Uczenie maszynowe stało się potężnym narzędziem w ochronie zdrowia, umożliwiając szybsze i bardziej precyzyjne diagnozowanie raka niż każdy pojedynczy lekarz. Jednak jego potencjalne korzyści idą w parze z możliwością wywołania nowej pandemii przez stosunkowo mało wykwalifikowanego programistę.
Znaczenie równoważenia innowacji i kwestii etycznych
Dziedzina ochrony zdrowia świadczy o znaczącym postępie sztucznej inteligencji (SI). Niemniej jednak SI może być również używana jako broń przeciwko ludziom, których ma leczyć. Światowa Organizacja Zdrowia (WHO) alarmuje o niebezpieczeństwach związanych z uprzedzeniami, dezinformacją i naruszeniami prywatności związanymi z wykorzystaniem dużych modeli językowych w opiece zdrowotnej.
Obawy WHO i wyniki badań
Przedstawiciele WHO wyrażają obawy dotyczące wykorzystywania zbiorów danych, które nie odzwierciedlają w pełni całej populacji, ponieważ mogą generować mylące lub błędne informacje. Badania przeprowadzone przez WHO wykazały, że istnieje 1 na 300 szansa na szkodę dla jednostki w trakcie jej opieki medycznej, głównie ze względu na błędy danych.
Szersza perspektywa: Ratowanie życia i ryzykowanie życiem
SI w opiece zdrowotnej oferuje prędkość, dokładność i korzyści ekonomiczne, takie jak przyspieszone opracowywanie szczepionek i poprawiona diagnoza śmiertelnych chorób serca. Jednak niesie ona również inherentne ryzyko. Jedno kliknięcie lub naruszenie bezpieczeństwa może prowadzić do katastrofalnych konsekwencji.
Ucieczka wirusów: Rosnące zmartwienie
Przemysł biologii syntetycznej, obejmujący około 350 firm z 40 krajów, stanowi poważne zagrożenie. W miarę tworzenia coraz większej liczby sztucznych organizmów wzrasta ryzyko przypadkowego uwolnienia superbakterii opornych na antybiotyki, co może prowadzić do kolejnej globalnej pandemii. Organizacja Narodów Zjednoczonych przewiduje, że do 2050 roku superbakterie mogą powodować więcej zgonów rocznie niż rak. Uciekłe sztuczne organizmy mogą zakłócać ekosystemy i wypierać istniejące gatunki dzięki swojej tolerancji na skrajne warunki.
Wypadki laboratoryjne i terroryzm
W 2022 roku badacze udowodnili swoją zdolność do generowania 40 000 nowych związków chemicznych będących bronią chemiczną w ciągu sześciu godzin za pomocą modeli SI, które miały przewidywać i redukować toksyczność. Jednak przeprogramowali modele, aby zwiększyć toksyczność, co budzi obawy co do potencjalnej militarnej wykorzystywania badań opartych na SI.
Halucynacje w modelach SI stanowią śmiertelne ryzyko
Duże modele językowe stosowane w opiece zdrowotnej często generują fałszywe informacje, znane jako halucynacje, gdy stają przed pytaniem, na które nie mają gotowej odpowiedzi. W krytycznych kontekstach zdrowotnych takie halucynacje mogą mieć poważne konsekwencje. Kliniczne modele SI mają istotne luki, które pogarszają się wraz z dodawaniem danych. Niektóre startupy zajmujące się badaniami medycznymi decydują się na mniejsze zbiory danych, takie jak 35 milionów recenzowanych publikacji dostępnych w PubMed, aby zmniejszyć wysoki wskaźnik błędów i brak cytatów, które są częste w modelach szkolonych w otwartym internecie.
Równoważenie nierówności i zapewnienie równego dostępu do SI w opiece zdrowotnej
SI w opiece zdrowotnej niesie również ryzyko nasilenia nierówności rasowych, płciowych i geograficznych, ponieważ dane obarczone uprzedzeniami często stanowią podstawę treningu tych modeli. Ponadto, zapewnienie równego dostępu do technologii ma kluczowe znaczenie. Na przykład, niemieckie dzieci z cukrzycą typu 1 różnych tło osiągają teraz lepszą kontrolę poziomu glukozy dzięki dostępowi do inteligentnych urządzeń i szybkiego internetu, podczas gdy takie przywileje nie są równomiernie dostępne w Stanach Zjednoczonych.
Luki w regulacjach i potrzeba aktualizacji wytycznych
Obecny ramy regulacyjne dla urządzeń medycznych, ustalone przez FDA, nie są wystarczające do skutecznego zarządzania napływem aplikacji i urządzeń opartych na SI na rynek. Podobnie, Centra Kontroli i Prewencji Chorób (CDC) wciąż polegają na przewodniku z 1999 roku, nie uwzględniając postępu w dziedzinie SI w kontekście zagrożeń bioterrorystycznych. Aktualizowane wytyczne ze strony CDC i FDA są niezbędne, aby poradzić sobie z tymi zmieniającymi się wyzwaniami.
Dążenie do transparentności algorytmów i ochrony danych demograficznych pacjentów
Departament Zdrowia i Opieki Społecznej (DHHS) aktywnie poszukuje opinii na temat proponowanej regulacji dotyczącej transparentności algorytmów, w tym ochrony danych demograficznych pacjentów. Takie środki mają na celu osiągnięcie równowagi między postępem technologicznym a ochroną interesów i dobrobytem pacjentów.
Podsumowując, choć SI ma ogromny potencjał w rewolucjonizowaniu ochrony zdrowia, musi być podejmowana z ostrożnością. Wyrównywanie innowacji z rozważaniem kwestii etycznych, ograniczanie ryzyka uwolnienia wirusów, zapobieganie nadużywaniu SI w badaniach, radzenie sobie z halucynacjami w modelach SI oraz zapewnienie równego dostępu i nadzoru regulacyjnego są niezbędnymi krokami w wykorzystywaniu potęgi SI w sposób przynoszący korzyści przy minimalizowaniu potencjalnego szkodzenia.