Ich hoffe, diese Nachricht findet Dich gut. Die Begeisterung für Tools der künstlichen Intelligenz (KI) ist an akademischen Hochschulen im ganzen Land so hoch wie nie zuvor. Die jüngsten Fortschritte in der KI-Technologie haben den Zugang zu diesen Tools einfacher denn je gemacht, was bei manchen Bedenken und bei anderen Aufregung hervorruft.

Wir freuen uns, eine dreiteilige Serie zu starten, „KI ist da. Was jetzt?" Ziel dieser Reihe ist es, die Rolle der Künstlichen Intelligenz in Forschung und Gesundheitswesen zu entmystifizieren. Dieser erste Teil konzentriert sich auf die Vorteile, die KI unserem Bereich bringt, mit besonderem Schwerpunkt auf generativer KI.

Eine kurze Geschichte der KI 

Während der Begriff „künstliche Intelligenz“ erst 1956 geprägt wurde, gibt es das Konzept der „denkenden Maschinen“ schon seit XNUMX RÄTSEL Der Code wurde 1941 gebrochen. Im Jahr 2014 wurde ein neuer Beginn der KI geboren: Generative KI. Diese Technologie kann als Reaktion auf Eingabeaufforderungen Texte, Bilder und andere Medien generieren. Die neue Generation generativer KI-Angebote – ChatGPT, Scribe, Jasper, DALL-E 2 und Bard – nutzt die Verarbeitung natürlicher Sprache, um kohärenten und kontextrelevanten Text zu generieren, digitale Bilder zu erstellen und sogar Computerprogrammcode zu entwickeln.

Warum jetzt der Hype? 

Generative KI gibt es seit 2014, sie hat jedoch in letzter Zeit deutlich an Aufmerksamkeit gewonnen. Warum? Weil es zugänglicher, benutzerfreundlicher und kostengünstiger geworden ist. Dank der Fortschritte und der Verfügbarkeit kostenloser generativer KI-Apps kann der Durchschnittsmensch jetzt im Gespräch mit der KI interagieren und menschenähnliche Reaktionen erleben. Diese Artikel von Reuters und McKinsey & Company Erklären Sie, wie ChatGPT und andere generative KI-Modelle unsere Sicht auf KI verändert haben.

Vorteile von KI in Forschung und Gesundheitswesen 

Forschungsassistenz: Generative KI mit ihrer Fähigkeit, riesige Datenmengen schnell zu verarbeiten, steigert die Forschungsbemühungen erheblich. Es hilft bei der Datenerfassung und -analyse und deckt möglicherweise aktuelle Trends, Korrelationen oder Erkenntnisse auf, die bei herkömmlichen Forschungsmethoden sonst möglicherweise übersehen worden wären. Dies kann zu umfassenderen und genaueren Erkenntnissen führen und das Tempo wissenschaftlicher Entdeckungen beschleunigen.

Informationsorganisation: Im Bereich des Datenmanagements spielt generative KI eine zentrale Rolle. Es kann große Datensätze effizient organisieren und kategorisieren und so den Datenabruf und die Datenverwaltungsprozesse vereinfachen. Durch die Automatisierung dieser Aufgabe können sich Forscher und medizinisches Fachpersonal stärker auf die Analyse und Interpretation von Daten konzentrieren.

Datenvisualisierung: Generative KI-Tools können komplexe Daten in visuell intuitive Darstellungen wie Diagramme, interaktive Diagramme und Infografiken umwandeln. Diese Visualisierungen vereinfachen nicht nur das Datenverständnis, sondern erleichtern auch die effektive Kommunikation von Forschungsergebnissen und Erkenntnissen innerhalb multidisziplinärer Teams. Sie schließen die Lücke zwischen Datenanalysten und nicht-technischen Stakeholdern und sorgen für ein ganzheitlicheres Verständnis der Bedeutung der Daten.

