Szingapúr „gyakorlati” orvosi áttöréseket keres az új AI-kutatóközponttal
Az új kutatóintézet a mesterséges intelligencia fejlesztési erőfeszítéseit négy klinikai területre összpontosítja, beleértve a mentális egészséget és a rákszűrést.
Szingapúr arra törekszik, hogy a mesterséges intelligencia (AI) segítségével feltárja az egészségügy fejlődését, különös tekintettel a négy klinikai területre, köztük a mentális egészségre, az idősek törékenységére és a rákszűrésre.
A szingapúri Nanyang Technological University (NTU) és a National Healthcare Group (NHG) közös nyilatkozata szerint egy új MI in Medicine Centert hoztak létre, hogy áthidalják a szakadékot az AI innováció és az orvostudomány gyakorlati alkalmazásai között.
Az intézményt az NTU Lee Kong Chian Orvostudományi Iskolája vezeti majd, és kutatási kezdeményezései a betegellátás "forradalmasítására", valamint a közegészségügyi politikák támogatására törekszenek. Ezek összhangban állnak az ország második nemzeti mesterségesintelligencia-stratégiájával, amely az AI-alapú egészségügyi termékek és szolgáltatások előmozdítását célozza.
Az új központ több mint 100 kutatónak és klinikusnak ad otthont, és összegyűjti a helyi és nemzetközi tudományos és ipari partnereket, köztük a Yale School of Medicine-t és az Olympus Singapore-t. Ezek a szervezetek különféle területeken fognak kutatásban részt venni, mint például a számítástechnika, az adatelemzés, valamint a társadalomtudomány és az etika.
Noha Szingapúr erős alapot kínál a mesterséges intelligencia biztonságos növekedéséhez az egészségügyben, még többet kell tenni a technológiai fejlesztés és a valós klinikai alkalmazások közötti szakadék áthidalása érdekében - jegyezte meg az új központ társigazgatója, Joseph Sung, aki egyben a Lee Kong Chian School of Medicine dékánja.
"Egyedülálló, több területet átfogó, multidiszciplináris kutatásunk biztosítja, hogy az AI-megoldások ne csak innovatívak legyenek, hanem elérhetőek, megfizethetőek és méretezhetőek is" - mondta Sung.
Fontos az ember-gép interakciók megkönnyítése annak érdekében, hogy emberközpontú mesterségesintelligencia-rendszereket hozzanak létre, amelyeket az egészségügyi szakemberek természetes és intuitív módon használhatnak - mondta Miao Chun Yan, a központ társigazgatója, dékán-helyettes és a kapacitásépítésért felelős alelnöke. Az NTU Számítástechnikai és Adattudományi Főiskolája. Biztosítani kell az AI-alkalmazások elfogadását és hatásosságát - magyarázta Miao.
"A mesterséges intelligencia igazi próbája az, hogy a kórházban, klinikán vagy közösségben történő alkalmazása hogyan befolyásolja a betegek és a lakosság egészségügyi eredményeit" - mondta Benjamin Seet, az NHG kutatási bizottságának elnöke. "Szeretnénk látni a hatását és értékét a való világban."
"Amellett, hogy fokozza a kutatást és a felfedezést, valamint javítja a betegek kimenetelét, a mesterséges intelligencia több teret biztosít az emberek számára, hogy emberek legyenek" - tette hozzá Waldemar von Zedtwitz Lucila Ohno-Machado, a Yale School of Medicine orvosbiológiai informatikai dékánhelyettese és osztályának elnöke. Orvosbiológiai Informatika és Adattudomány. "A dokumentációs folyamatok és az egészségügyi ellátás mechanikai vonatkozásainak automatizálása révén a mesterséges intelligencia több időt biztosít a meghallgatásra és a klinikusok és pácienseik közötti interakcióra."
Az NTU és az NHG szerint a mesterséges intelligencia átvétele az egészségügyben, beleértve a generatív mesterséges intelligenciát (gen AI) és a gépi tanulást, már jelentős előrelépéseket tett a diagnosztikában és a kezelésben. Megjegyezték, hogy az AI-t például a mellkasröntgen, a mammográfiás és az agyi CT-vizsgálatok rendellenességeinek kimutatására használják. A mélytanulási modelleket, mint például a SELENA+2, szintén használják a diabéteszes retinopátia kimutatására.
A két szingapúri szervezet megjegyezte, hogy ezen előrelépések ellenére a mesterséges intelligencia alkalmazása a klinikai gyakorlatban Szingapúrban lassabb volt, mint más iparágakban. Az új központ révén remélik kezelni azokat a kihívásokat, amelyek hátráltatják a mesterséges intelligencia teljes körű integrálását az egészségügybe, ideértve a klinikai adatok hiányát, amelyek bizonyítják a mesterséges intelligencia hatékonyságát a betegek kimenetelének javításában, valamint a mesterséges intelligencia etikai és jogi vonatkozásait övező bizonytalanságot. .
A létesítmény mesterséges intelligencia szimulációs és implementációs tanulmányokat fog futtatni, amelyek lehetővé teszik az egészségügyi szakemberek számára, hogy teszteljék a mesterséges intelligencia eszközöket, mielőtt azokat valós körülmények között alkalmaznák.
Az NTU és az NHG szerint a GPU-rendszerekkel felszerelt központ kutatásokat fog végezni a mesterséges intelligencia és a gépi tanulási alkalmazások felgyorsítására, miközben megőrzi az adatok védelmét.
"A tanulmányok kritikus betekintést nyújtanak abba, hogy a mesterséges intelligencia hogyan integrálható hatékonyan a klinikai munkafolyamatokba, különös tekintettel a helyi egészségügyi rendszerek speciális igényeire" - tették hozzá.
Tan Kiat How, Szingapúr digitális fejlesztési és információs minisztériumért felelős államminisztere elmondta, hogy Szingapúr arra törekedett, hogy felkarolja a technológiák használatát a korlátok leküzdése érdekében. a startnál.
Ez a "pragmatikus" megközelítés oda vezetett, hogy az ország általános célú technológiákat használ, amelyek kiterjednek a számítógépekre és az internetre is, mondta Tan. "Ugyanazt a hozzáállást és megközelítést alkalmazzuk az MI-vel kapcsolatban, amely az utóbbi időben gyors fejlődésen ment keresztül, különösen a generatív AI területén" - mondta.
Rámutatva a mesterséges intelligencia körüli iparági vitákra, amelyek mára túlléptek a hype-on, megjegyezte, hogy a befektetések megtérülésére való összpontosítás életképesebb üzleti modelleket eredményezett, amelyek nélkül nehéz lesz fenntartható mesterségesintelligencia-ökoszisztémát létrehozni.
Tovább hangsúlyozta a mesterséges intelligencia szerepét az egészségügyben, ahol a technológia jelentősen felgyorsította a felfedezéseket a kezelés terén.
"Például fél évszázadba telt, hogy megértsük néhány százezer fehérje szerkezetét. Az olyan mesterséges intelligencia eszközökkel, mint az AlphaFold, a tudósok néhány év alatt több mint 600 millió fehérje szerkezetét és kölcsönhatásait jósolták meg" - mondta Tan. "Ez forradalmasította a gyógyszerkutatást, és csak a felszínen kapargatjuk az AI alkalmazásának lehetőségét ezen a területen.
A mesterséges intelligencia a munkaerőhiánnyal és az emelkedő egészségügyi költségekkel kapcsolatos kihívásokra is képes megoldást találni, amelyek a népesség elöregedésével világszerte tovább fognak növekedni - mondta.