Искусственный интеллект и будущее глобального здравоохранения

Artificial intelligence and the future of global health
Brian Wahl, Nina Schwalbe
2020-05-01

искусственный интеллектпрогнозирование вспышек заболеванийглобальное здравоохранениестраны с низким и средним уровнем доходамашинное обучение
Параллельное развитие инфраструктуры информационных технологий и вычислительных возможностей мобильных устройств во многих странах с низким и средним уровнем дохода (СНСД) породило надежды на то, что искусственный интеллект (ИИ) поможет решать проблемы, характерные для глобального здравоохранения, и ускорит достижение связанных со здравоохранением целей в области устойчивого развития. В связи с использованием медицинских вмешательств на основе ИИ возник ряд фундаментальных вопросов, в том числе о том, могут ли применяемые традиционно инструменты, методы и механизмы защиты, предназначенные для принятия этически обоснованных решений на основе доказательств в отношении новых технологий, использоваться для ИИ. Внедрение ИИ уже началось в широком спектре медицинских направлений, актуальных для СНСД, причем основное внимание уделяется инфекционным заболеваниям, включая туберкулез и малярию. Виды ИИ различаются, однако большинство из них используют те или иные формы машинного обучения или обработки сигналов. Нередко совместно применяются несколько методов машинного обучения, а также машинное обучение в сочетании с другими подходами, чаще всего с обработкой сигналов. Медицинские вмешательства на основе ИИ относятся к четырем категориям, имеющим значение для исследователей в области глобального здравоохранения: (1) диагностика, (2) оценка риска заболеваемости или смертности пациентов, (3) прогнозирование вспышек заболеваний и эпидемиологический надзор, а также (4) политика и планирование в сфере здравоохранения. Однако во многих исследованиях вмешательств на основе ИИ в глобальном здравоохранении не описываются этические, регуляторные и практические аспекты, необходимые для широкого применения или масштабного внедрения. Несмотря на то что эта область остается молодой, медицинские вмешательства на основе ИИ могут способствовать улучшению показателей здоровья в СНСД. Хотя некоторые проблемы разработки и внедрения таких вмешательств могут быть не уникальны для этих условий, мировому сообществу специалистов по глобальному здравоохранению необходимо оперативно разработать руководящие принципы их создания, тестирования и использования, а также сформировать исследовательскую повестку, ориентированную на пользователей, чтобы содействовать справедливому и этичному применению.
1
В странах с низким и средним уровнем дохода уже внедряются медицинские приложения ИИ, главным образом для инфекционных заболеваний, включая туберкулёз и малярию.
2
Развитие информационной инфраструктуры и мобильных вычислительных технологий повысило ожидания, что ИИ поможет решать специфические проблемы здравоохранения в странах с низким и средним уровнем дохода и достигать связанных с ними Целей устойчивого развития.
3
Несмотря на зарождающееся состояние области, ИИ может улучшить показатели здоровья в странах с низким и средним уровнем дохода; необходимы быстрые разработка руководств и пользовательски ориентированная исследовательская повестка для справедливого и этичного внедрения.
4
Применения ИИ в глобальном здравоохранении относятся к четырём категориям: диагностика, оценка риска заболеваемости или смертности, прогнозирование и наблюдение за вспышками, а также планирование политики здравоохранения.
5
Преобладающими подходами являются машинное обучение и обработка сигналов, часто применяемые совместно с несколькими методами машинного обучения или другими технологиями.
6
Большинство исследований ИИ в глобальном здравоохранении недостаточно рассматривает этические, регуляторные и практические требования для широкого и масштабного внедрения.

Интервенции в здравоохранении, основанные на ИИ, в странах с низким и средним уровнем дохода (LMICs)

Их применение, доказательная база, а также этические, нормативные и практические требования для справедливого широкомасштабного внедрения в диагностике, оценке рисков, эпиднадзоре за вспышками заболеваний, а также в разработке политики и планировании здравоохранения

Publication Details
Publication Date
2020-05-01
Journal
Publisher
ISSN
Access Type
Author Information
Authors
Brian Wahl
Nina Schwalbe
Explore further
Open the scid.ai AI chat with a ready-made request: it will find papers on a similar topic and help build a literature review.
Find similar papers in the chat
Make a presentation
100%