“Kadınların %88'i hiçbir zaman meme kanserine yakalanmayacaktır. Neden onları her yıl veya iki yılda bir mamografiye tabi tutuyorsunuz? Bu para, zaman, enerji kaybıdır. Riski yeniden tanımlamanın zamanı geldi.” Şu anda – tekrarlamakta fayda var – mamografinin meme kanserinden ölümleri azaltmak için elimizdeki en iyi araç olmayı sürdürdüğü göz önüne alındığında, belki biraz buyurgan ve kışkırtıcı bir ifade; ancak taramaların (ve sadece meme kanseri için değil) doktorların kullanabileceği yeni araçlar ve en önemlisi yapay zeka sayesinde önemli ölçüde iyileştirilebileceğine şüphe yok. Bunu desteklemek Eric Topolonu kuran ve yöneten Amerikalı kardiyolog Scripps Araştırma Çeviri Enstitüsü Kendisi dijital tıpta (bu konuyu kırk yıl önce yüksek lisans tezinde tartışmıştı) ve yapay zekanın tıpta uygulanmasında dünyanın önde gelen uzmanları arasında yer alıyor. Topol kitabı 2019'da yayınladı Derin Tıp: Yapay Zeka Sağlık Hizmetlerini Nasıl Yeniden İnsan Haline Getirebilir?kendi görüşüne göre yapay zekanın klinik uygulamada nasıl ve neden devrim yaratacağını kapsamlı bir şekilde tartıştığı bir makale; Birkaç hafta önce uzman, bir röportajda konuya geri döndü. Doug Floraderginin editörü Hassas Onkolojide Yapay Zeka. Ve diğer şeylerin yanı sıra, başta da belirttiğimiz gibi, onkolojik taramanın, doğal olarak yapay zekanın yardımıyla ve muazzam miktarda veriyi inceleyebilme yeteneğiyle tamamen yeniden düşünülmesi gerektiğinden de bahsetti.
PatientGpt ve yapay zeka biyomedikal araştırmaları hızlandırıyor
kaydeden Dario Rubino
22 Ağustos 2023
Kolay oldu
Ama sırayla gidelim. Yapay zeka araçlarının açtığı senaryolar nispeten yeni ve bir şekilde yerine oturdu: “Doksanlı yıllarda – diyor Topol – büyük veri kümelerini az çok yapılandırılmış bir şekilde biriktirmeye başladık. Birkaç yıl sonra, İnternetin, bağlantılı sensörlerin ve telefonların gelişip yaygınlaşmasıyla birlikte 'dijital biyoloji' dönemi başladı. Bir anda muazzam miktarda veri elimizde oldu.” Ancak bunları analiz edecek bir araç eksikti: ve işte bu veri denizinde “gezinmeyi” ve ondan önemli bilgiler çıkarmayı mümkün kılan yapay zeka algoritmaları geldi. Tıbbın, özellikle de onkolojinin özelliklerini değiştirmek: Bilim adamı, “Kanser genetik bir hastalıktır” diyor, ancak aynı zamanda genetik bir hastalık da değil. Yalnız genetik bir hastalık. Genom, çevre, bağışıklık sistemi ve çok daha fazlasıyla ilgili birçok düzeyde verinin mevcut olması onkoloji için kesinlikle hayati önem taşıyor.”
Araştırma: sentetik veri nedir? Ve neden gerçek olanları değiştiriyorlar?
kaydeden Tiziana Moriconi
22 Kasım 2023
Ai ve Ai var
Diğer şeylerin yanı sıra, “yapay zeka” artık çok belirsiz bir tanımdır ve bunun biraz daha ayrıntılı hale getirilmesi gerekir. Çünkü araçları ve çeşitleri yıllar içinde çok daha iyiye doğru çeşitlendi. Topol, yakın zamana kadar yapay zekaların çoğunlukla “tek modlu” olduğunu, yani yalnızca tek tür girdiyi işleyebildiğini ve aynı zamanda denetim (yani girdileri ve çıktıları “etiketleyen” bir insan kullanıcı) gerektirdiğini ve ” algoritmaya rehberlik etti); Ancak bugün, tıp alanında farklı girdileri (ziyaretlerin ses kayıtları, teşhis görüntüleri, slaytlar, metin notları vb.) işleyebilen ve kendi kendine veya denetlenmeden, yani özerk olarak işleyebilen çok modlu algoritmalar geliştirdik. Giriş sorusuna cevap vermenin doğru yolunu “arayın”. Ve tıbbın gidişatını değiştirebilecek olan da tam olarak bu tür araçlardır, o kadar güçlü ki.
