Հուսով եմ, որ այս հաղորդագրությունը ձեզ լավ կգտնի: Արհեստական ​​ինտելեկտի (AI) գործիքների նկատմամբ ոգևորությունը բոլոր ժամանակների ամենաբարձր մակարդակի վրա է ամբողջ երկրի ակադեմիական համալսարաններում: AI տեխնոլոգիաների վերջին առաջընթացը հեշտացրել է այս գործիքների հասանելիությունը, քան երբևէ՝ ոմանց համար մտահոգություններ առաջացնելով, իսկ մյուսների համար՝ հուզմունք:

Մենք ուրախ ենք սկսել երեք մասից բաղկացած շարքը, «AI-ն այստեղ է: Հիմա ինչ?" Այս շարքի նպատակն է ապակեղծել արհեստական ​​ինտելեկտի դերը հետազոտությունների և առողջապահության ոլորտում: Այս առաջին մասը կկենտրոնանա այն առավելությունների վրա, որոնք AI-ն բերում է մեր ոլորտում՝ հատուկ շեշտադրումով Generative AI-ի վրա:

AI-ի համառոտ պատմություն 

Թեև «արհեստական ​​ինտելեկտ» տերմինը ստեղծվել է մինչև 1956 թվականը, «մտածող մեքենաներ» հասկացությունը գոյություն ունի ի վեր: ՀԱՆԵԼՈՒԿ ծածկագիրը կոտրվել է 1941 թվականին: Շուտով մինչև 2014 թվականը ծնվեց AI-ի նոր արշալույսը՝ Generative AI: Այս տեխնոլոգիան կարող է առաջացնել տեքստ, պատկերներ և այլ լրատվամիջոցներ՝ ի պատասխան հրահանգների: Generative AI առաջարկների նոր սերունդը՝ ChatGPT, Scribe, Jasper, DALL-E 2 և Bard, օգտագործում է բնական լեզվի մշակումը՝ համահունչ և համատեքստային համապատասխան տեքստ ստեղծելու, թվային պատկերներ ստեղծելու և նույնիսկ համակարգչային ծրագրավորման կոդ մշակելու համար:

Ինչու՞ հիպը հիմա: 

Generative AI-ն գոյություն ունի 2014 թվականից, սակայն վերջերս այն զգալի ուշադրություն է գրավել: Ինչո՞ւ։ Քանի որ այն դարձել է ավելի մատչելի, օգտագործողի համար հարմար և ծախսարդյունավետ: Միջին մարդն այժմ կարող է հաղորդակցվել AI-ի հետ խոսակցական ձևով և ականատես լինել մարդու նման արձագանքների՝ շնորհիվ առաջընթացների և Generative AI-ի անվճար հավելվածների առկայության: Այս հոդվածները Reuters և McKinsey & Company- ը բացատրեք, թե ինչպես են ChatGPT-ը և այլ Generative AI մոդելները փոխել, թե ինչպես ենք մենք դիտարկում AI-ն:

AI-ի առավելությունները հետազոտության և առողջապահության ոլորտում 

Հետազոտական ​​աջակցություն. Generative AI-ն, հսկայական քանակությամբ տվյալներ արագ մշակելու ունակությամբ, զգալիորեն մեծացնում է հետազոտական ​​ջանքերը: Այն օգնում է տվյալների հավաքագրմանը և վերլուծությանը, պոտենցիալ բացահայտելով ընթացիկ միտումները, հարաբերակցությունները կամ պատկերացումները, որոնք այլ կերպ կարող էին անտեսվել ավանդական հետազոտական ​​մեթոդների միջոցով: Սա կարող է հանգեցնել ավելի համապարփակ և ճշգրիտ բացահայտումների՝ արագացնելու գիտական ​​բացահայտումների տեմպերը:

Տեղեկատվական կազմակերպություն. Տվյալների կառավարման ոլորտում Generative AI-ն առանցքային դեր է խաղում: Այն կարող է արդյունավետ կերպով կազմակերպել և դասակարգել տվյալների հսկայական հավաքածուները՝ պարզեցնելով տվյալների որոնման և կառավարման գործընթացները: Ավտոմատացնելով այս առաջադրանքը՝ հետազոտողները և առողջապահության ոլորտի մասնագետները կարող են ավելի շատ կենտրոնանալ տվյալների վերլուծության և մեկնաբանության վրա:

