Джуди Фолкнер: «Искусственный интеллект — это не магия, а огромные данные и математика»

National Academy of Medicine 13,4 тыс. 6 мин 3 мин 29.03.2017
Главное

На панельной дискуссии Национальной академии медицины (NAM) Джуди Фолкнер, основатель и генеральный директор компании Epic Systems, представила стратегическое видение развития здравоохранения. Программа «Vital Directions for Health and Health Care» объединила более 150 экспертов для разработки научно обоснованных стратегий, направленных на повышение эффективности медицины через технологии и анализ данных.

📊 Доказательная медицина: проблема 80% «белых пятен» 0:13

Джуди Фолкнер указывает на серьезный разрыв между желаемым и действительным в современной медицинской практике. По её оценкам, основанным на общении с клиентами и коллегами, лишь 10–20% медицинских решений сегодня по-настоящему опираются на доказательную базу . Остальные 80–90% остаются в зоне неопределенности, где врачи вынуждены действовать без опоры на четкие статистические данные.

Для решения этой проблемы Фолкнер предлагает:

Особый интерес для Фолкнер представляют «экстремальные выбросы» — пациенты, чья реакция на болезнь нетипична. Она считает критически важным изучить случаи спонтанного исцеления от рака, чтобы понять механизмы, стоящие за этими редкими событиями .

🤖 Реальный ИИ: математика против фантазий 2:42

Как специалист в области математики и компьютерных наук, Фолкнер призывает к трезвому взгляду на искусственный интеллект. Она вспоминает времена своего обучения в магистратуре, когда ИИ считали «фантазией», сравнивая попытки его создания с попыткой «забраться на дерево, чтобы достичь Луны» .

По мнению Фолкнер, современный ИИ обладает двумя особенностями:

  1. Он не «искусственный»: Это реальный инструмент обработки информации.
  2. Он не так «интеллектуален», как кажется: По сути, это сочетание огромных массивов данных, колоссальных вычислительных мощностей и сложной математики для их интерпретации .

Основная роль ИИ в медицине — находить паттерны, которые врач не способен заметить из-за переизбытка информации . Система должна уметь подсказать: «У 14 000 пациентов со схожими параметрами эта операция или лекарство дали лучший результат, чем у 12 000 других» . Это превращает компьютер в интеллектуального помощника, способного предсказывать сепсис, выявлять ранний диабет или диагностировать гипертонию у детей по едва заметным изменениям показателей .

🚧 Барьеры на пути инноваций 5:39

Фолкнер выделила ряд системных препятствий, которые мешают технологиям облегчить жизнь врачей и пациентов. Одной из главных проблем она считает стигматизацию психического здоровья и юридическое разделение «головы от тела» в медицинских картах, что препятствует получению полной картины состояния пациента . Она иронично замечает, что доступ к этим данным часто имеют сотрудники отделов выставления счетов, но не лечащие врачи .

Для улучшения ситуации автор видео предлагает:

Главной целью технологических групп Фолкнер называет превращение работы с медицинскими системами в «радость» (joy to use) — высокую планку, которая позволит врачам экономить время и фокусироваться на пациенте, а не на заполнении форм .

💬 Цитаты

«Многие говорили, что создание ИИ похоже на попытку залезть на дерево, чтобы добраться до Луны.»

Джуди Фолкнер 03:13

«ИИ не искусственный — он реальный, и он не такой уж интеллектуальный — это просто математика и данные.»

Джуди Фолкнер 03:32
👥 Спикер
🔗 Упомянутые сайты и проекты
📖 Термины
EHR (Electronic Health Record)
Электронная медицинская карта, содержащая историю болезни и данные пациента в цифровом виде.
Evidence-based medicine
Доказательная медицина, подход, при котором решения о лечении принимаются на основе проверенных клинических исследований.
Meaningful Use
Государственные стандарты в США, устанавливающие правила использования электронных медицинских карт для получения субсидий.
📊 Цифры
🗓 Хронология
  1. 21 марта 2017 Выход итогового документа инициативы Vital Directions Национальной академии медицины.
⚖️ Другая сторона
Биология и медицина Judy Faulkner Epic Systems National Academy of Medicine EHR Искусственный интеллект