新的技术工具可以帮助完成一些任务,但不能与其他任务一起工作
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[00:00:00] 主持人安珀·史密斯: 锡拉丘兹上州医科大学, 纽约邀请您成为“知情患者”,收听播客,介绍来自纽约中部唯一学术医疗中心的专家. 我是主持人,安柏·史密斯. 最近我们听到了很多关于人工智能在计算机行业中的应用, 在制造业和社交媒体. 今天我们将探讨它在医学和医疗保健方面的一些应用. 我的嘉宾是博士. Amr Wardeh. 他是上州医院的住院医生,对人工智能和信息学很感兴趣. 欢迎来到这位知情的病人. Wardeh.
[00:00:36] 沃德博士: 嗨,琥珀. 谢谢你们邀请我.
[00:00:37] 主持人安珀·史密斯: 首先,我想请大家定义一下什么是人工智能,因为我们听说它在很多不同的领域都有应用.
[00:00:46] 沃德博士: 哦,绝对. 因此人工智能, 或者人工智能, 一般来说, 是一个旨在让计算机执行我们通常认为是人类的任务的领域吗, 或者模拟人类的智能. 例如, 我们大多数人使用Siri或谷歌助手, 我们可以问Siri, “嘿, 今天的天气怎么样?“它会给你一个很好的答案,类似于人类的回答.
[00:01:17] 主持人安珀·史密斯: 因此,人工智能是否依赖于大量高质量、可靠的数据才能做到这一点?
[00:01:27] 沃德博士: 哦,绝对. 人工智能的一个重要组成部分是能够训练这些计算机算法准确地执行任务. 在计算机科学领域, 有一种很常见的说法是, “垃圾进就是垃圾出。.“所以如果你没有好的数据,你就不会从这些机器中得到好的输出或好的答案. 所以有好的数据是至关重要的.
[00:01:57] 主持人安珀·史密斯: 随着我们拥有越来越多的优质数据,人工智能是否有可能变得比人类更聪明?
[00:02:06] 沃德博士: 这是一个非常好的问题. 所以我们给这些人工智能的数据越多,他们就越能学习和了解. 我要提到的东西在很多行业都掀起了波澜, 什么是ChatGPT, 这些大型语言模型. 因此,ChatGPT已经接受了大量数据的训练, 正因为如此, 当你与它互动时,它能做出非常聪明的回答. 最近, OpenAI, ChatGPT背后的公司, 发布了一个基于GPT-4的新版本ChatGPT, 哪一个是用更多的数据训练的, 它的性能甚至比老款更好. 所以我们训练的越多,我们输入这些系统的数据就越多, 似乎他们变得越好, 或多或少.
[00:03:11] 主持人安珀·史密斯: ChatGPT和机器学习是一回事吗? 我听说过机器学习这个词,但这是什么意思呢?
[00:03:20] 沃德博士: 机器学习, 一般来说, 任何能够从一些数据中学习的计算机算法, 无论是图像, 文本, 甚至是声音数据, 然后能够做出预测,或者在此基础上给出输出. 具体来说,我想谈谈机器学习中的一些东西, 或者说是机器学习的一个子领域, 叫做深度学习, ChatGPT的基础是什么, 我们听到的大多数新的人工智能都是基于.
什么是深度学习, 试图在计算机中模拟我们大脑的结构, 然后试着教那个模拟大脑, 我们叫它, 如何完成某项任务. 事实证明, 好吧, 如果你做得对的话, 你可以让他们做惊人的事情, 比如检测癌症,或者和你聊天,帮你写文章.
[00:04:17] 主持人安珀·史密斯: 这很有趣,因为当你想到第一台电脑, 他们能够解决数学问题, 但你说的是计算机,你教它学习, 基本上. 他们有独立思考吗?
[00:04:35] 沃德博士: 当你想到它和这些东西现在能做的事情时,真的很疯狂.
他们有独立思考吗? 到目前为止,没有. 我们现在拥有的是所谓的弱AI. 这些是能够完成特定任务的人工智能系统. 举个例子——尽管这有点变化——但假设一个人工智能可以通过胸部x光片检测癌症, 或x射线. 这个系统只能执行一个任务. 它也许能做得很好,但它不能做任何其他事情.