Տվյալների պատկերացում. Գեներատիվ AI գործիքները կարող են փոխակերպել բարդ տվյալները տեսողական ինտուիտիվ ներկայացումների, ինչպիսիք են դիագրամները, ինտերակտիվ գծապատկերները և ինֆոգրաֆիկաները: Այս վիզուալիզացիաները ոչ միայն պարզեցնում են տվյալների ըմբռնումը, այլև հեշտացնում են հետազոտության արդյունքների և պատկերացումների արդյունավետ հաղորդակցումը բազմամասնագիտական ​​թիմերում: Դրանք կամրջում են տվյալների վերլուծաբանների և ոչ տեխնիկական շահագրգիռ կողմերի միջև առկա բացը` ապահովելով տվյալների նշանակության ավելի ամբողջական ըմբռնում:

Բարելավված ախտորոշում. Առողջապահության մեջ արհեստական ​​ինտելեկտի ամենափոխակերպիչ կիրառություններից մեկը նրա դերն է ախտորոշման մեջ: AI ալգորիթմները կարող են ուշագրավ ճշգրտությամբ վերլուծել բժշկական պատկերները, ինչպիսիք են ռենտգենյան ճառագայթները, MRI-ները և CT սկանավորումները, ինչպես նաև պաթոլոգիայի սլայդները և գենետիկական հաջորդականությունները: Սա կարող է արագացնել ախտորոշումը և նվազեցնել սխալների հավանականությունը՝ բարելավելով հիվանդի արդյունքները:

Տվյալների վերլուծություն և պատկերացումներ. AI-ն գերազանցում է խոշոր, բարդ տվյալների հավաքածուները մշակելու և վերլուծելու գործում: Այն կարող է մաղել տվյալների հսկայական ծավալը՝ բացահայտելու բարդ օրինաչափություններ, միտումներ կամ անոմալիաներ, որոնք կարող են աննկատ լինել մարդկանց հետազոտողների համար: Այս պատկերացումներն անգնահատելի են ինչպես հետազոտական ​​նախաձեռնությունների, այնպես էլ առողջապահության ոլորտում անհատականացված բուժման պլանների մշակման համար: AI-ի վրա հիմնված վերլուծությունը թույլ է տալիս տվյալների վրա հիմնված որոշումներ կայացնել, ինչը կարող է հանգեցնել ավելի արդյունավետ և նպատակային միջամտությունների: 

Ցանկանու՞մ եք ավելին իմանալ այն մասին, թե ինչպես է գեներատիվ AI-ն մշակվում և օգտագործվում:  

Ստուգեք այս հոդվածները ըստ IBM, Տվյալների գիտություն UA և Առողջապահություն Առողջապահության և հետազոտության ոլորտում արհեստական ​​ինտելեկտի օգուտների մասին:

Հետազոտության առաջընթացի արագացումից մինչև տվյալների կառավարման բարելավում, տվյալների վիզուալիզացիայի պարզեցում և ախտորոշման և տվյալների վերլուծության հեղափոխություն, AI-ն հզոր գործիք է: Այն ունի առողջապահական ոլորտները հեղափոխելու ներուժ: AI-ի, մասնավորապես Generative AI-ի առավելությունները հասկանալը կարող է օգնել մեզ օգտագործել դրա ներուժը՝ բարելավելու հիվանդների արդյունքները և պարզեցնելու հետազոտական ​​գործընթացները: Հետևե՛ք Part 2 Այս շարքից, որտեղ մենք կխորանանք Առողջապահության և հետազոտության ոլորտներում AI-ի օգտագործման ռիսկերի և էթիկական նկատառումների մեջ:

 Շնորհակալություն Generative AI-ի ներուժի այս հետազոտությանը միանալու համար:

Բարի գալուստ մեր շարքի 2-րդ մաս, «AI-ն այստեղ է: Հիմա ի՞նչ»: Առաջին մասում մենք ուսումնասիրեցինք AI-ի հետաքրքիր առավելությունները՝ կենտրոնանալով Generative AI-ի վրա: 2-րդ մասում եկեք ուսումնասիրենք AI-ի էթիկայի բարդ տարածքը և հնարավոր թակարդները, մինչ մենք շարունակում ենք մեր ճանապարհորդությունը արհեստական ​​ինտելեկտի աշխարհում առողջապահության և հետազոտության ոլորտում: 

