PhD, MBA, CTO presso Pacific AI . La creazione di intelligenza artificiale, big data e scienza dei dati risolve problemi reali nel settore sanitario, delle scienze della vita e dei settori correlati.
Quando ero bambina, mio padre a volte mi portava con lui in banca. Gestiva un’attività, aveva bisogno di credito e costruiva strette relazioni con alcuni banchieri. Ogni banchiere aveva conosciuto mio padre e il suo lavoro per anni, aveva familiarità con gli alti e bassi della società (e quelli di mio padre) e preso decisioni su quanto credito offrire e su quali termini continuare a farlo.
Oggi gestisco la mia attività – e mi accompagno in banca. È in un altro continente, ma l’edificio sembra sorprendentemente simile – così come il banchiere. Si siede nello stesso ufficio, indossa lo stesso vestito, ha lo stesso titolo VP ed è sempre gentile e disponibile. Ma c’è una grande differenza: il mio banchiere non prende più nessuna delle attuali decisioni bancarie . Non decide se riceverò credito, quanto o a quale prezzo (interesse). Non decide nemmeno quali prodotti offrirmi – il computer sì. È fondamentalmente un’interfaccia amichevole e familiare per un back-end completamente automatizzato.
Di conseguenza, essere un normale banchiere d’affari (o un banchiere personale) è ora un lavoro entry-level. Richiede formazione su strumenti software e servizio clienti invece di comprendere profondamente i piani aziendali o la comunità in cui opera la banca. La stessa cosa sta accadendo anche nella vendita al dettaglio , dove compratori esperti e merchandiser con occhi acuti per la moda e la moda stanno gradualmente sostituendo gli algoritmi. È difficile vedere da fuori, ma il responsabile di un negozio di abbigliamento, hardware o cibo non svolge più le attività di vendita al dettaglio per decidere cosa comprare, dove collocarlo nel negozio, come valutarlo e cosa promuovere. Questo sta accadendo anche nella pubblicità , nei videogiochi , nella sicurezza informatica e nel lavoro legale.
L’assistenza sanitaria sembra diversa. L’assistenza sanitaria è un chiaro ritardatario nell’adottare la tecnologia digitale, valutata ben al di sotto della finanza, del petrolio e del gas, degli immobili, dell’educazione e persino del governo. Tra il modello di servizio molto incentrato sull’uomo, il background educativo delle persone coinvolte, la cultura radicata, gli incentivi perversi sui ricavi e le dimensioni e la complessità del settore, è difficile cambiare.
C’è un forte consenso sul fatto che l’ IA non sostituirà i medici . Sostenendo che può andare non solo contro la complessità di ciò che i medici effettivamente fanno, ma una tale posizione non riesce a comprendere la necessità di un tocco umano . Vorrai che un umano ti tenga la mano mentre discuti della diagnosi del cancro. L’empatia è fondamentale in questi momenti che cambiano la vita. Il livello di connessione umana che avrai con il tuo medico influenzerà direttamente quanto bene ti senti, quanto sarai disposto a rispettare un piano di trattamento e come tu e la tua famiglia ricorderete il trauma nei decenni a venire.
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Ma essere d’accordo sul fatto che il medico umano sarà sempre lì non riflette i grandi cambiamenti e rischi per il loro lavoro. I medici essenzialmente fanno tre cose: diagnosi (cosa c’è di sbagliato in me?), Trattamento (qual è il piano?) E prognosi (quanto tempo prima che sia migliorato?). Tutti e tre i compiti principali vengono gradualmente eseguiti dai sistemi di intelligenza artificiale che impiegano l’apprendimento automatico, l’apprendimento approfondito, l’elaborazione del linguaggio naturale e la previsione delle serie temporali.
Non ci sarà un’intelligenza artificiale che risolve l’assistenza sanitaria – proprio come non esiste una soluzione per tutti i punti vendita (generi alimentari, abbigliamento e musica hanno tutti percorsi molto diversi dalla digitalizzazione) o tutto il marketing (come mostra il panorama tecnologico di MarTech 5000 ) . Piuttosto, sulla base di un processo all’interno di una specialità alla volta, i sistemi automatici sono pronti per la prima serata: identificare radiografie anormali del torace , diagnosticare malattie pediatriche comuni , analizzare i vetrini dei linfonodi in patologia , individuare precocemente le malattie degli occhi e valutare salute mentale. Questo processo è in corso da alcuni anni e, sebbene ci sia un buon dibattito su studi specifici, alcune cose sono chiare solo da una revisione della letteratura attuale:
• La tecnologia AI diventa più accurata ogni giorno. Gli esperti umani no .
• L’ IA sarà in grado di spiegare chiaramente i suoi risultati .
• L’ IA può essere l’unico modo per fornire l’accesso all’assistenza sanitaria migliore della categoria a più di 6 miliardi di persone che guadagnano meno di $ 32 al giorno .
Il terzo punto è un imperativo morale. Mentre i radiologi statunitensi affermano che i sistemi di IA non possono sostituirli (e il loro stipendio medio di $ 371.000 ), la maggior parte delle persone nel mondo non ha e non avrà mai accesso a un radiologo. Ci sono 25 macchine per la risonanza magnetica per 1 milione di persone nell’emisfero settentrionale, rispetto a 1 macchina per la risonanza magnetica per 25 milioni di persone nell’Africa sub-sahariana . Con una popolazione che sta crescendo più rapidamente rispetto alla crescita dei dottori di formazione, le soluzioni automatizzate sono una necessità pragmatica.
Quindi il prossimo secolo di progressi nella medicina potrebbe essere guidato dall’IA, schierato per dare al vostro medico di pronto soccorso locale, così come i migliori specialisti del mondo, i superpoteri per diagnosticare e curare qualsiasi malattia. Ma gli specialisti del primo mondo non sono esenti dal cambiamento. Considera le pressioni finanziarie sui fornitori di assistenza sanitaria e come nell’ultimo decennio hanno intrapreso lo stesso identico percorso intrapreso dalle banche negli anni ’80 e che la vendita al dettaglio e la produzione (con l’implementazione dei sistemi ERP) hanno preso gli anni ’90:
• Spostare tutto dalla carta ai sistemi digitali .
• Progettare le prime interfacce utente per replicare i flussi di lavoro della carta che sostituiscono.
• Renditi conto che funziona male e riduce la produttività.
Sapendo che il settore sanitario è il solito 20 anni indietro nell’adozione della tecnologia, ecco cosa succederà dopo. Con un po ‘di fortuna, tra cinque decenni, sono ancora in giro, ma sarò un vecchio con condizioni croniche. Un giorno, mi ritrovo in un ospedale che ha bisogno di vedere un oncologo, cardiologo, endocrinologo e psichiatra (per buona misura). Incontro solo una persona che indossa un camice bianco, dà un sorriso rassicurante e ha la giusta quantità di capelli grigi per infondere sicurezza. Una varietà di gizmo e schermi sono applicati per adattare il mio piano di trattamento in un modo olistico, basato sull’evidenza, che applica una medicina all’avanguardia e corrisponde ai miei obiettivi personali di stile di vita. Ma non sarei affatto sorpreso se l’educazione medica totale di quella persona fosse un programma di formazione di base di 12 settimane.
