徑,但為確保不會重現或加劇數字鴻溝,在應用人工智能的過程中應對多個因素加以考慮。

              日益加深的數字鴻溝

              研究發現,人工智能有助于聯合國可持續發展目標(SDG)的134個具體目標取得積極成果,但它也可能阻礙59個具體目標的進展。國際電信聯盟(ITU)戰略參與處負責人Fred Werner表示,在對偏見、隱私和道德問題表示關切的同時,還應思考人工智能數字鴻溝愈演愈烈的問題。

              Werner指出:“發展中國家無法隨時掌握豐富的數據集。”他呼吁將信息數字化,以充分利用人工智能。“找到以安全可靠的方式交換協作數據的先決條件非常重要。”他認為,只有可發現的數據才能擴展相關的人工智能解決方案。

              人工智能培訓會消耗大量能源,對計算資源的需求巨大。國際電聯電信標準化局副主任Reinhard Scholl指出,只有較富有的國家和大學才有運行機器學習模型的計算能力。他認為,這成為人工智能和前沿技術民主化進程的障礙。

              人工智能還需要大量“純凈”數據和連接。然而根據國際電聯的統計數據,目前全球仍有37%的人口無緣互聯網。

              凱捷發明公司全球首席科學家Moez Draief教授對50個組織做了研究,以了解人工智能有助于改善醫療保健的結果和體驗的途徑。盡管在技術、數據和人力資本方面投資巨大,但Draief的團隊發現,使用人工智能的難點在于超越算法去影響生活。他指出:“在衛生領域,從構思到成果交付需要大約15個月的時間。”

              從實驗室思維到現實世界

              凱捷發明公司已在法國開展了兩年的創傷矩陣(TrauMatrix)項目,旨在為醫生在最初24小時內治療創傷患者提供決策支持。利用道路事故受傷者數據庫,該解決方案旨在對超出通常收集量的更多數據進行解析,為急救手術做出超級具體的情境決策。

              該公司開發的另一款工具旨在預測新冠肺炎疫情期間的醫院容量短缺,并利用機器學習預測即將出現的床位、設備和人員需求。該團隊發現,有可能利用傳統和現代混合技術創建決策工具,以應對季節性壓力等對未來醫療保健資源或疫苗分發造成的影響。

              Draief說,我們始終面臨的挑戰是尋找可靠的數據源,了解具有訪問權的用戶,并找到綜合和篩選大量數據的方法。

              他還表示,數據共享的重點是從衛生創新中的“實驗室思維”轉向“現實世界”。Draief強調了道德共享和確保尊重及隱私的重要性,并指出人工智能解決方案必須面向所有人群,而不是某個細分群體。

              “高技術”不是永恒的需求

              博特納基金會的政策負責人Ulla Jasper認為,數字衛生技術具有帶來新風險和新回報的“兩面性”。然而,Jasper希望看到人工智能改善低收入和發展中國家年輕人的福祉。

              Jasper指出,低收入和發展中國家應當利用新冠肺炎疫情對數字轉型起到的加速作用。

              博特納基金會的坦桑尼亞AfyaTek項目,尋求借助數字衛生技術改善社區一級的衛生保健服務。通過將信息流數字化和使用生物識別數據,該項目旨在使五歲以下兒童不再出現可預防的死亡。

              博特納基金會的另一項目“DYNAMIC”(動態),向坦桑尼亞的社區衛生工作者配發設備,利用其中基于臨床算法的軟件為其決策提供支持。正是基于決策分析數據,該項目作出了有必要減少過量抗生素處方的建議。

              韓國電子通信研究院助理副總裁樸秀軍指出,數字技術有效幫助韓國通過更快的篩查和診斷抗擊新冠肺炎的傳播。樸秀軍還指出,最適用的不是超級復雜的人工智能,更簡單的技術解決方案,如智能隔離系統、健康自查和自我保護隔離應用程序及聊天機器人,已經成為應對疫情的利器。

              Jasper也認為需要的“不是最花哨的人工智能”,即使為社區衛生工作者配備手機或平板電腦這一簡單想法,都可以改善臨床護理。

              關于技術標準的呼吁

              “低技術”也可能成為解決方案部署的瓶頸,尤其是在設備必須具備防篡改、防水和耐高溫特性才能提高影響力的情況下。Jasper指出,盡管各大報道經常提及數據爆炸式增長,但數字衛生項目往往缺少關于邊緣化社區的詳細信息。她還指出,這種情況加劇了醫療保健領域的不平等,而且必須避免健康數據的濫用。

              現成可用的數據因缺乏適用標準而無法共享的情況依然存在。

              Jasper提出將人工智能用作衛生領域治理工具之一是一項重大挑戰,還強調了建立健全標準的必要性。

              國際數字衛生和人工智能研究合作組織(IDAIR)旨在開展全球衛生合作研究項目,通過對人工智能和數字技術的負責任治理,為“包容性全球衛生議程”提供保障。雖然Jasper承認存在人工智能炒作的說法,但她認為這些數據驅動的技術將落地生根,因而需要更深入的了解。

              Jasper提倡必須打破試點和一次性項目的局限,嚴格評估人工智能解決方案對健康結果的影響。她還表示,國際電聯-世衛組織人工智能促進衛生領域發展焦點組,是實現這一目標的重要工具。Jasper指出:“整個基準測試過程,將使我們能夠確定一些可供系統地和更廣泛地擴展和實施的應用程序。”

              該焦點組具有全球性和中立性,并遵循致力于標準化的合作模式。它正在為“人工智能促進衛生領域發展”解決方案的性能基準,制定框架和相關流程。Jasper強調了“它對于決策者的重要性”。

              這種人工智能解決方案性能基準測試的意義,可與藥品功效和安全性的研究相比,后者向國家衛生監管機構提供藥品入市審批決策支持。

              關鍵詞: 人工智能 弱勢群體 醫衛領域 信息數字化

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