J'espère que ce message vous trouvera bien. L’enthousiasme pour les outils d’intelligence artificielle (IA) atteint un niveau sans précédent sur les campus universitaires du pays. Les progrès récents des technologies d’IA ont rendu l’accès à ces outils plus facile que jamais, suscitant des inquiétudes pour certains et de l’enthousiasme pour d’autres.

Nous sommes ravis de lancer une série en trois parties, « L’IA est là. Maintenant quoi?" Cette série vise à démystifier le rôle de l'intelligence artificielle dans la recherche et la santé. Ce premier volet se concentrera sur les bénéfices que l’IA apporte à notre domaine, avec un accent particulier sur l’IA générative.

Une brève histoire de l'IA 

Même si le terme « intelligence artificielle » n’a été inventé qu’en 1956, le concept de « machines pensantes » existe depuis ENIGMA le code a été déchiffré en 1941. Avance rapide jusqu’en 2014, une nouvelle aube de l’IA est née : l’IA générative. Cette technologie peut générer du texte, des images et d’autres médias en réponse à des invites. La nouvelle génération d'offres d'IA générative - ChatGPT, Scribe, Jasper, DALL-E 2 et Bard - utilise le traitement du langage naturel pour générer un texte cohérent et contextuellement pertinent, créer des images numériques et même développer du code de programmation informatique.

Pourquoi ce battage médiatique maintenant ? 

L’IA générative existe depuis 2014, mais elle a récemment attiré une attention considérable. Pourquoi? Parce qu’il est devenu plus accessible, plus convivial et plus rentable. La personne moyenne peut désormais interagir avec l’IA de manière conversationnelle et être témoin de réponses humaines grâce aux progrès et à la disponibilité d’applications gratuites d’IA générative. Ces articles de Reuters et McKinsey & Compagnie expliquez comment ChatGPT et d'autres modèles d'IA générative ont changé notre façon de voir l'IA.

Avantages de l'IA dans la recherche et la santé 

Aide à la recherche : L’IA générative, grâce à sa capacité à traiter rapidement de grandes quantités de données, améliore considérablement les efforts de recherche. Il facilite la collecte et l'analyse des données, révélant potentiellement les tendances actuelles, les corrélations ou les informations qui auraient autrement pu être négligées par les méthodes de recherche traditionnelles. Cela peut conduire à des résultats plus complets et plus précis pour accélérer le rythme des découvertes scientifiques.

Organisation des informations : Dans le domaine de la gestion des données, l’IA générative joue un rôle central. Il peut organiser et catégoriser efficacement de vastes ensembles de données, simplifiant ainsi les processus de récupération et de gestion des données. En automatisant cette tâche, les chercheurs et les professionnels de santé peuvent se concentrer davantage sur l’analyse et l’interprétation des données.

Visualisation de données: Les outils d'IA générative peuvent transformer des données complexes en représentations visuellement intuitives, telles que des diagrammes, des graphiques interactifs et des infographies. Ces visualisations simplifient non seulement la compréhension des données, mais facilitent également la communication efficace des résultats et des idées de la recherche au sein des équipes multidisciplinaires. Ils comblent le fossé entre les analystes de données et les parties prenantes non techniques, garantissant une compréhension plus globale de la signification des données.

Diagnostics améliorés : L’une des applications les plus transformatrices de l’IA dans le domaine de la santé est son rôle dans le diagnostic. Les algorithmes d’IA peuvent analyser des images médicales telles que des radiographies, des IRM et des tomodensitogrammes, ainsi que des diapositives pathologiques et des séquences génétiques, avec une précision remarquable. Cela a le potentiel d’accélérer le diagnostic et de réduire le risque d’erreurs, améliorant ainsi les résultats pour les patients.

Analyse des données et informations : L’IA excelle dans la gestion et l’analyse d’ensembles de données volumineux et complexes. Il peut passer au crible de vastes volumes de données pour identifier des modèles, des tendances ou des anomalies complexes qui pourraient être imperceptibles pour les chercheurs humains. Ces informations sont inestimables tant pour les efforts de recherche que pour le développement de plans de traitement personnalisés dans le domaine des soins de santé. Les analyses basées sur l'IA permettent une prise de décision basée sur les données qui peut conduire à des interventions plus efficaces et ciblées. 