Tedavileri hatırlamak için bir uygulama
kaydeden Dario Rubino
30 Kasım 2023
Tarama sorusu
Mesela, dediğimiz gibi, günümüzde pratikte tek bir parametre olan yaş üzerinden yürütülen onkolojik tarama alanında. Topol, “Bu benim çok ikna olduğum bir konu” diyor ve durumumuz iyi değil [lo screening]. Şu anda toplu taramalarla teşhis edilen toplam kanserlerin ancak %12-14'ünü tespit edebiliyoruz. Bu bize her yıl yüz milyarlarca dolara mal oluyor; hem mamografi hem de diğer taramalarda yanlış pozitiflik endişesinden bahsetmiyorum bile. Ve bunların hepsi yaşa bağlı ki bu çok aptalca. Bunun yerine, bugün kanser başlangıcının gençler arasında giderek daha yaygın hale geldiğini düşünün: 20 yaşında kolon kanseri veya 30 yaşında meme kanseri tanısı konan kişiler. Mevcut kriterlere göre tüm bu insanları özleyeceğiz. Bana göre daha iyi bir yol var: Her bireyin riskini çok daha kesin bir şekilde tanımlayacak veri katmanları var.” Ve yeni yapay zeka bu veri katmanlarının sorumluluğunu üstlenebilir, böylece riskin yeniden tanımlanmasına ve Taramanın “sıfırlanması”. Daha akıllı ekran, daha zor değilFlora buna karşı çıktı: Daha akıllı tarama, daha kapsamlı değil. Ve bir süredir – söylemeliyim ki – bu kuralın İtalya'da da nasıl uygulanacağını anlamak için çalışmalar yürütülüyor.
Önyargısız yapay zeka mı? Yapılabilir
kaydeden Elisa Manacorda
15 Eylül 2023
Doktorların eğitilmesi gerekiyor
Doğal olarak – ve bu da bir başka hassas nokta – ne kadar güçlü ve gelişmiş olursa olsun, araçlar tek başına yeterli değildir: isterler kullanan ve bunları nasıl kullanacağını bilen ve değiştirilmekten korkmayanlar. Bu nedenle belki de insan zekasıyla birlikte hareket eden “artırılmış zeka”dan bahsetmek daha doğru olacaktır. “Geleceğin doktorlarının eğitimi, yapay zekanın derinlemesine incelenmesini içermelidir: ne olduğu, nasıl çalıştığı, neleri iyi yaptığı; ama aynı zamanda ve hepsinden önemlisi, ne olduğu. Olumsuz bunda iyidir. Performansının zamanla düşebilmesi, izlenmesinin gerekli olması, önyargı ve eşitsizlik sorunları yaşaması. Klinisyenlerin ChatGPT için nasıl bilgi istemi yazacaklarını ve sonuçları nasıl değerlendireceklerini öğrenmeleri gerekecek.”
PatientGpt ve yapay zeka biyomedikal araştırmaları hızlandırıyor
kaydeden Dario Rubino
22 Ağustos 2023
Kolay oldu
Ama sırayla gidelim. Yapay zeka araçlarının açtığı senaryolar nispeten yeni ve bir şekilde yerine oturdu: “Doksanlı yıllarda – diyor Topol – büyük veri kümelerini az çok yapılandırılmış bir şekilde biriktirmeye başladık. Birkaç yıl sonra, İnternetin, bağlantılı sensörlerin ve telefonların gelişip yaygınlaşmasıyla birlikte 'dijital biyoloji' dönemi başladı. Bir anda muazzam miktarda veri elimizde oldu.” Ancak bunları analiz edecek bir araç eksikti: ve işte bu veri denizinde “gezinmeyi” ve ondan önemli bilgiler çıkarmayı mümkün kılan yapay zeka algoritmaları geldi. Tıbbın, özellikle de onkolojinin özelliklerini değiştirmek: Bilim adamı, “Kanser genetik bir hastalıktır” diyor, ancak aynı zamanda genetik bir hastalık da değil. Yalnız genetik bir hastalık. Genom, çevre, bağışıklık sistemi ve çok daha fazlasıyla ilgili birçok düzeyde verinin mevcut olması onkoloji için kesinlikle hayati önem taşıyor.”
