转变中的转变

人工智能正在重塑健康研究并加快药物发现和疾病调查的速度。
在为医疗保健行业带来帮助的同时，它也引入了数据偏见和透明度的需求等挑战。
人工智能在处理复杂的健康数据方面支持研究人员。它承诺改变、理解、预防和治疗疾病。然而，威康基金会（Wellcome）的生物伦理学负责人卡利·克鲁宾纳博士指出，必须负责地部署人工智能，以避免加强偏见。
人工智能大大缩短了药物发现的过程，通过筛选大量数据以识别潜在的新型药物，降低成本和时间。它在罕见疾病和影响低收入和中等收入国家的疾病和病情中尤为有用。
人工智能还允许以前所未有的速度处理基因组数据，更快地确定治疗靶点，正如陈晓明所指出的那样，AI在人类基因组数据分析中发挥了作用。
人工智能在人类细胞图谱中的角色展示了这种能力，它能够快速准确地绘制所有细胞类型；人工智能为人类生物学提供了新的见解。正如艾达·洛夫莱斯研究所的高级研究员安娜·斯塔德曼解释的那样，如果没有人工智能的数据处理能力，人类细胞图谱将不可能实现。
解决人工智能使用中的偏见
虽然人工智能有许多好处，但仍需努力确保其不加强当前的偏见。如果发生这种情况，考虑到许多数据集的多样性不足，健康研究和应用结果将会有偏见。
正如威康基金会的生活经验顾问舒兰杰特·辛格解释的那样，人工智能有可能复制医疗保健数据中存在的偏见，从而放大健康不平等。
安娜·斯塔德曼解释了为何以及如何使用数据来建立信任，特别是与边缘化社区合作，以解决这些偏见，并确保人工智能通过更好地代表数据集和更多不同类型人们的实际经验，使每个人都能平等受益。
卡利·克鲁宾纳表示，研究人员需要检查人工智能是否可能是用于特定工作的最佳应用，以及是否有更具成本效益的适当简化解决方案。
Emman Omwanda报道，来源于Cryptopolitan。