Vous souhaitez en savoir plus sur la manière dont l’IA générative est développée et utilisée ?  

Consultez ces articles par IBM, Science des données UA et HealthTech sur les bénéfices de l’IA dans les soins de santé et la recherche.

Qu’il s’agisse d’accélérer les progrès de la recherche, d’améliorer la gestion des données, de simplifier la visualisation des données ou de révolutionner les diagnostics et l’analyse des données, l’IA est un outil puissant. Il a le potentiel de révolutionner les domaines de la santé. Comprendre les avantages de l’IA, en particulier de l’IA générative, peut nous aider à exploiter son potentiel pour améliorer les résultats pour les patients et rationaliser les processus de recherche. Restez à l'écoute pour Partie 2 de cette série, où nous approfondirons les risques et les considérations éthiques liés à l’utilisation de l’IA dans les domaines de la santé et de la recherche.

 Merci de vous joindre à nous pour cette exploration du potentiel de l'IA générative.

Bienvenue dans la deuxième partie de notre série, "L'IA est là. Et maintenant ?" Dans le premier volet, nous avons exploré les avantages passionnants de l’IA, en nous concentrant sur l’IA générative. Dans la deuxième partie, explorons le terrain complexe de l'éthique de l'IA et les pièges potentiels alors que nous poursuivons notre voyage à travers le monde de l'intelligence artificielle dans les soins de santé et la recherche. 

 IA : le côté obscur 

Pour exploiter le potentiel de l’IA afin d’améliorer les résultats pour les patients et de rationaliser les processus de recherche, il est essentiel de comprendre les défis et les dilemmes éthiques associés à cette technologie puissante. Ci-dessous, nous avons compilé quelques-uns des principaux défis de l’IA générative dans les soins de santé et la recherche. 

Défis et risques de l’IA 

Pureté des données : L’un des défis les plus importants liés à l’IA réside dans la compréhension limitée que possèdent les organisations des données qui sous-tendent les systèmes d’IA, notamment le manque d’informations sur la manière dont l’IA est formée et son comportement dans divers contextes. Ce manque de connaissances présente un risque important en érodant la confiance et en provoquant de l'incertitude. De plus, cela crée des difficultés dans la validation des réponses générées par l’IA.  

Le problème de la pureté des données devient encore plus prononcé lorsqu’on considère les hallucinations de l’IA, où de grands modèles de langage comme GPT-4 ou Google PaLM génèrent en toute confiance fausse information. En parcourant ces complexités, les utilisateurs sont confrontés à la tâche de faire la distinction entre le contenu exact et le contenu fabriqué, soulignant l’importance primordiale de la pureté des données dans le domaine des applications d’IA. Consultez cet article pour plus d'informations sur Hallucinations de l'IA.  

Préoccupations éthiques: Les algorithmes d’IA, en particulier les modèles d’apprentissage automatique, peuvent hériter des biais présents dans les données sur lesquelles ils sont formés. Ce biais peut conduire à des décisions injustes ou discriminatoires. Par exemple, dans le domaine des soins de santé, des algorithmes biaisés peuvent recommander des traitements qui favorisent un groupe démographique par rapport à un autre, ce qui entraîne des résultats inéquitables en matière de soins de santé. Les considérations éthiques sont essentielles pour garantir que l’IA soit utilisée de manière juste et équitable. 

Préoccupations concernant la confidentialité des données : Dans le domaine des soins de santé, la protection des données des patients et le respect de la loi HIPAA sont primordiaux. L'IA générative est formée à l'aide d'ensembles de données synthétiques ; en d’autres termes, ils sont comme un enfant qui écoute chacun de vos mots et régurgite ensuite ces mots à volonté. N'oubliez pas que l'IA prendra toutes les informations que vous fournissez et les utilisera potentiellement pour répondre à des questions. d'autres organisations L'IA vous invite. Les informations confidentielles (PHI, PII) ou restreintes (informations non publiques telles que des données de recherche ou financières) doivent jamais être téléchargé ou utilisé sur n’importe quelle application d’IA. Veuillez saisir uniquement les données accessibles au public.  