但是,拥有一个智能系统,可以完成多个任务,并像人类一样在多个领域学习,这种想法被称为人工通用智能. 这是其中一个目标,实际上,取决于你问谁. 这是一些制造人工智能模型的人的目标是创造这种人工通用智能,它可以做人类能做的一切.
[00:05:46] 主持人安珀·史密斯: 好吧, 既然放射学是你的专长,我们就把重点放在放射学领域吧, 尤其是乳房x光检查, 哪些是用来检测乳腺癌的. 通常, 放射科医生通过乳房x光检查寻找癌症的早期迹象, 但现在有人工智能系统可以对放射科医生进行双重检查. 你能给我们解释一下这是怎么回事吗?
[00:06:08] 沃德博士: 是的,绝对. 有很多新的人工智能工具正在出现,它们可以在乳房x光片上指出癌症的位置, 甚至其他类型的成像比如胸部x光片或骨骼x光片也能告诉我们, "oh, “有骨折”或“有肺炎”,等等.
这些人工智能工具被证明是非常好的, 从某种意义上说,他们是一台机器,所以他们不会累. 大多数时候,他们会以一种非常系统的方式做事. So, 比如说,一个人可能无法保持专注,或者可能会错过一件小事, 人工智能可能会发现这一点,并帮助放射科医生. 所以现在在放射学和其他医学领域有很多关于如何结合这些人工智能工具来帮助我们更好地帮助病人,而不是错过癌症的讨论, 例如.
[00:07:23] 主持人安珀·史密斯: 在这个例子中, 看乳房x光片的是人工智能吗, 它是从每一张乳房x光片中学习吗. 是不是读得越多越好?
[00:07:35] 沃德博士: 现在大多数可用的人工智能工具, 一旦他们被部署到临床环境中,他们就不会真正学习. 所以他们只是简单地完成最初训练的任务.
一些较新的公司和团体正在努力使这些系统随着时间的推移逐渐从反馈中学习,或者随着时间的推移不断学习. 这是将要发生的事情. 但就目前而言,一旦人工智能被训练完毕,它就被锁定了. 所以它没有学到任何新的东西. 它只是完成了它被训练的任务.
[00:08:18] 主持人安珀·史密斯: 这里是纽约州推荐最近最火的赌博软件的“知情患者”播客. 我是主持人,安柏·史密斯. 我正在和医生谈话. Amr Wardeh是上州医院的放射科住院医生, 关于人工智能的使用, 或者人工智能, 在医学上.
我在杂志上读了一篇研究, 儿童放射学研究骨折以及是否能在x光上发现. 研究显示,人工智能的得分高于急诊医生, 但它无法击败经验丰富的放射科医生. 这让你感到惊讶吗??
[00:08:49] 沃德博士: 不完全是,实际上. 因为最近我们看到很多研究表明,人工智能在某些领域的表现可以与放射科医生相提并论. 急救医生, 尽管他们可能会看到很多骨折, 他们没有接受过像放射科医生那样看图像的训练. 因此,经过训练来检测这些骨折的人工智能可能会像放射科医生而不是急诊医生那样工作. 出乎意料的是,这是意料之中的.
[00:09:26] 主持人安珀·史密斯: 你认为未来几年我们可能会在医疗保健的其他领域看到人工智能的应用吗? ,
[00:09:34] 沃德博士: 在未来几年内,我们将看到人工智能与临床工作流程的大量整合. 我们将要看到的是, 如果你曾经在医疗保健系统聊天功能上与你的医生聊天, 目前正在做很多工作来制作ChatGPT或类似的工具, 起草回复来实现自动化,提高医生的工作效率, 可能为患者提供更全面的答案和信息.
这是对医生和病人都有帮助的主要事情之一. 因为平均而言, 医生每周花大约15个小时做与病人护理无关的行政工作. 因此,如果人工智能可以帮助减少管理时间,医生可以更多地关注患者或其他可能对患者有益的任务, 那么这是一个受欢迎的变化.
[00:10:44] 主持人安珀·史密斯: 所以病人可能会觉得他们有更多的时间和医生在一起,因为他们的医生没有被拉去做行政工作, 也许?