Verbesserte Diagnose: Eine der transformativsten Anwendungen der KI im Gesundheitswesen ist ihre Rolle in der Diagnostik. KI-Algorithmen können medizinische Bilder wie Röntgen-, MRT- und CT-Scans sowie pathologische Schnitte und genetische Sequenzen mit bemerkenswerter Genauigkeit analysieren. Dies hat das Potenzial, die Diagnose zu beschleunigen, die Wahrscheinlichkeit von Fehlern zu verringern und so die Behandlungsergebnisse für den Patienten zu verbessern.

Datenanalyse und Erkenntnisse: KI zeichnet sich durch die Handhabung und Analyse großer, komplexer Datensätze aus. Es kann riesige Datenmengen durchsuchen, um komplizierte Muster, Trends oder Anomalien zu identifizieren, die für menschliche Forscher möglicherweise nicht wahrnehmbar sind. Diese Erkenntnisse sind sowohl für Forschungsbemühungen als auch für die Entwicklung personalisierter Behandlungspläne im Gesundheitswesen von unschätzbarem Wert. KI-gesteuerte Analysen ermöglichen eine datengesteuerte Entscheidungsfindung, die zu effektiveren und gezielteren Interventionen führen kann. 

Möchten Sie mehr darüber erfahren, wie generative KI entwickelt und eingesetzt wird?  

Schauen Sie sich diese Artikel an IBM, Data Science UA und HealthTech über den Nutzen von KI im Gesundheitswesen und in der Forschung.

Von der Beschleunigung des Forschungsfortschritts über die Verbesserung des Datenmanagements bis hin zur Vereinfachung der Datenvisualisierung und der Revolutionierung von Diagnose und Datenanalyse ist KI ein leistungsstarkes Werkzeug. Es birgt das Potenzial, Gesundheitsbereiche zu revolutionieren. Das Verständnis der Vorteile von KI, insbesondere der generativen KI, kann uns helfen, ihr Potenzial zur Verbesserung der Patientenergebnisse und zur Rationalisierung von Forschungsprozessen zu nutzen. Bleiben Sie dran Teil 2 Teil dieser Reihe, in der wir uns mit den Risiken und ethischen Überlegungen des Einsatzes von KI im Gesundheitswesen und in der Forschung befassen.

 Vielen Dank, dass Sie sich uns bei dieser Erkundung des Potenzials der generativen KI angeschlossen haben.

Willkommen zum zweiten Teil unserer Serie, „KI ist da. Was nun?“ Im ersten Teil haben wir die spannenden Vorteile von KI untersucht und uns dabei auf generative KI konzentriert. Lassen Sie uns in Teil 2 das komplexe Terrain der KI-Ethik und die potenziellen Fallstricke erkunden, während wir unsere Reise durch die Welt der künstlichen Intelligenz im Gesundheitswesen und in der Forschung fortsetzen. 

 KI: Die dunkle Seite 

Um das Potenzial der KI zur Verbesserung der Patientenergebnisse und zur Rationalisierung von Forschungsprozessen zu nutzen, ist es wichtig, die Herausforderungen und ethischen Dilemmata zu verstehen, die diese leistungsstarke Technologie mit sich bringt. Nachfolgend haben wir einige der wichtigsten Herausforderungen der generativen KI im Gesundheitswesen und in der Forschung zusammengestellt. 

Herausforderungen und Risiken in der KI 

Datenreinheit: Eine der größten Herausforderungen im Zusammenhang mit KI liegt in dem begrenzten Verständnis, das Unternehmen über die Daten haben, die KI-Systemen zugrunde liegen, einschließlich mangelnder Einblicke in die Art und Weise, wie KI trainiert wird und wie sie sich in verschiedenen Kontexten verhält. Diese Wissenslücke stellt ein erhebliches Risiko dar, da sie das Vertrauen untergräbt und Unsicherheit verursacht. Darüber hinaus führt es zu Schwierigkeiten bei der Validierung von KI-generierten Antworten.  