Pour en savoir plus sur l'intersection de la confidentialité des soins de santé et de l'intelligence artificielle, veuillez consulter les articles de L'examen réglementaire et Sécurité des informations bancaires. La protection des données des patients et le respect des normes réglementaires restent une priorité absolue alors que nous évoluons dans le paysage changeant de l’IA dans les soins de santé et la recherche. 

Vulnérabilités de sécurité : L’IA n’est pas à l’abri d’une exploitation par des acteurs malveillants. Les cybercriminels exploitent déjà l’IA pour créer des attaques de phishing et les médias synthétiques, tels que clones vidéo et vocaux modifiés numériquement pour avoir trompé les victimes ciblées. Même ChatGPT a été utilisé dans la conception de malware et virus de vol d'informations' qui peut contourner les contrôles de sécurité modernes. Cette tendance alarmante met en évidence les efforts croissants des cybercriminels pour militariser les outils d’IA, faisant des discussions sur des plateformes comme ChatGPT l’un des sujets les plus brûlants du dark web. 

De quoi en savoir plus sur les risques de l’IA ?  

Consultez ces articles de construit en et Forbes.  

Pour naviguer dans le « côté obscur » de l’IA, il est crucial pour nous de rester informés, de mettre en œuvre des mesures de cybersécurité robustes et de donner la priorité aux considérations éthiques. Le développement et l’utilisation responsables de l’IA peuvent atténuer ces défis et garantir que les avantages de l’IA se concrétisent tout en minimisant les risques associés. Restez à l'écoute pour la troisième partie de cette série, où nous discuterons des choses à faire et à ne pas faire de l'IA et des étapes à suivre pour utiliser l'IA dans votre travail.  

Merci de vous joindre à nous pour cette exploration de l'IA générative dans la santé et la recherche.

Bienvenue dans notre série en trois parties sur le rôle de l'intelligence artificielle (IA) dans la recherche et les soins de santé. Partie 1 de notre série « L'IA est là. Et maintenant ? », a dévoilé le potentiel remarquable de l'intelligence artificielle dans les soins de santé et la recherche. Nous avons exploré la création de l'IA générative, son évolution et son accessibilité aux individus d'aujourd'hui. Les avantages de l'IA dans la recherche et les soins de santé ont été élucidés, notamment son rôle dans l'analyse des données, l'organisation de l'information, la visualisation des données, les diagnostics et l'analyse des données.

Partie 2 approfondi les risques et les considérations éthiques associés à l’IA dans notre domaine. Nous avons discuté de défis tels que la pureté des données, les préoccupations éthiques découlant d'algorithmes biaisés, le respect de la confidentialité des données et les vulnérabilités en matière de sécurité. Nous devons relever ces défis pour garantir un développement et une utilisation responsables de l’IA.

Maintenant, alors que nous nous lançons Partie 3 de notre série, nous nous concentrons sur des conseils pratiques. Dans ce segment, nous discuterons des choses à faire et à ne pas faire en matière d'IA et décrirons les étapes essentielles que vous devez suivre pour utiliser l'IA dans votre travail.

Ce qu'il faut faire et ce qu'il ne faut pas faire de l'IA dans les soins de santé et la recherche

Alors que l’IA continue de façonner le paysage des soins de santé et de la recherche, il est primordial de comprendre comment exploiter sa puissance de manière responsable et efficace.

NE PAS ignorer la responsabilité éthique : Les considérations éthiques dans les données de formation à l’IA sont cruciales, car les préjugés peuvent conduire à des résultats inégaux. Il est essentiel de donner la priorité à l’équité et à la justice dans l’utilisation de l’IA pour éviter de négliger les questions éthiques, en particulier dans des domaines comme la santé.

NE vous précipitez pas pour utiliser l’IA sans y réfléchir attentivement : Même si les capacités d'analyse des données de l'IA peuvent révéler des modèles et des tendances cachés, ce qui profite à la fois à la recherche et aux soins de santé, il est important que les utilisateurs réfléchissent soigneusement à la manière et au moment d'utiliser l'IA en toute sécurité.