 AI: Մութ կողմը 

Հիվանդների արդյունքները բարելավելու և հետազոտական ​​գործընթացները պարզեցնելու համար AI-ի ներուժն օգտագործելու համար կարևոր է հասկանալ այս հզոր տեխնոլոգիայի հետ կապված մարտահրավերներն ու էթիկական երկընտրանքները: Ստորև մենք կազմել ենք Առողջապահության և հետազոտության ոլորտում Generative AI-ի հիմնական մարտահրավերներից մի քանիսը: 

Մարտահրավերներ և ռիսկեր AI-ում 

Տվյալների մաքրություն. Արհեստական ​​ինտելեկտի հետ կապված ամենակարևոր մարտահրավերներից մեկը կայանում է նրանում, որ կազմակերպությունները ունեն AI համակարգերի հիմքում ընկած տվյալների վերաբերյալ սահմանափակ ըմբռնումը, ներառյալ AI-ի ուսուցման և դրա վարքագծի բացակայությունը տարբեր համատեքստերում: Գիտելիքների այս բացը էական վտանգ է ներկայացնում՝ քայքայելով վստահությունը և առաջացնելով անորոշություն: Ավելին, դա դժվարություններ է ստեղծում արհեստական ​​ինտելեկտի կողմից ստեղծված պատասխանների վավերացման հարցում:  

Տվյալների մաքրության խնդիրն ավելի ընդգծված է դառնում, երբ հաշվի ենք առնում AI հալյուցինացիաները, որտեղ մեծ լեզվական մոդելները, ինչպիսիք են GPT-4-ը կամ Google PaLM-ը, վստահորեն առաջացնում են: կեղծ տեղեկություններ. Այս բարդությունները նավարկելու ժամանակ օգտատերերը բախվում են ճշգրիտ և շինծու բովանդակությունը տարբերելու խնդրին՝ ընդգծելով AI հավելվածների ոլորտում տվյալների մաքրության կարևորությունը: Լրացուցիչ տեղեկությունների համար տես այս հոդվածը AI հալյուցինացիաներ.  

Էթիկական մտահոգություններ. AI ալգորիթմները, մասնավորապես մեքենայական ուսուցման մոդելները, կարող են ժառանգել շեղումներ, որոնք առկա են այն տվյալների մեջ, որոնց վրա նրանք վերապատրաստվում են: Այս կողմնակալությունը կարող է հանգեցնել անարդար կամ խտրական որոշումների: Օրինակ՝ առողջապահության ոլորտում, կողմնակալ ալգորիթմները կարող են առաջարկել բուժումներ, որոնք նպաստում են մեկ ժողովրդագրական տվյալներին մյուսին, ինչը հանգեցնում է առողջապահության անհավասար արդյունքների: Էթիկական նկատառումները կարևոր են, որպեսզի AI-ն օգտագործվի արդար և արդար ձևով: 

Տվյալների գաղտնիության մտահոգությունները. Առողջապահության ոլորտում հիվանդների տվյալների պաշտպանությունը և HIPAA-ի հետ համապատասխանությունը առաջնային են: Գեներատիվ AI-ն վերապատրաստվում է սինթետիկ տվյալների հավաքածուների միջոցով. այլ կերպ ասած, նրանք նման են երեխայի, ով լսում է քո յուրաքանչյուր բառը, իսկ հետո այդ բառերը կամենում է կրկնում: Հիշեք, որ AI-ն կվերցնի ձեր տրամադրած ցանկացած տեղեկություն և պոտենցիալ կօգտագործի այն պատասխանելիս այլ կազմակերպության AI-ն հուշում է. Գաղտնի (PHI, PII) կամ սահմանափակ (ոչ հրապարակային տեղեկություններ, ինչպիսիք են հետազոտությունները կամ ֆինանսական տվյալները) տեղեկատվությունը պետք է. երբեք կարող է վերբեռնվել կամ օգտագործվել ցանկացած AI հավելվածում: Խնդրում ենք մուտքագրել միայն այն տվյալները, որոնք հասանելի են հանրությանը:  