Araştırma: sentetik veri nedir? Ve neden gerçek olanları değiştiriyorlar?
kaydeden Tiziana Moriconi
22 Kasım 2023
Ai ve Ai var
Diğer şeylerin yanı sıra, “yapay zeka” artık çok belirsiz bir tanımdır ve bunun biraz daha ayrıntılı hale getirilmesi gerekir. Çünkü araçları ve çeşitleri yıllar içinde çok daha iyiye doğru çeşitlendi. Topol, yakın zamana kadar yapay zekaların çoğunlukla “tek modlu” olduğunu, yani yalnızca tek tür girdiyi işleyebildiğini ve aynı zamanda denetim (yani girdileri ve çıktıları “etiketleyen” bir insan kullanıcı) gerektirdiğini ve ” algoritmaya rehberlik etti); Ancak bugün, tıp alanında farklı girdileri (ziyaretlerin ses kayıtları, teşhis görüntüleri, slaytlar, metin notları vb.) işleyebilen ve kendi kendine veya denetlenmeden, yani özerk olarak işleyebilen çok modlu algoritmalar geliştirdik. Giriş sorusuna cevap vermenin doğru yolunu “arayın”. Ve tıbbın gidişatını değiştirebilecek olan da tam olarak bu tür araçlardır, o kadar güçlü ki.
Tedavileri hatırlamak için bir uygulama
kaydeden Dario Rubino
30 Kasım 2023
Tarama sorusu
Mesela, dediğimiz gibi, günümüzde pratikte tek bir parametre olan yaş üzerinden yürütülen onkolojik tarama alanında. Topol, “Bu benim çok ikna olduğum bir konu” diyor ve durumumuz iyi değil [lo screening]. Şu anda toplu taramalarla teşhis edilen toplam kanserlerin ancak %12-14'ünü tespit edebiliyoruz. Bu bize her yıl yüz milyarlarca dolara mal oluyor; hem mamografi hem de diğer taramalarda yanlış pozitiflik endişesinden bahsetmiyorum bile. Ve bunların hepsi yaşa bağlı ki bu çok aptalca. Bunun yerine, bugün kanser başlangıcının gençler arasında giderek daha yaygın hale geldiğini düşünün: 20 yaşında kolon kanseri veya 30 yaşında meme kanseri tanısı konan kişiler. Mevcut kriterlere göre tüm bu insanları özleyeceğiz. Bana göre daha iyi bir yol var: Her bireyin riskini çok daha kesin bir şekilde tanımlayacak veri katmanları var.” Ve yeni yapay zeka bu veri katmanlarının sorumluluğunu üstlenebilir, böylece riskin yeniden tanımlanmasına ve Taramanın “sıfırlanması”. Daha akıllı ekran, daha zor değilFlora buna karşı çıktı: Daha akıllı tarama, daha kapsamlı değil. Ve bir süredir – söylemeliyim ki – bu kuralın İtalya'da da nasıl uygulanacağını anlamak için çalışmalar yürütülüyor.
Önyargısız yapay zeka mı? Yapılabilir
kaydeden Elisa Manacorda
15 Eylül 2023
Doktorların eğitilmesi gerekiyor
Doğal olarak – ve bu da bir başka hassas nokta – ne kadar güçlü ve gelişmiş olursa olsun, araçlar tek başına yeterli değildir: isterler kullanan ve bunları nasıl kullanacağını bilen ve değiştirilmekten korkmayanlar. Bu nedenle belki de insan zekasıyla birlikte hareket eden “artırılmış zeka”dan bahsetmek daha doğru olacaktır. “Geleceğin doktorlarının eğitimi, yapay zekanın derinlemesine incelenmesini içermelidir: ne olduğu, nasıl çalıştığı, neleri iyi yaptığı; ama aynı zamanda ve hepsinden önemlisi, ne olduğu. Olumsuz bunda iyidir. Performansının zamanla düşebilmesi, izlenmesinin gerekli olması, önyargı ve eşitsizlik sorunları yaşaması. Klinisyenlerin ChatGPT için nasıl bilgi istemi yazacaklarını ve sonuçları nasıl değerlendireceklerini öğrenmeleri gerekecek.”