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このメッセージがあなたに元気を与えてくれることを願っています。全国の大学キャンパスでは、人工知能 (AI) ツールに対する熱意がかつてないほど高まっています。 AI テクノロジーの最近の進歩により、これらのツールへのアクセスがかつてないほど容易になり、一部の人にとっては懸念が生じ、また別の人にとっては興奮が高まっています。
3 部構成のシリーズを開始できることに興奮しています。 「AIはここにあります。それで?" このシリーズは、研究と医療における人工知能の役割を分かりやすく理解することを目的としています。この最初の記事では、AI が私たちの分野にもたらすメリット、特に生成 AI に焦点を当てます。
AIの簡単な歴史
「人工知能」という用語は 1956 年まで造られませんでしたが、「思考機械」という概念は XNUMX 年から存在していました。 エニグマ コードは 1941 年に解読されました。2014 年に早送りすると、AI の新たな夜明けである生成 AI が誕生しました。このテクノロジーは、プロンプトに応じてテキスト、画像、その他のメディアを生成できます。新世代の生成 AI 製品 (ChatGPT、Scribe、Jasper、DALL-E 2、および Bard) は、自然言語処理を利用して、一貫性のある文脈に関連したテキストを生成し、デジタル画像を作成し、さらにはコンピューター プログラミング コードを開発します。
なぜ今、誇大宣伝が行われるのか?
生成 AI は 2014 年から存在していましたが、最近になって大きな注目を集めています。なぜ?なぜなら、よりアクセスしやすく、使いやすく、コスト効率が高くなったからです。進歩と無料の生成 AI アプリの利用のおかげで、一般の人は会話形式で AI と対話し、人間のような反応を目撃できるようになりました。これらの記事は、 ロイター通信社 と マッキンゼーアンドカンパニー ChatGPT やその他の生成 AI モデルが AI に対する見方をどのように変えたかを説明します。
研究とヘルスケアにおける AI の利点
研究支援: 生成 AI は、膨大な量のデータを迅速に処理する能力を備えており、研究活動を大幅に強化します。データの収集と分析に役立ち、従来の調査方法では見落とされていた可能性のある現在の傾向、相関関係、洞察を明らかにする可能性があります。これにより、より包括的で正確な発見が得られ、科学的発見のペースが加速する可能性があります。
情報組織: データ管理の分野では、生成 AI が極めて重要な役割を果たします。膨大なデータセットを効率的に整理および分類できるため、データの取得および管理プロセスが簡素化されます。このタスクを自動化することで、研究者や医療専門家はデータの分析と解釈にさらに集中できるようになります。
データの視覚化: 生成 AI ツールは、複雑なデータを図、インタラクティブなチャート、インフォグラフィックなどの視覚的に直感的な表現に変換できます。これらの視覚化により、データの理解が簡素化されるだけでなく、学際的なチーム内での研究結果や洞察の効果的なコミュニケーションも促進されます。データ アナリストと技術以外の関係者との間のギャップを埋め、データの重要性をより総合的に理解できるようにします。
改善された診断: 医療における AI の最も革新的な応用の 1 つは、診断における AI の役割です。 AI アルゴリズムは、X 線、MRI、CT スキャンなどの医療画像、病理スライドや遺伝子配列を驚くべき精度で分析できます。これにより、診断が迅速化され、間違いの可能性が減り、患者の転帰が改善される可能性があります。
データ分析と洞察: AI は、大規模で複雑なデータセットの処理と分析に優れています。膨大な量のデータをふるいにかけて、人間の研究者には感知できない複雑なパターン、傾向、異常を特定できます。これらの洞察は、研究活動と医療における個別の治療計画の開発の両方にとって非常に貴重です。 AI 主導の分析により、データ主導の意思決定が可能になり、より効果的で的を絞った介入につながります。
生成 AI がどのように開発および使用されているかについて詳しく知りたいですか?