Das Problem der Datenreinheit wird noch deutlicher, wenn man KI-Halluzinationen betrachtet, die von großen Sprachmodellen wie GPT-4 oder Google PaLM zuverlässig generiert werden falsche Information. Bei der Bewältigung dieser Komplexität stehen Benutzer vor der Aufgabe, zwischen korrekten und erfundenen Inhalten zu unterscheiden, was die überragende Bedeutung der Datenreinheit im Bereich von KI-Anwendungen unterstreicht. Weitere Informationen finden Sie in diesem Artikel KI-Halluzinationen.  

Ethische Bedenken: KI-Algorithmen, insbesondere Modelle des maschinellen Lernens, können Vorurteile in den Daten erben, auf denen sie trainiert werden. Diese Voreingenommenheit kann zu unfairen oder diskriminierenden Entscheidungen führen. Beispielsweise können voreingenommene Algorithmen im Gesundheitswesen Behandlungen empfehlen, die eine Bevölkerungsgruppe gegenüber einer anderen bevorzugen, was zu ungleichen Gesundheitsergebnissen führt. Ethische Überlegungen sind unerlässlich, um sicherzustellen, dass KI auf faire und gerechte Weise eingesetzt wird. 

Datenschutzbedenken: Im Gesundheitswesen sind der Schutz von Patientendaten und die Einhaltung von HIPAA von größter Bedeutung. Generative KI wird mithilfe synthetischer Datensätze trainiert; Mit anderen Worten, sie sind wie ein Kind, das auf jedes Ihrer Worte hört und diese Worte dann nach Belieben wieder ausspuckt. Denken Sie daran, dass die KI alle von Ihnen bereitgestellten Informationen aufnimmt und sie möglicherweise bei der Beantwortung verwendet andere Organisationen KI-Eingabeaufforderungen. Vertrauliche (PHI, PII) oder eingeschränkte (nicht öffentliche Informationen wie Forschungs- oder Finanzdaten) Informationen sollten sein niemals hochgeladen oder in einer beliebigen KI-Anwendung verwendet werden. Bitte geben Sie nur Daten ein, die öffentlich zugänglich sind.  

Weitere Einblicke in die Schnittstelle zwischen Datenschutz im Gesundheitswesen und künstlicher Intelligenz finden Sie in den Artikeln von Die regulatorische Überprüfung und Bankinformationssicherheit. Der Schutz von Patientendaten und die Einhaltung behördlicher Standards haben weiterhin höchste Priorität, während wir uns in der sich entwickelnden KI-Landschaft im Gesundheitswesen und in der Forschung bewegen. 

Sicherheitslücken: KI ist nicht immun gegen die Ausbeutung durch Bedrohungsakteure. Cyberkriminelle nutzen bereits KI, um fortschrittliche Lösungen zu erschaffen Phishing-Attacken und synthetische Medien, wie z digital veränderte Video- und Sprachklone für die Täuschung gezielter Opfer. Sogar ChatGPT wurde bei der Gestaltung verwendet Malware und Informationsdiebstahl-Virus das moderne Sicherheitskontrollen umgehen kann. Dieser alarmierende Trend verdeutlicht die wachsenden Bemühungen von Cyberkriminellen, KI-Tools als Waffe einzusetzen, was Diskussionen auf Plattformen wie ChatGPT zu einem der heißesten Themen im Dark Web macht. 

Was erfahren Sie mehr über die Risiken von KI?  

Schauen Sie sich diese Artikel an von erbaut in den und Forbes.  

Bei der Bewältigung der „dunklen Seite“ der KI ist es für uns von entscheidender Bedeutung, informiert zu bleiben, robuste Cybersicherheitsmaßnahmen umzusetzen und ethischen Überlegungen Vorrang einzuräumen. Eine verantwortungsvolle KI-Entwicklung und -Nutzung kann diese Herausforderungen abmildern und sicherstellen, dass die Vorteile der KI genutzt werden, während gleichzeitig die damit verbundenen Risiken minimiert werden. Seien Sie gespannt auf Teil 3 dieser Serie, in dem wir die Vor- und Nachteile von KI und die Schritte besprechen, die Sie unternehmen müssen, um KI in Ihrer Arbeit einzusetzen.  