Առողջապահության գաղտնիության և արհեստական ​​ինտելեկտի խաչմերուկի վերաբերյալ հետագա պատկերացումների համար խնդրում ենք ուսումնասիրել հոդվածները Կարգավորման վերանայում և Բանկի տեղեկատվության անվտանգություն: Հիվանդների տվյալների պաշտպանությունը և կարգավորող չափանիշներին համապատասխանելը մնում է առաջնահերթություն, քանի որ մենք նավարկում ենք AI-ի զարգացող լանդշաֆտը առողջապահության և հետազոտության ոլորտում: 

Անվտանգության խոցելիություններ. AI-ն պաշտպանված չէ սպառնալիքների դերակատարների կողմից շահագործումից: Կիբերհանցագործներն արդեն օգտագործում են AI-ն՝ առաջադեմ ստեղծելու համար ֆիշինգի գրոհներ և սինթետիկ կրիչներ, ինչպիսիք են թվայնորեն փոփոխված վիդեո և ձայնային կլոններ թիրախավորված զոհերին խաբելու համար։ Նույնիսկ ChatGPT-ն օգտագործվել է դիզայնի մեջ չարամիտ և տեղեկատվություն գողացող վիրուս որը կարող է շրջանցել անվտանգության ժամանակակից հսկողությունը: Այս տագնապալի միտումը ընդգծում է կիբերհանցագործների աճող ջանքերը՝ AI գործիքները զինելու համար՝ ChatGPT-ի նման հարթակներում քննարկումները դարձնելով մութ ցանցի ամենաթեժ թեմաներից մեկը: 

Ի՞նչ ավելին իմանալ AI-ի ռիսկերի մասին:  

Ստուգեք այս հոդվածները Ներկառուցված է և Forbes- ը  

Արհեստական ​​ինտելեկտի «մութ կողմը» նավարկելու ժամանակ մեզ համար կարևոր է տեղեկացված մնալը, կիբերանվտանգության կայուն միջոցառումներ իրականացնելը և էթիկական նկատառումները առաջնահերթություն տալ: Արհեստական ​​ինտելեկտի պատասխանատու մշակումն ու օգտագործումը կարող են մեղմել այս մարտահրավերները և ապահովել AI-ի օգուտների իրացումը՝ նվազագույնի հասցնելով հարակից ռիսկերը: Հետևե՛ք այս շարքի 3-րդ մասին, որտեղ մենք կքննարկենք արհեստական ​​ինտելեկտի անելիքներն ու չարածները, ինչպես նաև այն քայլերը, որոնք դուք պետք է ձեռնարկեք՝ ձեր աշխատանքում արհեստական ​​ինտելեկտն օգտագործելու համար:  

Շնորհակալություն մեզ միանալու համար Առողջապահության և հետազոտությունների ոլորտում Generative AI-ի այս հետազոտությանը

Բարի գալուստ մեր երեք մասից բաղկացած շարքը, որը նվիրված է Արհեստական ​​ինտելեկտի (AI) դերին հետազոտության և առողջապահության ոլորտում: Part 1 Մեր շարքի՝ «AI-ն այստեղ է: Հիմա ի՞նչ», բացահայտեց Արհեստական ​​ինտելեկտի ուշագրավ ներուժը առողջապահության և հետազոտության ոլորտում: Մենք ուսումնասիրեցինք Generative AI-ի սկիզբը, դրա էվոլյուցիան և այսօր անհատների համար հասանելիությունը: Բացահայտվեցին AI-ի օգուտները հետազոտության և առողջապահության ոլորտում, ներառյալ դրա դերը տվյալների վերլուծության, տեղեկատվության կազմակերպման, տվյալների վիզուալիզացիայի, ախտորոշման և տվյալների վերլուծության մեջ:

Part 2 խորացել է մեր ոլորտում AI-ի հետ կապված ռիսկերի և էթիկական նկատառումների մեջ: Մենք քննարկեցինք այնպիսի մարտահրավերներ, ինչպիսիք են տվյալների մաքրությունը, կողմնակալ ալգորիթմներից բխող էթիկական մտահոգությունները, տվյալների գաղտնիության համապատասխանությունը և անվտանգության խոցելիությունը: Մենք պետք է նավարկենք այս մարտահրավերները՝ ապահովելու AI-ի պատասխանատու զարգացում և օգտագործում:

