HIMSS18: Основной барьер для использования искусственного интеллекта в здравоохранении — это доступ к данным

Потенциал использования технологий искусственного интеллекта в здравоохранении поражает наше воображение - от улучшения результатов лечения до раннего прогнозирования инфаркта и упорядочения сложных рабочих процессов. По словам Дэвида Пэриша, руководителя проектов искусственного интеллекта для здравоохранения в Google Cloud,

Если у вас достаточно данных, то вы можете построить модель. Если эти данные достаточно точные и последовательные, то эта модель будет работать очень хорошо.

И в этом то и загвоздка: подобно тому, как человеческий мозг не может нормально развиваться без адекватной информации или входных данных, эффективность системы на базе искусственного интеллекта (ИИ) зависит от качества и количества данных, которые он получает.

В своем выступлении на конференции HIMSS18 Пэриш перечислил несколько препятствий, мешающих ИИ получить доступ к данным, которые ему необходимы для разработки модели для системы здравоохранения. Это и разрозненность данных, и необходимость деидентификации информации, и противодействие пациентов, не позволяющее организациям использовать их данные. По словам Пэриша,

Мы все должны работать, чтобы минимизировать эти препятствия. Будущее заключается в том, что мы должны агрегировать большие объемы медицинской информации и использовать ее для того, чтобы сделать здравоохранение более эффективным. Вопрос в том, как быстро мы сможем все это сделать, чтобы воплотить наше видение в реальность.

Еще на одной панельной секции HIMSS18 докладчики идентифицировали другие барьеры для ИИ, относящиеся к данным в здравоохранении - отсутствие кооперации среди различных участников этого рынка. Как сказал руководитель медицинского направления в IBM Кю Ри,

Данные похожи на природные ресурсы и совместное использование данных многими участниками рынка требует доверия. Этот процесс требует доверия пациентов, доверия медицинских организаций и страховых компаний, и все эти совершенно различные заинтересованные стороны должны объединить эти данные, чтобы их можно было анализировать.

В свою очередь директор по информационным технологиям клиника Майо Крис Росс отметил, что

Все корпоративные системы хотя владеть данными. Это часть их конкурентного преимущества, часть их смысла существования, и они к этому и стремятся. И проблема в том, что транзакционные системы великолепно годятся для транзакций, но они не подходят для анализа данных.