これらの記事をチェックしてください IBM、 データサイエンスUA と ヘルステック ヘルスケアと研究における AI の利点について。
研究の進歩の加速からデータ管理の強化、データの視覚化の簡素化、診断やデータ分析の革新に至るまで、AI は強力なツールです。医療分野に革命を起こす可能性を秘めています。 AI、特に生成 AI の利点を理解することは、その潜在力を活用して患者の転帰を改善し、研究プロセスを合理化するのに役立ちます。乞うご期待 第2部 このシリーズでは、ヘルスケアおよび研究分野で AI を使用するリスクと倫理的考慮事項について詳しく説明します。
Generative AI の可能性の探求にご参加いただきありがとうございます。
シリーズのパート 2 へようこそ。 「AI が登場しました。これからどうするのですか?」 第 2 回では、生成 AI に焦点を当てて、AI の魅力的な利点を探りました。パート XNUMX では、医療と研究における人工知能の世界の旅を続けながら、AI 倫理の複雑な領域と潜在的な落とし穴を探ってみましょう。
AI: ダークサイド
AI の可能性を活用して患者の転帰を改善し、研究プロセスを合理化するには、この強力なテクノロジーに伴う課題と倫理的ジレンマを理解することが重要です。以下に、医療と研究における生成 AI の主な課題をいくつかまとめました。
AI における課題とリスク
データの純度: AI に関する最も重大な課題の 1 つは、AI のトレーニング方法やさまざまな状況における AI の動作に関する洞察の欠如など、AI システムを支えるデータに関して組織が持つ理解が限られていることです。この知識のギャップは、信頼を損ない、不確実性を引き起こすため、重大なリスクをもたらします。さらに、AI が生成した応答の検証が困難になります。
GPT-4 や Google PaLM などの大規模な言語モデルが自信を持って生成する AI 幻覚を考慮すると、データの純度の問題がさらに顕著になります。 虚偽の情報。これらの複雑さを乗り越える際に、ユーザーは正確なコンテンツと捏造されたコンテンツを区別するという課題に直面しており、AI アプリケーションの領域ではデータの純度が最も重要であることが強調されています。詳細については、この記事をご覧ください AIの幻覚。
倫理的懸念: AI アルゴリズム、特に機械学習モデルは、トレーニングの対象となるデータに存在するバイアスを継承する可能性があります。この偏見は、不公平または差別的な決定につながる可能性があります。たとえば、医療分野では、偏ったアルゴリズムにより、ある人口統計が別の人口統計よりも有利な治療法が推奨される可能性があり、その結果、医療成果が不公平になる可能性があります。 AI が公平かつ公正な方法で使用されることを保証するには、倫理的配慮が不可欠です。
データのプライバシーに関する懸念: 医療の分野では、患者データの保護と HIPAA への準拠が最も重要です。生成 AI は合成データセットを使用してトレーニングされます。言い換えれば、彼らはあなたの言葉をすべて聞いて、それを意のままに吐き出す子供のようなものです。 AI はあなたが提供したあらゆる情報を取得し、応答する際にそれを使用する可能性があることに注意してください。 他の組織の AI がプロンプトを表示します。機密情報 (PHI、PII) または制限付き情報 (研究データや財務データなどの非公開情報) は、 決して アップロードしたり、あらゆる AI アプリケーションで使用したりできます。一般に公開されるデータのみを入力してください。
医療プライバシーと人工知能の交差点についてさらに詳しく知りたい場合は、次の記事をご覧ください。 規制の見直し と 銀行情報のセキュリティ。 医療と研究における AI の進化する状況を乗り切る上で、患者データを保護し、規制基準を遵守することは引き続き最優先事項です。
セキュリティの脆弱性: AI は、脅威アクターによる悪用を受けないわけではありません。サイバー犯罪者はすでに AI を利用して高度なセキュリティを構築しています。 フィッシング攻撃 および合成メディアなど デジタル的に変更されたビデオと音声のクローン 標的となった被害者を騙したため。 ChatGPT も設計に活用されています。 マルウェア と 情報窃盗ウイルス』 最新のセキュリティ制御を回避できる可能性があります。この憂慮すべき傾向は、AI ツールを武器化しようとするサイバー犯罪者の取り組みの増大を浮き彫りにしており、ChatGPT のようなプラットフォームに関する議論がダークウェブで最もホットなトピックの 1 つになっています。
AI のリスクについてさらに学ぶにはどうすればよいでしょうか?
