人工知能を医療分野に導入することの長所と短所は何ですか?
医療分野における人工知能は、医療システムや従事者に対する幅広い支援をカバーしていますが、人工知能を導入することの具体的な利点と欠点は何ですか?
輸送からサービス提供に至るまで、人工知能 (AI) は、特に医療における AI の実装において、長年にわたる科学技術の発展を実証してきました。
ただし、それだけではありません。その最大の進歩の1つはヘルスケアであり、一般の人々と医療専門家の間でさまざまな反応を引き起こしました。
医療分野における人工知能は、医療従事者の仕事の一部であるアルゴリズムや退屈な作業を幅広く支援します。
これには、時間のかかるタスクの合理化、複雑な手順の合理化、さらにはリアルタイムの臨床意思決定が含まれます。
しかし、人類の進歩のあらゆる側面と同様、全体像を見るために常に考慮すべきことがあります。
人工知能を使用するメリットは何ですか?
医療分野における人工知能の出現により、医療分野に大きなメリットがもたらされます。専門家、企業、患者にとって、多くのメリットが得られます。
人工知能は、医療分野でのナノテクノロジー研究を促進するだけでなく、医療専門家が仕事をより簡単に完了できる環境も作り出します。
- 情報への即時アクセス
医療分野における人工知能の最も強力な利点の 1 つは、リアルタイムでデータを送信できることです。 。
これにより、結果に基づいた迅速な診断が可能になり、最終的には患者の回復や治療計画に大きく役立ちます。
患者の待ち時間を短縮することで、より適切な臨床上の意思決定が可能になります。
さらに、モバイル APP の統合により、医師と患者の関係も改善されました。
医療専門家は、モバイル アラートを通じて、患者が経験する可能性のある状態、緊急事態、変化に関するリアルタイムの最新情報を入手することもできます。
- 作業を簡素化する
病院に電話して、医師の診療所への転送を依頼し、医師に尋ねなければならなかったのを今でも覚えています。秘書に電話をかけ直して、次回の連絡をしてください 診察の最新情報? これらのタスクはすべて、人工知能の助けを借りてシームレスに実行できます。
予約の設定、臨床情報の翻訳から、患者記録や病歴の送信と追跡に至るまで、ヘルスケアにおける人工知能はタスクの簡素化に大きく貢献してきました。
高度なアルゴリズムを通じて、放射線技術における重要なマーカーを視覚的に発見することもでき、大量分析のプロセスをスピードアップします。
- コスト効率とリソースに優れた
人工知能が退屈な手作業を高度なアルゴリズムに置き換えるので、病院の費用を大幅に削減できます。
一部の AI は、病院が必要としているものを分析するために症例のレビューを支援することもできます。
- 研究機能
人工知能は、リアルタイム データを提供することに加えて、非常に役立つ他の研究ベースの情報ソースも統合できます。病気の分析に使えます。
ソフトウェアは、小児がんなどの特定の重篤な病気を治療するために開発されており、発達のあらゆる段階で必要な手順やオプションを支援します。
さらに、病院内で収集された情報は、この病気をさらに研究するための大規模な先進研究の一部となります。
人工知能を使用するデメリットは何ですか?
医療における人工知能は、テクノロジーがハードサイエンス分野にも還元できることを示しています医師など。
しかし、特に医療に携わるすべての人間を考慮した場合、これは完璧なアルゴリズムやシステムではありません。その理由の一部を以下に示します。
- 人間の監督が必要
AI は完璧ではないため、実行時には依然として人間の監督と監視が必要です。 。
たとえば、手術を支援するロボット技術には共感がなく、手順に従って動作するだけです。
提供される AI の推奨事項とデータでは、依然として人間の医師が最終決定を下す必要があり、各特定の患者の状況に基づいて、決定を取り消したり続行したりすることができます。
- 社会的偏見を引き起こす可能性がある
ヘルスケアにおける人工知能の機能は、ほとんどの人にとって最も便利なアルゴリズムに基づいています。たとえば、患者に最も近いクリニックまたは病院。
ただし、これには患者の社会経済的背景や、AI が提案した施設に患者が快適に移動できるかどうかは考慮されていません。
特定のモバイル プラットフォームやデバイスに関しては、互換性の問題も発生します。これは、誰もが使用できるものを考慮したものではありません。
さらに重要なのは、AI は利用可能なデータを使用して診断を支援します。このデータが利用できない場合、誤った診断が行われる可能性があります。
- 人間の労働者に取って代わる可能性がある
前述したように、医療における退屈な肉体労働のほとんどは人工知能によって完了できるため、病院はもはやその役割を担うことができないかもしれません。これらの仕事は人工知能に置き換えられる可能性があるため、特定の従業員が必要です。
これは今日でも議論されている道徳的な問題です。実際、人工知能はすでに医療業界の一部の余分な仕事を解決することができていますが、これは人類の進歩と発展の最終目標ではないようです。
- 潜在的なセキュリティ リスク
医療分野における人工知能の最も明白かつ直接的な弱点は、データのセキュリティにつながる可能性があることです。プライバシーの抜け穴。
情報の収集に基づいて成長、発展するため、収集したデータの悪用や犯罪者の利用の危険性もあります。
人工知能に投資している病院にとっては、費用対効果の高いプロジェクトだったはずが、データ セキュリティに追加コストがかかるだけになる可能性があります。
サイバー攻撃は、操作や誤った診断を与える可能性があるという点で、より大きな脅威となる可能性もあります。
AI 導入の次のステップは何ですか?
全体として、AI は依然として医療分野で驚異的な成果を上げており、ほとんどの健康に有益です。介護従事者も患者も。
これにより、世界中の人々に医療への利便性と広範なアクセスが提供されます。
ただし、人工知能を使用する場合は常に注意が必要です。純粋に人間の労働と純粋に人工知能の仕事との間でバランスをとることが賢明でしょう。
このバランスは、双方が協力してすべての人の健康的な生活を創造する場合にのみ存在します。
簡単に言うと、病院が人工知能に投資すればするほど、スタッフと患者を守るためのデータのセキュリティ確保が難しくなります。
さらに、AI を医療にうまく統合して最終的に現在の弱点に対処するには、さらなる研究が必要です。
以上が人工知能を医療分野に導入することの長所と短所は何ですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性を実証しています。 「S」で始まる関連研究

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