ИИ может улучшить здравоохранение, но блокчейн изменит его навсегда ...

Почему технология распределенной книги, а не искусственный интеллект, является настоящим прорывом в здравоохранении

С тех пор, как IBM объявила об увольнении 40+ инженеров из Watson Health, ряд компаний обратились к нам, чтобы спросить, что я думаю об этом и о AI vs. блокчейн решения в здравоохранении.

По общему признанию, я уже с подозрением относился к маркетинговой шумихе Watson Health и был разочарован его неудачными запусками в MD Anderson и других (в основном из-за конкуренции со стороны EPIC), а я не был удивлен своей финансовой недостаточностью.

Однако я не хотел, чтобы какие-либо «предрассудки Ватсона» повлияли на мой ответ на сопоставление ИИ и блокчейна, поэтому я решил погрузиться глубже и пришел к выводу:

  1. ИИ лучше всего рассматривать как технологию увеличения интеллекта (IA)
  2. ИИ расширит, а не подорвет бизнес-модель здравоохранения
  3. Блокчейн нарушит бизнес-модель здравоохранения из-за сетевых эффектов децентрализованной экономики

№1. ИИ лучше всего воспринимается как технология увеличения интеллекта (IA)

Исторически сложилось так, что фраза ИИ, введенная в 1956 году Джоном Маккарти, относится к стремлению создать программно-аппаратный комплекс, обладающий интеллектом человеческого уровня (ИИ, имитирующий человека) и способный планировать, учиться. , понимать язык, распознавать предметы и звуки и решать проблемы.

Однако большая часть того, что называется искусственным интеллектом, на самом деле является машинным обучением (ML), подполе искусственного интеллекта, которое разрабатывает алгоритмы, обрабатывающие данные, делают прогнозы и помогают принимать решения.

(Отличное резюме от Вишала Майни можно найти здесь)

Глубокое обучение (DL) - это один из подходов к машинному обучению, основанный на структуре мозга, который называется искусственными нейронными сетями (ИНС). Однако DL не« думает ». Сети DL имеют иерархическую структуру, которая делает их особенно приспособленными для изучения иерархий знаний, которые полезны при решении реальных проблем. Например, при распознавании изображений DL анализирует (понимает) не только отдельные пиксели, но и сложные формы, такие как края, формы, глубину, вплоть до сцен с несколькими объектами.

Обучение с подкреплением (RL) - это еще один тип машинного обучения, который учится не на обучающем наборе помеченных данных, а на взаимодействии с окружающей средой. В нем нет прямых инструкций относительно того, какие действия следует предпринять и каковы последствия этих действий, вместо этого он изучает, пробуя несколько путей и выбирает тот который максимизирует вознаграждение (лучшее действие).

(Если вас интересует Deep RL, сочетающий DL и RL, прочтите это)

№2. ИИ улучшит, но не подорвет бизнес-модель здравоохранения

ИИ уже используется в здравоохранении. Приложения на основе искусственного интеллекта диагностируют раны пациента с помощью смартфона, позволяют опекунам и врачам удаленно контролировать пожилых людей и помогают в цифровой форме проверять страховую информацию.

ИИ также прогнозируется сэкономить до 400 миллиардов долларов в здравоохранении за счет автоматизации и прогнозной аналитики, заменяя физический и ручной труд работой, требующей высоких технологических навыков. Изменение рынка труда потребует перестройки клинического рабочего процесса при одновременном развитии взаимодействия человека и машины (см. Ниже).

Интересно, что ИИ не только изучит человеческие предубеждения, но и усилит их (например, предположим, что врачи - мужчины, а медсестры - женщины). Крайне важно убедиться, что решения ИИ будут обучены для создания надежных, безопасных и совместимых решений (Объясняемый ИИ) и вести себя 'ответственно («Ответственный AI).

№3. Блокчейн, а не ИИ, подорвет бизнес-модель здравоохранения

(Чтобы найти отличную статью об AI / ML и блокчейне, прочтите сообщение Джордена Вудса здесь).

Несмотря на постоянное совершенствование AI, ML, RL, DRL, создание сверточных нейронных сетей (CNN) для идентификации изображений, рекуррентных нейронных сетей (RNN) для обработки естественного языка (NLP) и генеративных состязательных сетей (GAN) Для имитации творческих способностей человека существуют проблемы, которые блокчейн решает лучше, чем ИИ, например, обеспечение конфиденциальности пользователей, распространение данных, защита наборов данных от предвзятости, манипуляции и взлома, а также обеспечение прозрачности данных (подумайте о TrueBit).

По сути, проблема с ИИ заключается в том, что он остается централизованным решением, в котором «данные централизованно хранятся, принадлежат и контролируются группой, которая их собирает». (Джорден Вудс, 2018)

Следовательно, ИИ не меняет и не может коренным образом изменить текущую бизнес-модель в здравоохранении, потому что ему не хватает способности создавать децентрализованную, основанную на широком участии экономику общих знаний и идей (подумайте Numerai и « Океан").

Полностью децентрализованная и токенизированная система обмена данными с прозрачной моделью вознаграждения не только будет устойчива к атакам, сговорам и цензуре, но и будет самостоятельно усиливать сетевые эффекты со стороны пользователей данных, поставщиков и ученых. Чем лучше работает система, тем больше капитала она привлекает, что означает больше потенциальных выплат, что привлекает больше поставщиков данных и ученых, которые делают систему умнее (чего не случилось с Watson).

Последние мысли:

Обещание ИИ - помогать врачам поддерживать здоровье своих пациентов, предотвращать длительные госпитализации или повторные госпитализации и выявлять пробелы в уходе при соблюдении лучших практик.

Однако в сфере здравоохранения нет проблемы оптимизации, когда ИИ просто помогает управлять информационно-интенсивной средой. Здравоохранение - это непрозрачная, многосторонняя, полная противоречий, несогласованная экосистема, которой принципиально не хватает доверия. Поэтому ему необходимы сетевые эффекты децентрализации, чтобы дать возможность самостоятельной независимости и превратить пациентов из потребителей медицинских услуг в производителей медицинских услуг.

Блокчейн - это больше, чем просто инновации в области ИКТ *. Он способствует новым типам экономической организации и управления ... основанным на новом институциональном и общественном выборе … ( Экономика блокчейна . Де Филиппи, Дэвидсон, Поттс, 2016)

  • ИКТ - информационные коммуникационные технологии

Благодарности: спасибо Джорден Вудс и Радхике Айенгар-Эменс из DoubleNova Group за их обзор и вклад.

Если вам понравилось то, что вы читаете, нажмите "Хлопайте" ниже, чтобы это увидели и другие (допускается до 50 хлопков в ладоши!)

Присоединяйтесь к моей предстоящей конференции по здравоохранению и блокчейну ЗДЕСЬ