Vielen Dank, dass Sie sich uns bei dieser Erkundung der generativen KI im Gesundheitswesen und in der Forschung angeschlossen haben

Willkommen zurück zu unserer dreiteiligen Serie über die Rolle der Künstlichen Intelligenz (KI) in Forschung und Gesundheitswesen. Teil 1 unserer Serie „KI ist da. Was nun?“ enthüllte das bemerkenswerte Potenzial der künstlichen Intelligenz im Gesundheitswesen und in der Forschung. Wir haben die Anfänge der generativen KI, ihre Entwicklung und ihre Zugänglichkeit für Einzelpersonen heute untersucht. Die Vorteile von KI in Forschung und Gesundheitswesen wurden erläutert, einschließlich ihrer Rolle bei der Datenanalyse, Informationsorganisation, Datenvisualisierung, Diagnostik und Datenanalyse.

Teil 2 befasste sich intensiv mit den Risiken und ethischen Überlegungen, die mit KI in unserem Bereich verbunden sind. Wir diskutierten Herausforderungen wie Datenreinheit, ethische Bedenken aufgrund voreingenommener Algorithmen, Einhaltung des Datenschutzes und Sicherheitslücken. Wir müssen diese Herausforderungen meistern, um eine verantwortungsvolle KI-Entwicklung und -Nutzung sicherzustellen.

Nun, da wir uns auf den Weg machen Teil 3 In unserer Serie legen wir den Fokus auf praktische Anleitungen. In diesem Abschnitt besprechen wir die Vor- und Nachteile von KI und skizzieren die wesentlichen Schritte, die Sie unternehmen müssen, um KI in Ihrer Arbeit einzusetzen.

DOs und DON'Ts von KI im Gesundheitswesen und in der Forschung

Da KI weiterhin die Landschaft des Gesundheitswesens und der Forschung prägt, ist es von größter Bedeutung zu verstehen, wie man ihre Leistungsfähigkeit verantwortungsvoll und effektiv nutzt.

Ignorieren Sie die ethische Verantwortung NICHT: Ethische Überlegungen bei KI-Trainingsdaten sind von entscheidender Bedeutung, da Voreingenommenheit zu ungleichen Ergebnissen führen kann. Es ist wichtig, Fairness und Gerechtigkeit beim Einsatz von KI zu priorisieren, um ethische Fragen nicht zu übersehen, insbesondere in Bereichen wie dem Gesundheitswesen.

Beeilen Sie sich nicht, KI ohne sorgfältige Überlegung einzusetzen: Während die Datenanalysefunktionen von KI verborgene Muster und Trends aufdecken können, was sowohl der Forschung als auch dem Gesundheitswesen zugute kommt, ist es für Benutzer wichtig, sorgfältig zu überlegen, wie und wann sie KI auf sichere Weise einsetzen.

Geben Sie KEINE PII oder PHI ein: Die Privatsphäre des Patienten und seiner Privatsphäre sollte für uns weiterhin oberste Priorität haben. Denken Sie daran, dass Generative AI alle von Ihnen bereitgestellten Informationen aufnimmt und diese möglicherweise verwendet, um anderen Organisationen zu antworten. Aus diesem Grund sollten vertrauliche oder eingeschränkte Informationen verwendet werden niemals auf eine generative KI-Plattform hochgeladen werden.

Verzichten Sie NICHT auf das menschliche Element: Während KI bei Aufgaben helfen kann, lassen Sie nicht zu, dass sie in Ihrem Namen denkt. KI ist frei von menschlichen Emotionen oder Gedanken. Denken Sie daran, wie wichtig es ist, Fakten zu überprüfen und kritisch zu denken.

Priorisieren Sie Cybersicherheit: Betonen Sie die Cybersicherheit, um sich vor KI-bezogenen Bedrohungen zu schützen. Cyberkriminelle nutzen KI für komplexe Angriffe wie Deepfakes und polymorphe Malware, weshalb Wachsamkeit von entscheidender Bedeutung ist.

