Os médicos da IA ​​te encontram agora

Centenas de milhões de usuários estavam falando sobre a possibilidade de a IA nos tornar mais saudáveis ​​e tornarmos nossas vidas mais tempo, muito antes de criarmos um dos aplicativos mais populares do mundo no ChatGPT em apenas algumas semanas de 2022.

Na década de 1970, a equipe de Stanford desenvolveu Mycin, um dos primeiros sistemas de IA projetados para ajudar no diagnóstico médico. Mycin usou uma base de conhecimento de aproximadamente 600 regras para identificar bactérias causando a infecção e antibióticos recomendados.

Embora tenha superado os especialistas em humanos nos ensaios, o Mycin nunca foi usado na prática clínica – em parte devido a preocupações éticas e legais em relação ao diagnóstico orientado pela máquina.

Avanço rápido de 50 anos, a IA agora está pronta para transformar os cuidados de saúde de maneiras que parecem ficção científica na era Mycin. Hoje, a IA moderna pode Ensine -se a encontrar doenças Como os médicos humanos, com imagens médicas sem muitos dados de treinamento. um Harvard Research O diagnóstico de câncer assistido por IA mostrou uma precisão de 96%.

Diagnóstico melhorado

Os sistemas de IA foram detectados no Reino Unido 11 sinais de câncer de mama Foi negligenciado por médicos humanos. Dois estudos separados, um Microsoft E outro Colégio Imperialencontrou mais casos de câncer de mama do que os radiologistas. Resultados semelhantes podem ser vistos na detecção de IA Câncer de próstataAssim, Câncer de pelee outros termos.

O acesso aos dados está mais do que nunca. Por exemplo, o Serviço Nacional de Saúde do Reino Unido (o maior empregador da Europa) tem acesso a organizações de dados digitalizados para mais de 65 milhões de pacientes. Mais de 9,6 bilhões de libras por ano (US $ 12,3 bilhões).

Isso representa uma oportunidade sem precedentes para a IA reconhecer padrões e gerar insights que podem melhorar fundamentalmente o diagnóstico, o tratamento e a descoberta de medicamentos.

A capacidade da IA ​​de detectar padrões sutis em vastos conjuntos de dados é um dos maiores pontos fortes da saúde. Esses sistemas podem analisar não apenas imagens médicas, mas também dados genômicos, registros eletrônicos de saúde, notas clínicas e muito mais.

Algumas pessoas podem achar os agentes de IA mais confortáveis ​​processando dados de assistência médica do que as pessoas que não estão diretamente envolvidas em seus cuidados. Mas a questão não é apenas quem vê os dados – como portátil Isso vai se tornar.

Os modelos de IA construídos fora das instituições de saúde confiáveis ​​representam novos riscos. Os hospitais já podem proteger os dados do paciente, mas confiar em sistemas externos de IA requer proteção de privacidade mais robusta para evitar o uso indevido e manter seus dados seguros.

Desafios de privacidade para a IA Healthcare

Vale a pena notar que há privacidade significativa e preocupações éticas nas possibilidades.

Os dados de saúde são provavelmente as informações pessoais mais sensíveis existentes. Pode revelar não apenas nossas condições médicas, mas também nossos comportamentos, hábitos e predisposições genéticas.

Existe uma preocupação válida de que a adoção generalizada de IA nos cuidados de saúde possa levar a violações íntimas de privacidade de informações pessoais, violações de dados ou uso indevido.

Mesmo dados anonimizados não são automaticamente seguros. Os modelos avançados de IA demonstram a incrível capacidade de desmontar conjuntos de dados protegidos por referência cruzada com outras informações. Há também o risco de Ataque de “reversão do modelo”Os atores maliciosos podem reconstruir dados de treinamento privado, consultando repetidamente os modelos de IA.

Essas preocupações não são hipotéticas. Eles representam barreiras reais à adoção da IA ​​nos cuidados de saúde e podem dificultar a inovação que salva vidas. Os pacientes podem estar relutantes em compartilhar seus dados se não confiarem em salvaguardas de privacidade.

Os padrões e regulamentos exigem diversidade geográfica e demográfica dos dados usados ​​para treinar modelos de IA, mas o compartilhamento de dados entre os prestadores de serviços de saúde requer confidencialidade, além de fornecer informações sobre o fornecedor de assistência médica sobre diagnóstico e tratamento.

Isso leva à vigilância das agências ao compartilhar dados de autoridades reguladoras, propriedade intelectual e preocupações sobre a apropriação indevida.

O futuro da IA ​​que leva privacidade

Felizmente, uma nova onda de desenvolvimento de IA que fornece privacidade está surgindo para enfrentar esses desafios. Uma abordagem descentralizada de IA, como o aprendizado federal, permite que os modelos de IA sejam treinados em conjuntos de dados distribuídos sem centralizar informações confidenciais.

Isso significa que hospitais e instituições de pesquisa podem colaborar com o desenvolvimento da IA ​​sem compartilhar diretamente os dados do paciente.

Outras técnicas promissoras incluem privacidade discriminatória, que adiciona ruído estatístico aos dados para proteger identidades individuais, e os cálculos podem ser realizados em dados criptografados e não criptografados.

Outro desenvolvimento interessante é a estrutura de lógica da cadeia (ROFL) em tempo de execução. Isso permite que o modelo de IA execute a cadeia fora da cadeia, mantendo a verificabilidade. Isso permite que aplicativos de saúde de IA mais complexos alavancem fontes de dados externas ou poder de processamento sem comprometer a privacidade ou a segurança.

Embora a tecnologia que forneça privacidade ainda esteja em seus estágios iniciais, ela aponta para um futuro em que podemos aproveitar o poder total da IA ​​em assistência médica sem sacrificar a privacidade do paciente.

Você deve buscar um mundo onde a IA possa analisar seu histórico médico completo, perfil genético e até dados de saúde em tempo real de dispositivos vestíveis enquanto criam e mantendo essas informações confidenciais seguras.

Isso permite insights de saúde altamente personalizados sem que a entidade única tenha acesso a dados brutos do paciente.

Essa visão de IA que fornece privacidade nos cuidados de saúde não é apenas proteger os direitos individuais, mas certamente é importante. É também uma maneira de desbloquear todo o potencial da IA ​​para melhorar a saúde humana e comandar o respeito pelos pacientes que está tratando.

A construção de sistemas confiáveis ​​para pacientes e fornecedores pode facilitar o compartilhamento e a colaboração de dados que levam a modelos de IA mais fortes e precisos.

Os desafios são importantes, mas as recompensas em potencial são incomensuráveis. A IA, que fornece privacidade, pode ajudar a detectar doenças mais cedo, desenvolver tratamentos mais eficazes e, finalmente, salvar inúmeras vidas e desbloquear a fonte de confiança.

Também ajuda a lidar com as disparidades de assistência médica, permitindo o desenvolvimento de modelos de IA treinados em diversos conjuntos de dados representativos sem comprometer a privacidade individual.

À medida que os modelos de IA se tornam mais sofisticados e os diagnósticos acionados por IA se tornam mais rápidos e precisos, o instinto de usá-los se torna impossível de ignorar. O importante é que os ensinamos a manter seus segredos.

Editado por Sebastian Sinclair