人工智能的未来潜力取决于共识:不结盟运动的报告

《美国国家医学科学院特别出版物》(National Academy of Medicine Special Publication)关于人工智能在医疗保健中的应用的报道称，在医疗行业应对大量数据的时候，人工智能或机器学习的作用将至关重要，这些数据可能会改善(或混淆)医疗保健和成本优先事项。

然而，当前投资和发展的爆炸式增长，并没有就负责任、透明的部署达成共识，这可能限制了其潜力。

新报告旨在为组织领导提供全面的参考，卫生保健专业人员、数据分析师、模型开发人员以及那些致力于将机器学习整合到健康范德比尔特大学医学中心的Michael Matheny说，他是医学博士、医学硕士、公共卫生硕士、生物医学信息学系副教授，也是《医疗保健中的人工智能:希望、宣传、希望和危险》的联合编辑。

“对于医疗保健界来说，在使用这些工具时，不仅要从成功中学习，也要从挑战和最近的失败中学习，这是至关重要的。”我们着手整理医疗保健人工智能方面的重要例子，突出围绕人工智能开发和实施的最佳实践，并提供需要讨论的关键点，以便就如何作为一个人工智能社区和社会解决这些问题达成共识。”Matheny说。

马西尼强调，自动驾驶汽车在医疗保健领域的应用与大众市场上的自动驾驶汽车完全不同，而后者通常是自动驾驶汽车的代名词机器学习或到系统。

Matheny说，在不久的将来，在医疗保健领域，人工智能应该被视为一种工具，以支持和补充训练有素的专业人员与患者及其目标合作提供护理的决策。

深度学习和相关技术的最新进展在成像解释方面取得了巨大成功，比如放射学和视网膜检查，这引发了人工智能开发的热潮，先是带来了风险投资，然后是行业巨头。然而，一些工具的问题来自于它们所开发的人群的偏见，或来自于不恰当的目标选择。数据分析师和开发人员需要致力于增加数据访问和标准化，以及深思熟虑的开发，这样算法就不会对已经被边缘化的患者产生偏见。

Matheny说，编辑们希望这份报告能够有助于对话患者在使用人工智能工具时的包容性和公平性，以及谨慎开发、实施和监督它们的必要性，以优化它们的成功机会。

Matheny和斯坦福大学医学院的Sonoo Thadaney Israni，工商管理硕士，Mathematica政策研究的Danielle哪舍尔，博士，硕士，一起写了一篇文章《美国医学会杂志》网络关于行业自我发现的分水岭时刻。

“人工智能具有革命性的潜力卫生保健。然而，当我们共同迈向一个由技术支持的未来时，我们必须确保高数据质量标准，始终优先考虑公平和包容性，透明是特定于用例的，新技术得到适当和充分的教育和培训的支持，所有的技术都受到特定的、量身定做的立法的适当监管和支持，”国家医学研究院在一份新闻稿中写道。

Matheny说:“我希望人们把这份报告作为一个衬托，在几个关键领域打磨国家话语，包括教育、人工智能的公平、支持人类认知而不是取代它的用途，以及将人工智能的透明度分离为数据、算法和性能透明度。”

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