בדוק באופן קבוע מידע על עדכונים, הפסקות או חדשות IT בקרוב.
אני מקווה שההודעה הזו תמצא אותך טוב. ההתלהבות מכלי בינה מלאכותית (AI) נמצאת בשיא של כל הזמנים בקמפוסים אקדמיים ברחבי הארץ. ההתקדמות האחרונה בטכנולוגיות בינה מלאכותית הפכה את הנגישות לכלים אלה לקלה מתמיד, והעלתה דאגות אצל חלקם והתרגשות אצל אחרים.
אנחנו נרגשים לפתוח בסדרה בת שלושה חלקים, "AI זה כאן. עכשיו מה?" סדרה זו נועדה לבטל את המיסטיציה של תפקידה של בינה מלאכותית במחקר ובבריאות. פרק ראשון זה יתמקד ביתרונות שבינה מלאכותית מביאה לתחום שלנו, עם דגש מיוחד על AI Generative.
היסטוריה קצרה של AI
בעוד שהמונח 'בינה מלאכותית' לא נטבע עד 1956, המושג "מכונות חשיבה" קיים מאז חידה הקוד נשבר בשנת 1941. מהר קדימה לשנת 2014, שחר חדש של AI נולד: Generative AI. טכנולוגיה זו יכולה ליצור טקסט, תמונות ומדיה אחרת בתגובה להנחיות. הדור החדש של הצעות AI Generative - ChatGPT, Scribe, Jasper, DALL-E 2 ו-Bard - משתמש בעיבוד שפה טבעית כדי ליצור טקסט קוהרנטי ורלוונטי להקשר, ליצור תמונות דיגיטליות ואפילו לפתח קוד תכנות מחשב.
למה ההייפ עכשיו?
בינה מלאכותית גנרטיבית קיימת מאז 2014, אך לאחרונה היא זכתה לתשומת לב משמעותית. למה? כי זה הפך לנגיש יותר, ידידותי למשתמש וחסכוני יותר. האדם הממוצע יכול כעת לקיים אינטראקציה עם בינה מלאכותית באופן שיחתי ולחזות בתגובות דמויות אנושיות הודות להתקדמות ולזמינות של אפליקציות AI Generative בחינם. מאמרים אלה מ רויטרס ו McKinsey & Company הסבר כיצד ChatGPT ומודלים אחרים של AI גנרטיבי שינו את האופן שבו אנו רואים AI.
היתרונות של AI במחקר ובבריאות
סיוע במחקר: AI גנרטיבי, עם יכולתו לעבד כמויות עצומות של נתונים במהירות, משפר משמעותית את מאמצי המחקר. זה מסייע באיסוף וניתוח נתונים, ואפשר לחשוף מגמות נוכחיות, מתאמים או תובנות שאחרת היו עלולים להתעלם מהן באמצעות שיטות מחקר מסורתיות. זה יכול להוביל לממצאים מקיפים ומדויקים יותר כדי להאיץ את קצב הגילוי המדעי.
ארגון מידע: בתחום ניהול הנתונים, AI Generative ממלא תפקיד מרכזי. זה יכול לארגן ולסווג ביעילות מערכי נתונים עצומים, ולפשט את תהליכי אחזור וניהול הנתונים. על ידי אוטומציה של משימה זו, חוקרים ואנשי מקצוע בתחום הבריאות יכולים להתמקד יותר בניתוח ובפרשנות של נתונים.
נתונים להדמיה: כלי AI גנרטיבי יכולים להפוך נתונים מורכבים לייצוגים אינטואיטיביים ויזואלית, כגון דיאגרמות, תרשימים אינטראקטיביים ואינפוגרפיקות. הדמיות אלה לא רק מפשטות את הבנת הנתונים, אלא גם מאפשרות תקשורת יעילה של ממצאי מחקר ותובנות בתוך צוותים רב-תחומיים. הם מגשרים על הפער בין מנתחי נתונים לבעלי עניין לא טכניים, ומבטיחים הבנה הוליסטית יותר של משמעות הנתונים.
אבחון משופר: אחד היישומים המשנים ביותר של AI בתחום הבריאות הוא תפקידו באבחון. אלגוריתמי AI יכולים לנתח תמונות רפואיות כגון צילומי רנטגן, MRI ו-CT, כמו גם שקופיות פתולוגיות ורצפים גנטיים, בדיוק יוצא דופן. יש לזה פוטנציאל לזרז את האבחון ולהפחית את הסבירות לטעויות, ולשפר את תוצאות המטופל.