Այժմ, երբ մենք սկսում ենք Part 3 մեր շարքից, մենք մեր ուշադրությունը տեղափոխում ենք գործնական առաջնորդության վրա: Այս հատվածում մենք կքննարկենք արհեստական ​​ինտելեկտի անելիքներն ու չարածները և կներկայացնենք այն էական քայլերը, որոնք դուք պետք է ձեռնարկեք՝ ձեր աշխատանքում արհեստական ​​ինտելեկտն օգտագործելու համար:

Առողջապահության և հետազոտության ոլորտում արհեստական ​​ինտելեկտի DO-ներն ու ՉԻ-երը

Քանի որ արհեստական ​​ինտելեկտը շարունակում է ձևավորել առողջապահության և հետազոտությունների լանդշաֆտը, կարևոր է հասկանալ, թե ինչպես օգտագործել դրա ուժը պատասխանատու և արդյունավետ:

Մի անտեսեք էթիկական պատասխանատվությունը. AI-ի վերապատրաստման տվյալների էթիկական նկատառումները շատ կարևոր են, քանի որ կողմնակալությունը կարող է հանգեցնել անհավասար արդյունքների: Արհեստական ​​ինտելեկտի կիրառման մեջ անհրաժեշտ է առաջնահերթություն տալ արդարությունն ու արդարությունը՝ խուսափելու էթիկական խնդիրները անտեսելուց, հատկապես այնպիսի ոլորտներում, ինչպիսին է առողջապահությունը:

Մի շտապեք օգտագործել AI-ն առանց մանրակրկիտ քննարկման. Թեև AI-ի տվյալների վերլուծության հնարավորությունները կարող են բացահայտել թաքնված օրինաչափություններ և միտումներ՝ օգուտ տալով և՛ հետազոտություններին, և՛ առողջապահությանը, օգտատերերի համար կարևոր է ուշադիր դիտարկել, թե ինչպես և երբ օգտագործել AI-ն անվտանգ ձևով:

ՄԻ Մուտքագրեք PII կամ PHI՝ Հիվանդի և անձնական գաղտնիությունը պետք է մնա մեր թիվ մեկ առաջնահերթությունը: Հիշեք, որ Generative AI-ն կվերցնի ձեր տրամադրած ցանկացած տեղեկություն և հնարավոր է օգտագործել այս տեղեկատվությունը այլ կազմակերպություններին պատասխանելիս: Այդ պատճառով գաղտնի կամ սահմանափակ տեղեկատվությունը պետք է երբեք վերբեռնել Generative AI հարթակ:

Մի հրաժարվեք մարդկային տարրից. Թեև AI-ն կարող է օգնել առաջադրանքներ կատարելիս, թույլ մի տվեք մտածել ձեր անունից: AI-ն զուրկ է մարդկային զգացմունքներից կամ մտքից: Հիշեք փաստերի ստուգման և քննադատական ​​մտածողության մեջ ներգրավվելու կարևորությունը:

Առաջնահերթություն տվեք կիբերանվտանգությանը. Ընդգծեք կիբերանվտանգությունը՝ AI-ի հետ կապված սպառնալիքներից պաշտպանվելու համար: Կիբերհանցագործները AI-ն օգտագործում են առաջադեմ հարձակումների համար, ինչպիսիք են խորը կեղծիքները և պոլիմորֆ չարամիտ ծրագրերը, ինչը կարևոր է դարձնում զգոնությունը:

DO հասցեի տվյալների մաքրությունը. Բոլորը պետք է հասկանան AI-ի տվյալների հիմքը և հնարավոր կողմնակալությունները: Սա նվազագույնի է հասցնում վստահության խնդիրները և օգնում է ստուգել AI-ի կողմից ստեղծված պատասխանները:

Ապահովեք տվյալների գաղտնիությունը առողջապահության ոլորտում. Համապատասխանեք HIPAA-ին հիվանդի գաղտնիության համար: Օգտագործեք նույնականացման և սինթետիկ տվյալների շտեմարաններ՝ պաշտպանելու հիվանդի տեղեկատվությունը առողջապահական ոլորտում AI-ի օգտագործման ընթացքում:

Զգույշ եղեք. AI-ն ավելի արագ է դարձնում մեր աշխատանքի շատ ասպեկտներ, ինչը կարող է հեշտացնել սխալներ և վատ բաներ անելը: Եղեք հակիրճ և զգույշ աշխատավայրում AI գործիքներ օգտագործելիս:

Ինչպե՞ս կարող եմ սկսել Generative AI-ն իմ տարածքում:

Այժմ, երբ հասկանում եք Generative AI-ի առավելություններն ու մարտահրավերները, ինչպիսիք են ChatGPT-ը կամ Bard-ը, կարող եք մտածել, թե ինչպես կարող է ձեր թիմը օգտագործել այս հզոր տեխնոլոգիան:

Լավ լուր! Դուք կարող եք փորձարկել Generative AI-ն՝ օգտագործելով Copilot, մեր ներքին պաշտպանված զրույցի հնարավորությունը Bing-ում: Սկսեք զրուցել մի քանի պարզ քայլով:

1. Մուտք գործեք UNM Health and Health Sciences ցանց:
2. Նավարկեք դեպի Microsoft Bing:       

1. Սեղմեք Զրույց վերին ձախ անկյունում:
2. Սկսեք զրուցել:     

Եթե ​​դուք ընտրում եք օգտագործել AI գործիքներն այլ աշխատանքի համար, քան վերը նկարագրված ներքին պաշտպանված զրույցը, կան մի քանի բան, որ դուք պետք է անեք:

• Տեղեկատվական անվտանգության գրասենյակի և կիբերանվտանգության մեր թիմերը կհետևեն Generative AI հարցումներին Learning Central-ի միջոցով:
• Յուրաքանչյուր ոք, ով ցանկանում է օգտագործել AI-ն, բացի Copilot-ից, պետք է լրացնի Generative AI ուսուցման մոդուլը:
• Այս մոդուլը լրացնելու համար խնդրում ենք մուտք գործել Learning Central և որոնել CLT 303 Generative AI հետազոտության և առողջապահության ոլորտում.

 Ցանկանու՞մ եք ավելին իմանալ AI-ի մասին:

Գեներատիվ AI-ի վերաբերյալ մեր երեք մասից բաղկացած շարքը միայն քերծեց մակերեսը: Շատ ավելին կարող եք իմանալ այն մասին, թե ինչպես է գեներատիվ AI-ն փոխակերպում հետազոտությունը, առողջապահությունը և շատ ավելին: Ստուգեք այս հոդվածը HIMSS (Առողջապահության տեղեկատվական և կառավարման համակարգերի հասարակություն)  Առողջապահության ոլորտում մեծ լեզվական մոդելների հզորության և ներուժի մասին:

 Ցանկանու՞մ եք փորձարկել դրայվային AI, բայց չգիտեք որտեղից սկսել:

Ստուգել այս սկսնակների ուղեցույց լավագույն պատասխանները ստանալու համար հուշում գրելու հիմունքների մասին: Ցանկանու՞մ եք ավելի խորանալ: Ստացեք ավելի խորը տեղեկատվություն այս բլոգից արդյունավետ հուշումներ գրելու մասին phData.

 Եզրափակելով

Մեր շարքը ուսումնասիրել է AI-ն առողջապահության և հետազոտության ոլորտում: Մենք սկսեցինք բացահայտելով Generative AI-ի ներուժը և էթիկական նկատառումները: Այժմ, վերջին մասում, մենք առաջարկում ենք գործնական ուղեցույց՝ առաջնահերթություն տալ կիբերանվտանգությանը, հասկանալ տվյալների մաքրությունը և ապահովել տվյալների գաղտնիությունը:

Շնորհակալություն AI-ի ներուժի, մարտահրավերների և գործնական կիրառությունների այս ուսումնասիրությանը մեզ միանալու համար: Մենք անհամբեր սպասում ենք տեսնելու այն դրական ազդեցությունը, որը AI-ն կշարունակի ունենալ առողջապահության և հետազոտության ոլորտում, մինչ մենք միասին առաջ ենք շարժվում: