Mount Sinai vrea să ajungă în punctul în care inteligență artificială să citească rezultatele analizelor.
Software-ul completează documentele, iar chatboții elaborează rezultatele pacienților.
Asistenții medicali se tem că tehnologia are un cost puternic pentru oameni.

Spitalul Mount Sinai a devenit un laborator pentru A.I., care încearcă să modeleze viitorul medicinii, arat[ o analiză Washington Post. Cercetătorii vor să ajungă în punctul în care instrumentele A.I. să poată citi rezultatele analizelor pacienților. Totuși unii lucrători din domeniul sănătății se tem că tehnologia costă.

Cum se folosesc medicii de inteligența artificială

Mount Sinai este un spital de elită care investește sute de milioane de dolari în software și educație AI, transformând instituțiile în laboratoare tehnologice. Spitalul are un grup de specialiști AI care se ocupă de dezvoltarea instrumentelor medicale, pe care medicii și asistentele le testează în îngrijiri clinice. Software ul de transcriere completează documentele de facturare, iar chatboții ajută la elaborarea rezumatelor pacienților. Un exemplu ar fi descoperirea de acum câteva luni. A.I-ul care a detectat cu 20% mai multe cazuri de cancer de sân decât radiologiile clasice. Totuși aceste progrese declanșează tensiune în rândul lucrătorilor de prim rang. Mulți se tem că tehnologia are un cost puternic pentru oameni. Că ar pune diagnostice greșite, sau ar putea dezvălui date secrete ale pacienților.

Mai există și frica de a rămâne fără job-uri în rândul aistenților medicali

Asistentele și alte cadre medicale se tem că își vor pierde locurile de muncă, iar astfel de tehnologii vor avea un cost pe măsură și nu toți pacienții vor fii tratați la fel. Încă din anii 1970, cercetătorii de la Universitatea Stanford au creat un sistem AI rudimentar care punea întrebări medicilor despre simptomele unui pacient și oferă un diagnostic bazat pe o bază de date de infecții cunoscute. În anii 1990 și începutul anilor 2000, algoritmii de inteligență artificială au început să descifreze modele complexe în raze X, scanări CT și imagini RMN pentru a identifica anomalii pe care ochiul uman le-ar putea rata.