МЮНХЕН – Мы вступаем в революционный период в медицинской науке: на помощь традиционным методам исследований приходят огромные компьютерные мощности и изобилие новых данных. Совсем недавно компания Google объявила о разработке системы на основе искусственного интеллекта (ИИ), которая способна лучше врачей-радиологов выявлять рак молочной железы. И это лишь новейший пример того, как технологии машинного обучения и больших данных приводят к появлению новых методов медицинского диагностирования, лечения и научных открытий. Впрочем, для реализации огромного потенциала ИИ-технологий нам необходимо выработать прагматичные и глобально согласованные подходы к регулированию сбора и использования «данных из реального мира».
Реальные данные включают любую информацию, которая помогает направлять новые медицинские исследования. Некоторые из этих данных уже имелись раньше. Например, исследователи раковых заболеваний уже давно используют анонимизированные медицинские данные для отбора кандидатов из числа больных, которые с наибольшей вероятностью хорошо отреагируют на новые и экспериментальные виды лечения. Однако в последнее время стали доступны новые виды данных, а также технологии для их масштабного анализа.
Новые возможности, которые открывает искусственный интеллект и связанные с ним технологии, поднимают сложные и иногда острые вопросы о конфиденциальности данных и прав собственности на них. Но мы можем решить эти проблемы, установив всеобъемлющие правила защиты персональной информации. Органам власти во всём мире, а также институтам глобального управления нельзя откладывать выполнение этой задачи. Научные медицинские центры уже приступили к реализации инициатив с использованием реальных данных в США, где широкая доступность анонимизированных данных пациентов способствует новой волне инноваций.
МЮНХЕН – Мы вступаем в революционный период в медицинской науке: на помощь традиционным методам исследований приходят огромные компьютерные мощности и изобилие новых данных. Совсем недавно компания Google объявила о разработке системы на основе искусственного интеллекта (ИИ), которая способна лучше врачей-радиологов выявлять рак молочной железы. И это лишь новейший пример того, как технологии машинного обучения и больших данных приводят к появлению новых методов медицинского диагностирования, лечения и научных открытий. Впрочем, для реализации огромного потенциала ИИ-технологий нам необходимо выработать прагматичные и глобально согласованные подходы к регулированию сбора и использования «данных из реального мира».
Реальные данные включают любую информацию, которая помогает направлять новые медицинские исследования. Некоторые из этих данных уже имелись раньше. Например, исследователи раковых заболеваний уже давно используют анонимизированные медицинские данные для отбора кандидатов из числа больных, которые с наибольшей вероятностью хорошо отреагируют на новые и экспериментальные виды лечения. Однако в последнее время стали доступны новые виды данных, а также технологии для их масштабного анализа.
Новые возможности, которые открывает искусственный интеллект и связанные с ним технологии, поднимают сложные и иногда острые вопросы о конфиденциальности данных и прав собственности на них. Но мы можем решить эти проблемы, установив всеобъемлющие правила защиты персональной информации. Органам власти во всём мире, а также институтам глобального управления нельзя откладывать выполнение этой задачи. Научные медицинские центры уже приступили к реализации инициатив с использованием реальных данных в США, где широкая доступность анонимизированных данных пациентов способствует новой волне инноваций.