ניתוח נתונים ותובנות: AI מצטיין בטיפול וניתוח מערכי נתונים גדולים ומורכבים. הוא יכול לנפות כמויות עצומות של נתונים כדי לזהות דפוסים, מגמות או חריגות מורכבות שעשויות להיות בלתי מורגשות לחוקרים אנושיים. תובנות אלו חשובות לאין ערוך הן עבור מאמצי המחקר והן לפיתוח תוכניות טיפול מותאמות אישית בתחום הבריאות. ניתוח מונע בינה מלאכותית מאפשר קבלת החלטות מונעת נתונים שיכולה להוביל להתערבויות אפקטיביות וממוקדות יותר.
רוצה ללמוד עוד על האופן שבו AI גנרטיבי מפותח ומשתמשים בו?
עיין במאמרים אלה מאת יבמ, Data Science UA ו HealthTech על היתרונות של AI בתחום הבריאות והמחקר.
מהאצת התקדמות המחקר ועד לשיפור ניהול הנתונים, פישוט הדמיית נתונים ומהפכה באבחון ובניתוח נתונים, AI הוא כלי רב עוצמה. יש בו פוטנציאל לחולל מהפכה בתחומי הבריאות. הבנת היתרונות של בינה מלאכותית, במיוחד בינה מלאכותית גנרית, יכולה לעזור לנו לרתום את הפוטנציאל שלה לשיפור תוצאות המטופלים ולייעל תהליכי מחקר. הישארו מעודכנים חלק 2 של סדרה זו, שם נעמיק בסיכונים ובשיקולים אתיים של שימוש בבינה מלאכותית בתחומי הבריאות והמחקר.
תודה שהצטרפת אלינו לחקירה זו של הפוטנציאל של AI Generative.
ברוכים הבאים לחלק 2 של הסדרה שלנו, "AI נמצא כאן. עכשיו מה?" בפרק הראשון, חקרנו את היתרונות המרגשים של AI, תוך התמקדות בבינה מלאכותית גנרטיבית. בחלק 2, בואו נחקור את השטח המורכב של אתיקה בינה מלאכותית ואת המלכודות הפוטנציאליות בעודנו ממשיכים במסע שלנו בעולם של בינה מלאכותית בתחום הבריאות והמחקר.
AI: הצד האפל
כדי לרתום את הפוטנציאל של AI לשיפור תוצאות המטופלים ולייעל תהליכי מחקר, חיוני להבין את האתגרים והדילמות האתיות שמגיעות עם הטכנולוגיה החזקה הזו. להלן, ריכזנו כמה מהאתגרים המרכזיים של AI Generative בתחום הבריאות והמחקר.
אתגרים וסיכונים בבינה מלאכותית
טוהר הנתונים: אחד האתגרים המשמעותיים ביותר עם בינה מלאכותית טמון בהבנה המוגבלת שיש לארגונים בנוגע לנתונים העומדים בבסיס מערכות בינה מלאכותית, כולל חוסר תובנה לגבי האופן שבו מאמנים בינה מלאכותית והתנהגותו בהקשרים שונים. פער ידע זה מהווה סיכון מהותי בכך שהוא שוחק את האמון וגורם לאי ודאות. יתר על כן, זה יוצר קשיים באימות תגובות שנוצרו בינה מלאכותית.
סוגיית טוהר הנתונים הופכת בולטת עוד יותר כאשר בוחנים הזיות בינה מלאכותית, שבהן מודלים של שפות גדולות כמו GPT-4 או Google PaLM יוצרים בביטחון מידע שגוי. בניווט המורכבות הללו, משתמשים מתמודדים עם המשימה להבחין בין תוכן מדויק לתוכן, המדגיש את החשיבות העליונה של טוהר הנתונים בתחום יישומי הבינה המלאכותית. עיין במאמר זה למידע נוסף בנושא הזיות בינה מלאכותית.
דאגות אתיות: אלגוריתמי בינה מלאכותית, במיוחד מודלים של למידת מכונה, יכולים לרשת הטיות הקיימות בנתונים עליהם הם מאומנים. הטיה זו עלולה להוביל להחלטות לא הוגנות או מפלות. למשל בתחום הבריאות, אלגוריתמים מוטים עשויים להמליץ על טיפולים המעדיפים דמוגרפיה אחת על פני אחרת, מה שגורם לתוצאות בריאותיות לא שוויוניות. שיקולים אתיים חיוניים כדי להבטיח שימוש ב-AI בצורה הוגנת וצודקת.
חששות לפרטיות נתונים: בתחום הבריאות, הגנה על נתוני מטופלים ועמידה ב-HIPAA היא חשיבות עליונה. AI גנרטיבי מאומנים באמצעות מערכי נתונים סינתטיים; במילים אחרות, הם כמו ילד שמקשיב לכל מילה שלך ואז מחזיר את המילים האלה כרצונו. זכור שבינה מלאכותית ייקח כל מידע שתספק וייתכן שישתמש בו בעת תגובה של ארגון אחר הנחיות בינה מלאכותית. מידע סודי (PHI, PII) או מוגבל (מידע לא ציבורי כגון מחקר או נתונים פיננסיים) צריך לעולם לא להעלות או להשתמש בכל יישום AI. נא להזין רק נתונים נגישים לציבור.
