Hogyan segíthet az AI megoldani ezt a globális egészségügyi kihívást?

Szingapúr egészségügyi minisztere az elöregedő népességről beszél, és arról, hogyan készítheti fel a mesterséges intelligencia a nemzeteket az elkerülhetetlenre.

A mesterséges intelligencia (AI) megjelenése segíthet megoldani az elöregedő népesség növekvő egészségügyi kihívását, amellyel sok nemzet küzd, bár a szokásos kihívások továbbra is fennállnak.

Ong Ye Kung szingapúri egészségügyi miniszter szerint három jelentős tendencia közeledik egymáshoz, hogy ez példátlan időszak legyen az egészségügyi kihívások leküzdésében: a mesterséges intelligencia, a genomika és a megelőző egészségügyi ellátás irányába történő eltolódás.

A genomika vagy a precíziós gyógyászat az egészségügyi ellátást a személy egyedi génjeihez és környezetéhez igazítja, lehetővé téve a pontosabb kezelést vagy megelőző intézkedéseket. Ugyanakkor a generatív mesterséges intelligencia (gen AI) lehetőségeket nyit a betegségek diagnosztizálásának és kezelésének javítására - mondta Ong az ST Engineering e heti InnoTech.Healthcare konferenciáján tartott tűz melletti csevegésen.

Az Egészségügyi Világszervezet szerint 2030-ra minden hatodik ember 60 éves vagy annál idősebb lesz világszerte, ami a világ népességének 1,4 milliárdját teszi ki. 2050-re ez a szám megduplázódik, 2,1 milliárdra nő, a 80 év felettiek száma pedig az előrejelzések szerint eléri a 426 milliót.

2050-re a 60 év feletti lakosság kétharmada is alacsony és közepes jövedelmű országokban fog élni.

Ong megjegyezte, hogy az öregedés számos fejleményt hajt az egészségügyben, mivel összefüggésben áll a magasabb betegségterheléssel és megbetegedésekkel, és hozzájárul az egészségügyi költségek emelkedéséhez, nem csak a betegek, hanem a kormányok és a nemzetek számára is.

Az olyan országok, mint Szingapúr, azon dolgoznak, hogy megbirkózzanak az elöregedő népességükkel. Mivel az öregedés elkerülhetetlen, Ong úgy gondolja, hogy az országnak a megelőző intézkedésekre és a csapolástechnikára kellene összpontosítania.

Az MI-vel párosított adatok például értékes betekintést nyújthatnak abba, hogy bizonyos egyének milyen betegségekre hajlamosak, és biztosítják a szükséges megelőző ellátást - mondta Ong. Hozzátette, hogy az adatokat meg kell szüntetni a személyazonosításra alkalmas adatoktól (PII), és anonimizálni kell.

Szingapúr jelenleg azon dolgozik, hogy biztosítsa az ilyen kezdeményezések támogatásához szükséges infrastruktúrát, beleértve a közös elektronikus egészségügyi nyilvántartási (EMR) platformot, amelyhez minden egészségügyi szolgáltató hozzáférhet, beleértve a kórházakat és a magánklinikákat is. Ong elmondta, hogy ehhez a háziorvosoknak (háziorvosoknak) hozzá kell adniuk a betegek adatait a központosított adatplatformhoz.

Megjegyezte, hogy olyan jogszabályoknak kell rendelkezniük, amelyek előírják az ilyen követelményeket az adatok védelme mellett.

Szingapúr egy egészségügyi információs törvénytervezetet javasolt, amely az ország szerint keretet ad az egészségügyi információk biztonságos gyűjtésének, elérésének, felhasználásának és megosztásának szabályozásához egészségügyi ökoszisztémájában. Míg az ország EMR-ét 2011-ben hozták létre központosított egészségügyi adattárként, főként állami egészségügyi intézmények használják. A magánszolgáltatók részvétele önkéntes - a szingapúri egészségügyi minisztérium szerint 2023 októberében mindössze 15%-uk vett részt a használatában.

Ong elmondta, hogy az egyén egészségügyi információinak nincs egységes, holisztikus profilja, mivel az adatok töredezettek és szétszórtak a különböző szolgáltatók között. Az egészségügyi minisztérium szerint a nemzeti EHR-rendszer csak olyan kulcsfontosságú egészségügyi információkat igényelne, mint a diagnózis, a gyógyszerek, az allergiák és a laboratóriumi jelentések. A szolgáltatók hozzáférést kapnának a betegek összefoglaló egészségügyi feljegyzéseihez, amelyek relevánsak és szükségesek az ellátás biztosításához.

A tervezett törvényjavaslat - amelyet a tervek szerint jövő héten olvasnak el a parlamentben - előírná, hogy minden engedéllyel rendelkező egészségügyi szolgáltató adatot adjon hozzá az elektronikus egészségügyi adattárhoz. Ezenkívül meghatározza azokat a kiberbiztonsági és adatbiztonsági követelményeket, amelyeket az adatplatformhoz hozzájáruló vagy ahhoz hozzáférést biztosító egészségügyi szolgáltatóknak meg kell felelniük. Ez magában foglalja a kiberbiztonsági incidensek és adatszivárgások bejelentését, például az illetéktelen hozzáférést.

Ong megjegyezte, hogy a robusztus adatkezelés kulcskérdés, és a genomika és a mesterséges intelligencia megjelenésével további biztosítékokra lesz szükség. Például azt mondta, hogy a genomikai információk figyelembevétele a munkaerő-felvételi döntéseknél etikai problémákat vet fel, és hozzátette, hogy bizonyos joghatóságokban törvényen kívül helyezték az életbiztosítási kötvények biztosításában való felhasználását.

Ong esetében a mesterséges intelligencia egészségügyi ellátásban való felhasználásába vetett közbizalom attól függ, hogy vannak-e ellenőrzések ezen aggodalmak kezelésére.

A mélyhamisítási probléma megoldása

A mélyhamisítások is felbukkantak a konferencia vitáiban, mint mesterséges intelligencia kockázata. Desmond Tan, Szingapúr miniszterelnöki hivatalának magas rangú államminisztere megjegyezte, hogy a mélyhamisításokat nem lehet figyelmen kívül hagyni, mivel a kiberbűnözők támadásaik során egyre inkább a fejlett AI-eszközökhöz fordulnak.

A konferencia fő műsorszámán, az InnoTech.AI-n tartott beszédében Tan megemlítette, hogy a csalók hogyan készíthetnek valósághű mélyhamisított videókat mindössze néhány fotóból és egy rövid hangfelvételből, amelyet az internetről vagy a közösségi médiáról húztak le.

Elmondta, hogy Szingapúrban a mélyhamisított tartalom tavaly 500%-kal nőtt 2022-hez képest, és megjegyezte, hogy az ilyen kockázatokat kezelni kell, hogy a mesterséges intelligencia kihasználhassa előnyeit, például megkönnyítse a betegségek korai felismerését.

Az ST Engineering abban reménykedik, hogy az Einstein.AI platform elindításával segíthet a szervezeteknek ebben. Az Einstein.AI-t úgy tervezték, hogy a tények ellenőrzésével, valamint a hang- és videó mélyhamisítások észlelésével ellenőrizze a tartalom hitelességét.

A szoftver elemzi a tartalom átiratát, és tényszerűen ellenőrzi az információkat a már ismert hírplatformokon vagy bármely más, az ügyfelek által választott médiaügynökségen. Álláspont- és hangulatelemzéseket is futtat, hogy azonosítsa a tartalomban előforduló esetleges gyűlöletkeltést.

Az ST Engineering azt mondta, hogy az Einstein.AI platformot futtató szervezetek potenciálisan beállíthatnak paramétereket ezekhez az ellenőrzésekhez.

Az AI platform nem végez arcfelismerést, ezért nem tudja hitelesíteni az egyén személyazonosságát. Inkább mintákat keres, hogy segítsen megállapítani, hogy maga a tartalom szintetikus-e vagy manipulált-e.

A házon belül kifejlesztett ST Engineering kiképezte az Einstein.AI-t azáltal, hogy videó- és hangfelvételeket táplált be az egyénekről a megfelelő mély hamis ikrekkel, hogy azonosítsa a köztük lévő árnyalatokat.

Az ST Engineering jelenleg kutatási javaslatokat nyújt be felsőoktatási intézményekkel való együttműködésre a mélyhamisítás-észlelési képességek fejlesztésére irányuló kutatási kezdeményezések érdekében, amelyek aztán beágyazhatók az Einstein.AI-ba.

Az eladó hozzátette, hogy nyitott más mesterségesintelligencia-modellek megérintésére is iparági partnerségeken keresztül a platform további kiegészítése érdekében.