AI の「ダークサイド」に対処するには、常に情報を入手し、堅牢なサイバーセキュリティ対策を導入し、倫理的考慮事項を優先することが重要です。責任ある AI の開発と使用により、これらの課題を軽減し、関連するリスクを最小限に抑えながら AI の利点を確実に実現できます。このシリーズのパート 3 にご期待ください。そこでは、AI に関してすべきこととしてはいけないこと、および仕事で AI を使用するために必要な手順について説明します。
ヘルスケアと研究における生成 AI の探索にご参加いただきありがとうございます
研究と医療における人工知能 (AI) の役割に関する 3 部構成のシリーズへようこそ。 第1部 私たちのシリーズ「AI is here. Now What?」では、医療と研究における人工知能の驚くべき可能性を明らかにしました。私たちは、生成 AI の始まり、その進化、そして今日の個人へのアクセス可能性について調査しました。データ分析、情報整理、データ視覚化、診断、データ分析における AI の役割を含め、研究と医療における AI の利点が解明されました。
第2部 私たちの分野における AI に関連するリスクと倫理的考慮事項を詳しく掘り下げました。データの純度、偏ったアルゴリズムから生じる倫理的懸念、データプライバシーのコンプライアンス、セキュリティの脆弱性などの課題について話し合いました。責任ある AI の開発と使用を保証するには、これらの課題を乗り越える必要があります。
さて、私たちが着手するにあたり、 第3部 このシリーズでは、実践的なガイダンスに焦点を移します。このセグメントでは、AI に関してすべきこととしてはいけないことについて説明し、仕事で AI を使用するために必要な重要な手順の概要を説明します。
ヘルスケアと研究における AI の「すべきこと」と「してはいけないこと」
AI が医療と研究の状況を形成し続ける中、その能力を責任を持って効果的に活用する方法を理解することが最も重要です。
倫理的責任を無視しないでください。 偏見は不平等な結果につながる可能性があるため、AI トレーニング データにおける倫理的考慮は非常に重要です。特にヘルスケアなどの分野では、倫理的な問題を見落とさないように、AI の活用において公平性と正義を優先することが不可欠です。
慎重に検討せずに、急いで AI を使用しないでください。 AI のデータ分析機能は隠れたパターンや傾向を明らかにし、研究と医療の両方に利益をもたらしますが、ユーザーは AI をいつどのように安全に使用するかを慎重に検討することが重要です。
PII または PHI は入力しないでください: 患者と個人のプライバシーは引き続き最優先事項である必要があります。 Generative AI は、お客様が提供したあらゆる情報を取得し、他の組織に対応する際にこの情報を使用する可能性があることに注意してください。このため、機密情報または制限された情報は、 決して Generative AI プラットフォームにアップロードされます。
人間的な要素を放棄しないでください。 AI はタスクを支援することはできますが、ユーザーに代わって考えることを許可しないでください。 AIには人間の感情や思考がありません。事実確認と批判的思考の重要性を忘れないでください。
サイバーセキュリティを優先してください: AI 関連の脅威から保護するためにサイバーセキュリティを重視します。サイバー犯罪者は、ディープフェイクやポリモーフィック マルウェアなどの高度な攻撃に AI を使用するため、警戒が重要になります。
DO はデータの純度に対処します。 誰もが AI のデータ基盤と潜在的なバイアスを理解する必要があります。これにより、信頼性の問題が最小限に抑えられ、AI が生成した応答の検証が容易になります。
医療分野におけるデータプライバシーを確保してください: 患者のプライバシーについては HIPAA に準拠します。医療分野で AI を活用しながら、匿名化データセットと合成データセットを使用して患者情報を保護します。
注意してください: AI によって私たちの仕事のさまざまな側面が高速化されているため、間違いを犯したり、悪いことをしたりしやすくなる可能性があります。職場で AI ツールを活用する場合は、簡潔かつ注意してください。
私の地域でジェネレーティブ AI を始めるにはどうすればよいですか?
ChatGPT や Bard などの生成 AI の利点と課題を理解したところで、チームがこの強力なテクノロジーをどのように活用できるか疑問に思うかもしれません。
グッドニュース! Generative AI をテストするには、次を使用します。 副操縦士、Bing の内部的に保護されたチャット機能です。いくつかの簡単な手順でチャットを始めましょう。
上記で説明した内部的に保護されたチャット以外の仕事に AI ツールを利用することを選択した場合は、いくつかのことを行う必要があります。
AI についてもっと知りたいですか?
生成 AI に関する 3 部構成のシリーズは表面をなぞっただけです。生成 AI が研究や医療などをどのように変革しているかについて、学べることがたくさんあります。この記事はこちらからご覧ください HIMSS (医療情報管理システム協会) 医療における大規模な言語モデルの力と可能性について。
AI をテストしたいが、どこから始めればよいかわかりませんか?
これをチェック ビギナーズガイド 最良の回答を得るためのプロンプトの書き方の基本について説明します。さらに深く掘り下げたいですか?このブログで効果的なプロンプトの作成に関する詳細情報を入手してください。 phデータ.
まとめ
私たちのシリーズでは、医療と研究における AI について調査してきました。私たちは、Generative AI の可能性と倫理的考慮事項を明らかにすることから始めました。最後の部分では、サイバーセキュリティを優先し、データの純度を理解し、データのプライバシーを確保するという実践的なガイダンスを提供します。
AI の可能性、課題、実用的なアプリケーションの探求にご参加いただきありがとうございます。私たちは、共に前進する中で、AI が医療と研究に今後もプラスの影響を与えることを楽しみにしています。
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