לתובנות נוספות על ההצטלבות בין פרטיות שירותי בריאות ובינה מלאכותית, אנא עיין במאמרים מ הסקירה הרגולטורית ו אבטחת מידע בנק. הגנה על נתוני מטופלים ועמידה בתקנים רגולטוריים נשארים בראש סדר העדיפויות כאשר אנו מנווטים בנוף המתפתח של AI בתחום הבריאות והמחקר.
פרצות אבטחה: בינה מלאכותית אינה חסינה מפני ניצול על ידי גורמי איומים. פושעי סייבר כבר רותמים בינה מלאכותית ליצירת מתקדמים התקפות פישינג ומדיה סינתטית, כגון שיבוטים של וידאו וקול שעברו שינוי דיגיטלי על הונאת קורבנות ממוקדים. אפילו ChatGPT נוצל בעיצוב של תוכנות זדוניות ו וירוס גניבת מידע' שיכול לעקוף בקרות אבטחה מודרניות. מגמה מדאיגה זו מדגישה את המאמצים ההולכים וגדלים של פושעי סייבר לנשק כלי AI, מה שהופך את הדיונים בפלטפורמות כמו ChatGPT לאחד מהנושאים החמים ביותר ברשת האפלה.
מה ללמוד עוד על הסיכונים של AI?
בדוק את המאמרים האלה מ נִבנָה בְּ ו פורבס.
בניווט "הצד האפל" של AI, חיוני לנו להישאר מעודכנים, ליישם אמצעי אבטחת סייבר חזקים ולתעדף שיקולים אתיים. פיתוח ושימוש בינה מלאכותית אחראיים יכולים למתן את האתגרים הללו ולהבטיח שהיתרונות של בינה מלאכותית יתממשו תוך מזעור הסיכונים הנלווים. הישאר מעודכן לחלק 3 של סדרה זו, שם נדון במעשים ואל תעשה של AI ובצעדים שאתה צריך לנקוט כדי להשתמש בבינה מלאכותית בעבודה שלך.
תודה שהצטרפת אלינו לחקר זה של בינה מלאכותית גנרטיבית בתחום הבריאות והמחקר
ברוכים הבאים לסדרה בת שלושה חלקים שלנו על תפקידה של בינה מלאכותית (AI) במחקר ובבריאות. חלק 1 מהסדרה שלנו, "AI is here. Now What?", חשפה את הפוטנציאל המדהים של בינה מלאכותית בתחום הבריאות והמחקר. חקרנו את ראשיתו של AI Generative, את האבולוציה שלו ואת הנגישות שלו ליחידים כיום. היתרונות של AI במחקר ובבריאות הובהרו, כולל תפקידו בניתוח נתונים, ארגון מידע, הדמיית נתונים, אבחון וניתוח נתונים.
חלק 2 התעמק בסיכונים ובשיקולים אתיים הקשורים לבינה מלאכותית בתחומנו. דנו באתגרים כמו טוהר הנתונים, חששות אתיים הנובעים מאלגוריתמים מוטים, תאימות לפרטיות נתונים ופגיעויות אבטחה. עלינו לנווט את האתגרים הללו כדי להבטיח פיתוח ושימוש אחראי בינה מלאכותית.
עכשיו, כשאנחנו יוצאים לדרך חלק 3 מהסדרה שלנו, אנו מעבירים את המיקוד שלנו להדרכה מעשית. בקטע זה, נדון במעשים ואל תעשה של בינה מלאכותית ונתאר את הצעדים החיוניים שעליך לנקוט כדי להשתמש בבינה מלאכותית בעבודה שלך.
עשה ואל תעשה של AI בתחום הבריאות והמחקר
ככל שה-AI ממשיכה לעצב את נוף שירותי הבריאות והמחקר, ההבנה כיצד לרתום את הכוח שלה באחריות וביעילות היא חשובה ביותר.
אל תתעלם מאחריות אתית: שיקולים אתיים בנתוני אימון בינה מלאכותית הם מכריעים, שכן הטיה יכולה להוביל לתוצאות לא שוות. חיוני לתת עדיפות להוגנות וצדק בשימוש בינה מלאכותית כדי למנוע התעלמות מבעיות אתיות, במיוחד בתחומים כמו שירותי בריאות.
אל תמהר להשתמש בבינה מלאכותית בלי שיקול זהיר: בעוד שיכולות ניתוח הנתונים של AI יכולות לחשוף דפוסים ומגמות נסתרות, ולהועיל הן למחקר והן לשירותי הבריאות, חשוב למשתמשים לשקול היטב כיצד ומתי להשתמש ב-AI בצורה בטוחה.
אל תזין PII או PHI: פרטיות המטופל והפרטיות צריכה להישאר בראש סדר העדיפויות שלנו. זכור ש- Generative AI ייקח כל מידע שתספק וייתכן שישתמש במידע זה בעת תגובה לארגונים אחרים. מסיבה זו, מידע סודי או מוגבל צריך לעולם לא להעלות לפלטפורמת AI Generative.
אל תוותר על האלמנט האנושי: בעוד שבינה מלאכותית יכולה לסייע במשימות, אל תאפשר לה לחשוב בשמך. בינה מלאכותית נטולת רגש או מחשבה אנושיים. זכרו את החשיבות של בדיקת עובדות ועיסוק בחשיבה ביקורתית.
עשה עדיפות לאבטחת סייבר: דגש על אבטחת סייבר כדי להגן מפני איומים הקשורים לבינה מלאכותית. פושעי סייבר משתמשים בבינה מלאכותית עבור התקפות מתקדמות, כמו זיופים עמוקים ותוכנות זדוניות פולימורפיות, מה שהופך את הערנות לקריטית.
DO כתובת טוהר הנתונים: כולם צריכים להבין את בסיס הנתונים של AI ואת ההטיות הפוטנציאליות. זה ממזער בעיות אמון ומסייע באימות תגובות שנוצרו בינה מלאכותית.
להבטיח פרטיות נתונים בתחום הבריאות: ציות ל-HIPAA לפרטיות המטופל. השתמש ב-de-identification ובמערכי נתונים סינתטיים כדי להגן על מידע מטופל תוך שימוש בבינה מלאכותית בתחום הבריאות.
עשה זהירות: בינה מלאכותית הופכת היבטים רבים של העבודה שלנו למהירים יותר, מה שיכול להקל על ביצוע טעויות ולעשות דברים רעים. היו תמציתיים וזהירים בעת מינוף כלי AI במקום העבודה.
איך אני מתחיל עם AI Generative באזור שלי?
עכשיו כשאתה מבין את היתרונות והאתגרים של AI Generative כמו ChatGPT או Bard, אתה עשוי לתהות כיצד הצוות שלך יכול למנף את הטכנולוגיה החזקה הזו.
חדשות טובות! אתה יכול להשתמש בנסיעת מבחן Generative AI טייס, תכונת הצ'אט המוגנת פנימית שלנו ב-Bing! התחל לשוחח בצ'אט עם כמה צעדים פשוטים!
אם תבחר להשתמש בכלי AI לעבודה מלבד הצ'אט המוגן הפנימי שתואר לעיל, יש כמה דברים שתצטרך לעשות.
רוצה ללמוד עוד על AI?
הסדרה בת שלושה חלקים שלנו בנושא AI גנראטיבי רק שרטה את פני השטח! יש עוד כל כך הרבה שאתה יכול ללמוד על האופן שבו בינה מלאכותית מחוללת משנה מחקר, שירותי בריאות וכל כך הרבה יותר! בדוק את המאמר הזה מאת HIMSS (חברת מערכות מידע וניהול שירותי בריאות) על הכוח והפוטנציאל של מודלים לשוניים גדולים בתחום הבריאות.
רוצה לנסות נסיעת AI אבל לא יודע מאיפה להתחיל?
תראו את זה מדריך למתחיל על היסודות של כתיבת הנחיה כדי לקבל את התשובות הטובות ביותר. רוצים לחפור לעומק? קבל מידע מעמיק יותר על כתיבת הנחיות יעילות עם בלוג זה מאת phData.
לסיכום
הסדרה שלנו חקרה בינה מלאכותית בתחום הבריאות והמחקר. התחלנו בחשיפת הפוטנציאל והשיקולים האתיים של Generative AI. כעת, בחלק האחרון, אנו מציעים הדרכה מעשית: תעדוף אבטחת סייבר, הבנת טוהר הנתונים והבטחת פרטיות הנתונים.
תודה שהצטרפת אלינו בחקירה זו של הפוטנציאל, האתגרים והיישומים המעשיים של AI. אנו מצפים לראות את ההשפעה החיובית שתמשיך להיות לבינה מלאכותית בתחום הבריאות והמחקר ככל שנתקדם יחד.
משרד המידע הראשי של HSC
MSC 09 5105
1 אוניברסיטת ניו מקסיקו
אלבוקרקי, NM 87131-0001
מיקום פיזי:
בניין מדעי הבריאות ושירות
סוויטה 169
טלפון: 505-925-1117
פקס: 505-272-2761
HSC-CIO-Notices@salud.unm.edu