Achten Sie auf die Datenreinheit: Jeder sollte die Datengrundlage der KI und mögliche Verzerrungen verstehen. Dies minimiert Vertrauensprobleme und hilft bei der Überprüfung von KI-generierten Antworten.

Sorgen Sie für den Datenschutz im Gesundheitswesen: Halten Sie HIPAA zum Schutz der Privatsphäre der Patienten ein. Nutzen Sie Anonymisierung und synthetische Datensätze, um Patienteninformationen zu schützen und gleichzeitig KI im Gesundheitswesen einzusetzen.

Seien Sie vorsichtig: KI beschleunigt viele Aspekte unserer Arbeit, wodurch es einfacher wird, Fehler zu machen und schlechte Dinge zu tun. Seien Sie prägnant und vorsichtig, wenn Sie KI-Tools am Arbeitsplatz nutzen.

Wie starte ich mit generativer KI in meiner Region?

Nachdem Sie nun die Vorteile und Herausforderungen generativer KI wie ChatGPT oder Bard verstanden haben, fragen Sie sich vielleicht, wie Ihr Team diese leistungsstarke Technologie nutzen kann.

Gute Nachrichten! Sie können die generative KI mit testen Copilot, unsere intern geschützte Chat-Funktion auf Bing! Beginnen Sie mit ein paar einfachen Schritten mit dem Chatten!

1. Melden Sie sich beim UNM Health and Health Sciences-Netzwerk an.
2. Navigieren Sie zu Microsoft Bing.       

1. Klicken Sie oben links auf Chat.
2. Beginnen Sie mit dem Chatten!     

Wenn Sie KI-Tools für andere Zwecke als den oben beschriebenen intern geschützten Chat nutzen möchten, müssen Sie einige Dinge tun.

• Unser Informationssicherheitsbüro und unsere Cybersicherheitsteams verfolgen generative KI-Anfragen über Learning Central.
• Jeder, der eine andere KI als Copilot nutzen möchte, muss das Lernmodul „Generative KI“ absolvieren.
• Um dieses Modul abzuschließen, melden Sie sich bitte bei Learning Central an und suchen Sie nach CLT 303 Generative KI in Forschung und Gesundheitswesen.

 Möchten Sie mehr über KI erfahren?

Unsere dreiteilige Serie zur generativen KI hat nur an der Oberfläche gekratzt! Sie können noch viel mehr darüber erfahren, wie generative KI die Forschung, das Gesundheitswesen und vieles mehr verändert! Schauen Sie sich diesen Artikel an von HIMSS (Healthcare Information and Management Systems Society)  über die Leistungsfähigkeit und das Potenzial großer Sprachmodelle im Gesundheitswesen.

 Sie möchten KI testen, wissen aber nicht, wo Sie anfangen sollen?

Check out this Ratgeber für Anfänger über die Grundlagen des Schreibens einer Eingabeaufforderung, um die besten Antworten zu erhalten. Möchten Sie tiefer graben? In diesem Blog erhalten Sie ausführlichere Informationen zum Verfassen effektiver Eingabeaufforderungen von phData.

 Fazit

Unsere Serie hat KI im Gesundheitswesen und in der Forschung untersucht. Wir begannen damit, das Potenzial und die ethischen Überlegungen der generativen KI aufzudecken. Im letzten Teil bieten wir nun praktische Anleitungen: Priorisieren Sie die Cybersicherheit, verstehen Sie die Datenreinheit und stellen Sie den Datenschutz sicher.

Vielen Dank, dass Sie sich uns bei dieser Erkundung des Potenzials, der Herausforderungen und der praktischen Anwendungen von KI angeschlossen haben. Wir freuen uns darauf, die positiven Auswirkungen zu sehen, die KI weiterhin auf das Gesundheitswesen und die Forschung haben wird, während wir gemeinsam voranschreiten.