NE PAS saisir de PII ou de PHI : La vie privée et personnelle des patients doit rester notre priorité numéro un. N'oubliez pas que Generative AI prendra toutes les informations que vous fournissez et utilisera potentiellement ces informations pour répondre à d'autres organisations. Pour cette raison, les informations confidentielles ou restreintes doivent jamais être téléchargé sur une plateforme d’IA générative.

NE PAS abandonner l’élément humain : Même si l’IA peut vous aider dans certaines tâches, ne lui permettez pas de penser à votre place. L’IA est dépourvue d’émotion ou de pensée humaine. N’oubliez pas l’importance de vérifier les faits et de faire preuve d’esprit critique.

Donner la priorité à la cybersécurité : Mettez l’accent sur la cybersécurité pour vous protéger contre les menaces liées à l’IA. Les cybercriminels utilisent l’IA pour mener des attaques avancées, comme les deepfakes et les malwares polymorphes, ce qui rend la vigilance cruciale.

Aborder la pureté des données : Tout le monde devrait comprendre le fondement des données de l’IA et ses biais potentiels. Cela minimise les problèmes de confiance et facilite la vérification des réponses générées par l’IA.

Garantissez la confidentialité des données dans le secteur des soins de santé : Conformez-vous à la loi HIPAA pour la confidentialité des patients. Utilisez la désidentification et des ensembles de données synthétiques pour protéger les informations des patients tout en utilisant l’IA dans les soins de santé.

FAIRE preuve de prudence : L’IA accélère de nombreux aspects de notre travail, ce qui peut faciliter les erreurs et les mauvaises actions. Soyez concis et prudent lorsque vous utilisez les outils d’IA sur le lieu de travail.

Comment démarrer avec l'IA générative dans ma région ?

Maintenant que vous comprenez les avantages et les défis de l'IA générative comme ChatGPT ou Bard, vous vous demandez peut-être comment votre équipe peut tirer parti de cette puissante technologie.

Bonnes Nouvelles! Vous pouvez tester l'IA générative en utilisant Copilote, notre fonctionnalité de chat protégée en interne sur Bing ! Commencez à discuter en quelques étapes simples !

1. Connectez-vous au réseau UNM Santé et Sciences de la Santé.
2. Accédez à Microsoft Bing.       

1. Cliquez sur Chat dans le coin supérieur gauche.
2. Commencez à discuter !     

Si vous choisissez d'utiliser des outils d'IA pour un travail autre que le chat protégé en interne décrit ci-dessus, vous devrez faire plusieurs choses.

• Nos équipes de sécurité de l’information et de cybersécurité suivront les demandes d’IA générative via Learning Central.
• Toute personne souhaitant utiliser l’IA autre que Copilot doit suivre le module d’apprentissage Generative AI.
• Pour terminer ce module, veuillez vous connecter à Learning Central et rechercher CLT 303 IA générative en recherche et santé.

 Vous voulez en savoir plus sur l’IA ?

Notre série en trois parties sur l’IA générative n’a fait qu’effleurer la surface ! Il y a tellement plus à apprendre sur la manière dont l’IA générative transforme la recherche, les soins de santé et bien plus encore ! Consultez cet article de HIMSS (Société des systèmes d’information et de gestion des soins de santé)  sur la puissance et le potentiel des grands modèles linguistiques dans le domaine de la santé.

 Vous souhaitez tester l’IA mais vous ne savez pas par où commencer ?

Check out this Guide du débutant sur les bases de la rédaction d'une invite pour obtenir les meilleures réponses. Vous voulez creuser plus profondément ? Obtenez des informations plus détaillées sur la rédaction d'invites efficaces avec ce blog de phData.

 En conclusion

Notre série a exploré l’IA dans les soins de santé et la recherche. Nous avons commencé par découvrir le potentiel et les considérations éthiques de l’IA générative. Dans la dernière partie, nous proposons des conseils pratiques : donner la priorité à la cybersécurité, comprendre la pureté des données et garantir la confidentialité des données.

Merci de vous joindre à nous pour cette exploration du potentiel, des défis et des applications pratiques de l'IA. Nous sommes impatients de constater l’impact positif que l’IA continuera d’avoir sur les soins de santé et la recherche à mesure que nous avançons ensemble.