[00:10:53] 沃德博士: 绝对. 目前正在进行的另一个领域是, AI将, 例如, 当你去看医生的时候,能够听到你和医生的对话, 你的医生也不用一直面对电脑写笔记了. 他们可以一直看着你的眼睛,讨论事情. 人工智能将在后台监听、编写和记录所有内容. 所有这些都是受欢迎的改变.
[00:11:25] 主持人安珀·史密斯: 但人工智能不会和病人交谈,告诉他们他们认为自己哪里出了问题,或者他们认为应该发生什么?
[00:11:34] 沃德博士: 正确的. 这实际上是, 这是一个危险的领域,因为很多人工智能系统并不完美. 像ChatGPT这样的大型语言模型往往会产生幻觉. 所以如果你问他们一个医学问题,他们可能会很自信地回答. 但是,他们的答案可能并不完全正确. 特别是在医疗保健领域,这是非常危险的.
所以自动应答或与病人互动,我不认为我们很快就能实现. 在与病人互动之前,你需要一名医生来检查人工智能的工作. 所以这将是人工智能辅助的医生互动,而不仅仅是人工智能本身.
[00:12:22] 主持人安珀·史密斯: 你用了“幻觉”这个词. 这在AI中也是一样的吗? ——我认为这就像一个人体内某种药物引起的麻木. 但在人工智能中,这意味着什么?
[00:12:38] 沃德博士: 这是个好问题. 我们通常在像ChatGPT这样的大型语言模型中使用术语“幻觉”, 有时候他们, 如果你在他们不在的地方问他们问题, 他们真的不知道答案, 他们可能只是简单地编造一个听起来很, 对于没有这方面经验的人来说,这是一个很好的答案. 所以这很危险, 例如, 有这样的工具与病人互动吗, 在没有监督的情况下提供可能完全错误的建议.
[00:13:19] 主持人安珀·史密斯: 因此,这与虚拟医疗相关吗? 特别是在大流行期间, 我们看到了这种爆炸, 在那里你可以与你的医生进行虚拟联系, 这是必须的,因为疫情, 但它至今仍在使用. 与大流行之前相比,现在更是如此. 人工智能在虚拟医疗中发挥作用吗?
[00:13:45] 沃德博士: 我想是的. 举个例子, 当你通过视频会议与医生交谈时, 你的医生可能不用再写病历了, 就像我们之前说的. 所以所有的事情都会被人工智能记录下来,这样你的医生就可以花更多的时间听你说话.
人工智能可以帮助的其他事情是, 当你和医生聊天的时候, 就像我们之前说的, 如果人工智能可以帮助医生, 假设, 起草一份对病人问题的回答, 他们也许能救他们, 假设, 每次回答五分钟, 这相当于每天节省大量的时间,他们可以花在看其他病人或照顾更重要的事情上.
[00:14:35] 主持人安珀·史密斯: 有些人担心人工智能会取代人类医生. 你担心这个吗?
[00:14:44] 沃德博士: 这需要一段时间才能实现. 到目前为止,我们所拥有的工具还不能取代医生. 至少我不愿意去, 假设, 到医院或诊所就诊, 只要让人工智能看到我,然后告诉我, "OK, 去做这个做那个,“没有人为因素. 尤其是当他们容易出错和产生幻觉时.
但是我们将会看到很多, 我相信在不久的将来, 人工智能是帮助医生的吗, 在那里医生可以看到更多的病人, 可能会更有效率. 这肯定会发生,也许你不需要那么多医生来做同样多的工作, 但人工智能会完全消除对医生的需求吗? 我认为我们离那还很远.
[00:15:40] 主持人安珀·史密斯: 嗯,这当然是一个迷人的领域,也有一点可怕. 我真的很感谢你抽出时间给我们解释. Wardeh.
[00:15:49] 沃德博士: 绝对. 我很荣幸. 谢谢你邀请我,Amber.
[00:15:53] 主持人安珀·史密斯: 我的客人是博士. Amr Wardeh是上州医院的放射科住院医生. “知情的病人”是一个关于健康的播客, 科学与医学, 由锡拉丘兹上州医科大学为您带来, 纽约, 由吉姆·豪制作. 在upstate找到我们之前的剧集.edu/informed. 我是主持人安珀·史密斯,感谢大家的收听.