Tôi hy vọng bài này thấy bạn tốt. Sự nhiệt tình về các công cụ trí tuệ nhân tạo (AI) đang ở mức cao nhất mọi thời đại tại các cơ sở học thuật trên cả nước. Những tiến bộ gần đây trong công nghệ AI đã giúp việc tiếp cận các công cụ này trở nên dễ dàng hơn bao giờ hết, gây lo ngại cho một số người và gây hứng thú cho một số người khác.

Chúng tôi rất vui mừng được bắt đầu loạt bài gồm ba phần, “AI ở đây. Giờ thì sao?" Loạt bài này nhằm mục đích làm sáng tỏ vai trò của Trí tuệ nhân tạo trong nghiên cứu và chăm sóc sức khỏe. Phần đầu tiên này sẽ tập trung vào những lợi ích mà AI mang lại cho lĩnh vực của chúng ta, đặc biệt nhấn mạnh vào AI sáng tạo.

Lược sử về AI 

Trong khi thuật ngữ 'trí tuệ nhân tạo' mới được đặt ra cho đến năm 1956, thì khái niệm “máy tư duy” đã xuất hiện từ những năm XNUMX. ENIGMA mã đã bị phá vỡ vào năm 1941. Chuyển nhanh sang năm 2014, một bình minh mới của AI đã ra đời: Generative AI. Công nghệ này có thể tạo ra văn bản, hình ảnh và các phương tiện khác để đáp ứng lời nhắc. Thế hệ mới của các dịch vụ Generative AI - ChatGPT, Scribe, Jasper, DALL-E 2 và Bard - sử dụng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên để tạo ra văn bản mạch lạc và phù hợp với ngữ cảnh, tạo hình ảnh kỹ thuật số và thậm chí phát triển mã lập trình máy tính.

Tại sao lại cường điệu bây giờ? 

AI sáng tạo đã xuất hiện từ năm 2014, nhưng gần đây nó đã thu hút được sự chú ý đáng kể. Tại sao? Bởi vì nó đã trở nên dễ tiếp cận hơn, thân thiện với người dùng và tiết kiệm chi phí hơn. Giờ đây, một người bình thường có thể tương tác với AI theo cách trò chuyện và chứng kiến ​​những phản ứng giống con người nhờ những tiến bộ và tính sẵn có của các ứng dụng Generative AI miễn phí. Những bài viết này từ Reuters và McKinsey & Company giải thích cách ChatGPT và các mô hình AI sáng tạo khác đã thay đổi cách chúng ta nhìn nhận AI.

Lợi ích của AI trong nghiên cứu và chăm sóc sức khỏe 

Hỗ trợ nghiên cứu: AI sáng tạo, với khả năng xử lý lượng lớn dữ liệu một cách nhanh chóng, giúp tăng cường đáng kể nỗ lực nghiên cứu. Nó hỗ trợ việc thu thập và phân tích dữ liệu, có khả năng phát hiện ra các xu hướng, mối tương quan hoặc hiểu biết hiện tại mà có thể bị bỏ qua thông qua các phương pháp nghiên cứu truyền thống. Điều này có thể dẫn đến những phát hiện toàn diện và chính xác hơn để đẩy nhanh tốc độ khám phá khoa học.

Tổ chức thông tin: Trong lĩnh vực quản lý dữ liệu, Generative AI đóng một vai trò then chốt. Nó có thể tổ chức và phân loại các tập dữ liệu khổng lồ một cách hiệu quả, đơn giản hóa quy trình quản lý và truy xuất dữ liệu. Bằng cách tự động hóa nhiệm vụ này, các nhà nghiên cứu và chuyên gia chăm sóc sức khỏe có thể tập trung hơn vào việc phân tích và giải thích dữ liệu.

Trực quan hóa dữ liệu: Các công cụ AI sáng tạo có thể chuyển đổi dữ liệu phức tạp thành các biểu diễn trực quan trực quan, chẳng hạn như sơ đồ, biểu đồ tương tác và đồ họa thông tin. Những hình ảnh trực quan này không chỉ đơn giản hóa việc hiểu dữ liệu mà còn tạo điều kiện thuận lợi cho việc truyền đạt hiệu quả các kết quả nghiên cứu và hiểu biết sâu sắc trong các nhóm đa ngành. Chúng thu hẹp khoảng cách giữa các nhà phân tích dữ liệu và các bên liên quan phi kỹ thuật, đảm bảo sự hiểu biết toàn diện hơn về tầm quan trọng của dữ liệu.

Cải thiện chẩn đoán: Một trong những ứng dụng mang tính biến đổi nhất của AI trong chăm sóc sức khỏe là vai trò của nó trong chẩn đoán. Các thuật toán AI có thể phân tích các hình ảnh y tế như chụp X-quang, MRI và CT, cũng như các slide bệnh lý và trình tự di truyền với độ chính xác vượt trội. Điều này có khả năng đẩy nhanh việc chẩn đoán và giảm khả năng sai sót, cải thiện kết quả của bệnh nhân.

Phân tích dữ liệu và thông tin chi tiết: AI vượt trội trong việc xử lý và phân tích các bộ dữ liệu lớn, phức tạp. Nó có thể sàng lọc khối lượng dữ liệu khổng lồ để xác định các mô hình, xu hướng hoặc sự bất thường phức tạp mà các nhà nghiên cứu con người có thể không nhận ra. Những hiểu biết sâu sắc này là vô giá cho cả nỗ lực nghiên cứu và phát triển các kế hoạch điều trị cá nhân hóa trong chăm sóc sức khỏe. Phân tích dựa trên AI cho phép đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu, từ đó có thể dẫn đến các biện pháp can thiệp có mục tiêu và hiệu quả hơn. 

Bạn muốn tìm hiểu thêm về cách AI sáng tạo đang được phát triển và sử dụng?  

Kiểm tra các bài viết này bằng cách IBM, Khoa học dữ liệu UA và Công nghệ y tế về lợi ích của AI trong chăm sóc sức khỏe và nghiên cứu.

Từ việc đẩy nhanh tiến độ nghiên cứu đến tăng cường quản lý dữ liệu, đơn giản hóa việc trực quan hóa dữ liệu và cách mạng hóa chẩn đoán và phân tích dữ liệu, AI là một công cụ mạnh mẽ. Nó có tiềm năng cách mạng hóa các lĩnh vực chăm sóc sức khỏe. Hiểu được lợi ích của AI, đặc biệt là AI sáng tạo, có thể giúp chúng ta khai thác tiềm năng của nó để cải thiện kết quả của bệnh nhân và hợp lý hóa các quy trình nghiên cứu. Hãy theo dõi Phần 2 của loạt bài này, nơi chúng ta sẽ đi sâu vào những rủi ro và cân nhắc về mặt đạo đức khi sử dụng AI trong Lĩnh vực nghiên cứu và chăm sóc sức khỏe.

 Cảm ơn bạn đã tham gia cùng chúng tôi trong chuyến khám phá tiềm năng của Generative AI.

Chào mừng bạn đến với Phần 2 của loạt bài của chúng tôi, "AI đã có mặt. Bây giờ thì sao?" Trong phần đầu tiên, chúng ta đã khám phá những lợi ích thú vị của AI, tập trung vào AI sáng tạo. Trong Phần 2, chúng ta hãy khám phá địa hình phức tạp của đạo đức AI và những cạm bẫy tiềm ẩn khi chúng ta tiếp tục hành trình xuyên qua thế giới trí tuệ nhân tạo trong chăm sóc sức khỏe và nghiên cứu. 

 AI: Mặt tối 

Để khai thác tiềm năng của AI nhằm cải thiện kết quả của bệnh nhân và hợp lý hóa các quy trình nghiên cứu, điều quan trọng là phải hiểu những thách thức và tình huống khó xử về mặt đạo đức đi kèm với công nghệ mạnh mẽ này. Dưới đây, chúng tôi đã tổng hợp một số thách thức chính của Generative AI trong nghiên cứu và chăm sóc sức khỏe. 

Những thách thức và rủi ro trong AI 

Độ tinh khiết của dữ liệu: Một trong những thách thức quan trọng nhất với AI nằm ở sự hiểu biết hạn chế của các tổ chức về dữ liệu làm nền tảng cho hệ thống AI, bao gồm cả việc thiếu hiểu biết sâu sắc về cách AI được đào tạo và hành vi của nó trong các bối cảnh khác nhau. Khoảng cách kiến ​​thức này gây ra rủi ro đáng kể bằng cách làm xói mòn lòng tin và gây ra sự không chắc chắn. Hơn nữa, nó tạo ra khó khăn trong việc xác thực các phản hồi do AI tạo ra.  

Vấn đề về độ tinh khiết của dữ liệu càng trở nên rõ ràng hơn khi xem xét ảo giác AI, nơi các mô hình ngôn ngữ lớn như GPT-4 hay Google PaLM tự tin tạo ra thông tin sai. Khi giải quyết những vấn đề phức tạp này, người dùng phải đối mặt với nhiệm vụ phân biệt giữa nội dung chính xác và nội dung bịa đặt, nhấn mạnh tầm quan trọng tối thượng của độ tinh khiết của dữ liệu trong lĩnh vực ứng dụng AI. Hãy xem bài viết này để biết thêm thông tin về Ảo giác AI.  

Mối quan tâm về đạo đức: Các thuật toán AI, đặc biệt là các mô hình học máy, có thể kế thừa những thành kiến ​​​​có trong dữ liệu mà chúng được đào tạo. Sự thiên vị này có thể dẫn đến những quyết định không công bằng hoặc phân biệt đối xử. Ví dụ: trong chăm sóc sức khỏe, các thuật toán sai lệch có thể đề xuất các phương pháp điều trị thiên về nhóm nhân khẩu học này hơn nhóm khác, dẫn đến kết quả chăm sóc sức khỏe không công bằng. Những cân nhắc về mặt đạo đức là điều cần thiết để đảm bảo AI được sử dụng một cách công bằng và chính đáng. 

Mối quan tâm về quyền riêng tư dữ liệu: Trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, việc bảo vệ dữ liệu bệnh nhân và tuân thủ HIPAA là điều tối quan trọng. AI sáng tạo được đào tạo bằng cách sử dụng bộ dữ liệu tổng hợp; nói cách khác, họ giống như một đứa trẻ lắng nghe từng lời của bạn rồi tùy ý nhai lại những lời đó. Hãy nhớ rằng AI sẽ lấy bất kỳ thông tin nào bạn cung cấp và có khả năng sử dụng thông tin đó khi phản hồi. của tổ chức khác AI nhắc nhở. Thông tin bí mật (PHI, PII) hoặc bị hạn chế (thông tin không công khai như dữ liệu nghiên cứu hoặc tài chính) phải không bao giờ được tải lên hoặc sử dụng trên bất kỳ ứng dụng AI nào. Vui lòng chỉ nhập dữ liệu mà công chúng có thể truy cập được.  

Để biết thêm thông tin chi tiết về sự giao thoa giữa Quyền riêng tư trong Chăm sóc Sức khỏe và trí tuệ nhân tạo, vui lòng khám phá các bài viết từ Xem xét quy định và Bảo mật thông tin ngân hàng. Bảo vệ dữ liệu bệnh nhân và tuân thủ các tiêu chuẩn quy định vẫn là ưu tiên hàng đầu khi chúng tôi điều hướng bối cảnh phát triển của AI trong nghiên cứu và chăm sóc sức khỏe. 

Lỗ hổng bảo mật: AI không tránh khỏi sự khai thác của các tác nhân đe dọa. Tội phạm mạng đã khai thác AI để tạo ra các công nghệ tiên tiến tấn công lừa đảo và các phương tiện tổng hợp, chẳng hạn như bản sao video và giọng nói được thay đổi kỹ thuật số để lừa dối các nạn nhân mục tiêu. Ngay cả ChatGPT cũng đã được sử dụng trong thiết kế phần mềm độc hại và virus đánh cắp thông tin' có thể vượt qua các biện pháp kiểm soát an ninh hiện đại. Xu hướng đáng báo động này nêu bật những nỗ lực ngày càng tăng của tội phạm mạng trong việc vũ khí hóa các công cụ AI, khiến các cuộc thảo luận trên các nền tảng như ChatGPT trở thành một trong những chủ đề nóng nhất trên web đen. 

Cần tìm hiểu thêm gì về những rủi ro của AI?  

Kiểm tra các bài viết này từ Được xây dựng trong và Forbes.  

Khi điều hướng “mặt tối” của AI, điều quan trọng là chúng ta phải luôn cập nhật thông tin, thực hiện các biện pháp an ninh mạng mạnh mẽ và ưu tiên các cân nhắc về mặt đạo đức. Việc sử dụng và phát triển AI có trách nhiệm có thể giảm thiểu những thách thức này và đảm bảo lợi ích của AI được hiện thực hóa đồng thời giảm thiểu các rủi ro liên quan. Hãy theo dõi Phần 3 của loạt bài này, nơi chúng ta sẽ thảo luận về những điều nên và không nên làm với AI cũng như các bước bạn cần thực hiện để sử dụng AI trong công việc của mình.  

Cảm ơn bạn đã tham gia cùng chúng tôi trong chuyến khám phá AI sáng tạo trong chăm sóc sức khỏe và nghiên cứu

Chào mừng bạn quay trở lại với loạt bài gồm ba phần của chúng tôi về vai trò của Trí tuệ nhân tạo (AI) trong nghiên cứu và chăm sóc sức khỏe. Phần 1 trong loạt bài của chúng tôi, "AI đã có mặt. Bây giờ thì sao?" đã tiết lộ tiềm năng vượt trội của Trí tuệ nhân tạo trong nghiên cứu và chăm sóc sức khỏe. Chúng tôi đã khám phá sự khởi đầu của Generative AI, sự phát triển của nó và khả năng tiếp cận của nó với các cá nhân ngày nay. Những lợi ích của AI trong nghiên cứu và chăm sóc sức khỏe đã được làm rõ, bao gồm vai trò của nó trong phân tích dữ liệu, tổ chức thông tin, trực quan hóa dữ liệu, chẩn đoán và phân tích dữ liệu.

Phần 2 đi sâu vào những rủi ro và cân nhắc về mặt đạo đức liên quan đến AI trong lĩnh vực của chúng tôi. Chúng tôi đã thảo luận về những thách thức như độ tinh khiết của dữ liệu, mối lo ngại về đạo đức xuất phát từ các thuật toán sai lệch, việc tuân thủ quyền riêng tư dữ liệu và các lỗ hổng bảo mật. Chúng ta phải giải quyết những thách thức này để đảm bảo việc phát triển và sử dụng AI có trách nhiệm.

Bây giờ, khi chúng ta bắt tay vào Phần 3 trong loạt bài của mình, chúng tôi chuyển trọng tâm sang hướng dẫn thực tế. Trong phần này, chúng ta sẽ thảo luận về những điều nên làm và không nên làm đối với AI cũng như phác thảo các bước cần thiết mà bạn cần thực hiện để sử dụng AI trong công việc của mình.

Những điều NÊN và KHÔNG NÊN của AI trong Chăm sóc sức khỏe và Nghiên cứu

Khi AI tiếp tục định hình bối cảnh chăm sóc sức khỏe và nghiên cứu, việc hiểu cách khai thác sức mạnh của nó một cách có trách nhiệm và hiệu quả là điều tối quan trọng.

KHÔNG bỏ qua trách nhiệm đạo đức: Những cân nhắc về mặt đạo đức trong dữ liệu đào tạo AI là rất quan trọng, vì sự thiên vị có thể dẫn đến kết quả không đồng đều. Điều cần thiết là phải ưu tiên sự công bằng và hợp lý trong việc sử dụng AI để tránh bỏ qua các vấn đề đạo đức, đặc biệt là trong các lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe.

ĐỪNG vội sử dụng AI mà không cân nhắc kỹ: Mặc dù khả năng phân tích dữ liệu của AI có thể phát hiện ra các mô hình và xu hướng tiềm ẩn, mang lại lợi ích cho cả nghiên cứu và chăm sóc sức khỏe, nhưng điều quan trọng là người dùng phải cân nhắc cẩn thận cách thức và thời điểm sử dụng AI một cách an toàn.

KHÔNG nhập PII hoặc PHI: Quyền riêng tư của bệnh nhân và cá nhân vẫn là ưu tiên số một của chúng tôi. Hãy nhớ rằng Generative AI sẽ lấy bất kỳ thông tin nào bạn cung cấp và có khả năng sử dụng thông tin này khi phản hồi các tổ chức khác. Vì lý do này, thông tin bí mật hoặc bị hạn chế nên không bao giờ được tải lên nền tảng Generative AI.

KHÔNG từ bỏ yếu tố con người: Mặc dù AI có thể hỗ trợ thực hiện các nhiệm vụ nhưng đừng cho phép nó suy nghĩ thay bạn. AI không có cảm xúc hay suy nghĩ của con người. Hãy nhớ tầm quan trọng của việc kiểm tra thực tế và tham gia vào tư duy phản biện.

NÊN ưu tiên an ninh mạng: Nhấn mạnh an ninh mạng để bảo vệ khỏi các mối đe dọa liên quan đến AI. Tội phạm mạng sử dụng AI cho các cuộc tấn công nâng cao, như deepfake và phần mềm độc hại đa hình, khiến việc cảnh giác trở nên quan trọng.

Độ tinh khiết của dữ liệu địa chỉ DO: Mọi người nên hiểu nền tảng dữ liệu của AI và những thành kiến ​​tiềm ẩn. Điều này giảm thiểu các vấn đề về niềm tin và hỗ trợ xác minh các phản hồi do AI tạo ra.

NÊN đảm bảo quyền riêng tư dữ liệu trong chăm sóc sức khỏe: Tuân thủ HIPAA về quyền riêng tư của bệnh nhân. Sử dụng bộ dữ liệu tổng hợp và khử nhận dạng để bảo vệ thông tin bệnh nhân trong khi sử dụng AI trong chăm sóc sức khỏe.

NÊN thận trọng: AI đang làm cho nhiều khía cạnh công việc của chúng ta trở nên nhanh hơn, điều này có thể khiến chúng ta dễ mắc sai lầm và làm điều xấu hơn. Hãy ngắn gọn và cẩn thận khi tận dụng các công cụ AI tại nơi làm việc.

Làm cách nào để bắt đầu với Generative AI trong khu vực của tôi?

Bây giờ bạn đã hiểu những lợi ích và thách thức của Generative AI như ChatGPT hoặc Bard, bạn có thể tự hỏi làm cách nào nhóm của bạn có thể tận dụng công nghệ mạnh mẽ này.

Tin tốt! Bạn có thể lái thử Generative AI bằng cách sử dụng Phi công phụ, tính năng trò chuyện được bảo vệ nội bộ của chúng tôi trên Bing! Bắt đầu trò chuyện với một vài bước đơn giản!

1. Đăng nhập vào mạng Khoa học sức khỏe và sức khỏe UNM.
2. Điều hướng đến Microsoft Bing.       

1. Nhấp vào Trò chuyện ở góc trên bên trái.
2. Bắt đầu trò chuyện!     

Nếu bạn chọn sử dụng các công cụ AI cho công việc ngoài cuộc trò chuyện được bảo vệ nội bộ được mô tả ở trên, bạn sẽ cần phải làm một số việc.

• Văn phòng An ninh Thông tin và các nhóm An ninh mạng của chúng tôi sẽ theo dõi các yêu cầu về AI Sáng tạo thông qua Trung tâm Học tập.
• Bất kỳ ai muốn sử dụng AI ngoài Copilot đều phải hoàn thành mô-đun học tập Generative AI.
• Để hoàn thành mô-đun này, vui lòng đăng nhập vào Trung tâm Học tập và tìm kiếm CLT 303 AI sáng tạo trong nghiên cứu và chăm sóc sức khỏe.

 Bạn muốn tìm hiểu thêm về AI?

Loạt bài gồm ba phần của chúng tôi về AI tổng quát chỉ mới sơ lược! Còn rất nhiều điều nữa mà bạn có thể tìm hiểu về cách AI tổng hợp đang biến đổi nghiên cứu, chăm sóc sức khỏe và nhiều hơn thế nữa! Kiểm tra bài viết này từ HIMSS (Hiệp hội hệ thống quản lý và thông tin chăm sóc sức khỏe)  về sức mạnh và tiềm năng của các mô hình ngôn ngữ lớn trong chăm sóc sức khỏe.

 Bạn muốn thử nghiệm AI nhưng không biết bắt đầu từ đâu?

Hãy kiểm tra này hướng dẫn cho người mới bắt đầu về những điều cơ bản của việc viết lời nhắc để có được câu trả lời tốt nhất. Bạn muốn đào sâu hơn? Nhận thêm thông tin chuyên sâu về cách viết lời nhắc hiệu quả với blog này từ phData.

 Kết luận

Loạt bài của chúng tôi đã khám phá AI trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe và nghiên cứu. Chúng tôi bắt đầu bằng việc khám phá những cân nhắc về tiềm năng và đạo đức của Generative AI. Bây giờ, ở phần cuối cùng, chúng tôi đưa ra hướng dẫn thực tế: ưu tiên an ninh mạng, hiểu rõ độ tinh khiết của dữ liệu và đảm bảo quyền riêng tư của dữ liệu.

Cảm ơn bạn đã tham gia cùng chúng tôi trong chuyến khám phá tiềm năng, thách thức và ứng dụng thực tế của AI. Chúng tôi mong muốn được thấy tác động tích cực mà AI sẽ tiếp tục mang lại trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe và nghiên cứu khi chúng ta cùng nhau tiến lên phía trước.