人工智能（AI）的潜力有时似乎无穷无尽。但这种潜力也带来了新的严重问题，如偏见、错误信息和隐私侵犯。如何以合乎伦理的方式开发和实施AI，是犹他大学“一校负责任AI倡议”（One-U Responsible AI Initiative，简称RAI）的目标。该倡议于2023年秋季启动，并于今年9月举行了首次研讨会，吸引了大量观众。
Manish Parashar博士在研讨会上致辞。Parashar博士是One-U RAI的主任，同时也是Kahlert计算学院的教授。他描述了犹他大学在推进这一领域方面的独特优势，因为该校拥有强大的健康研究社区和丰富的健康记录。“我们有实力，我们有数据，我们有专业知识。我们可以在全州范围内产生有意义的影响。”他说。
Nina de Lacy博士领导RAI的医疗保健和健康工作组。作为Spencer Fox Eccles医学院的精神病学助理教授，de Lacy认为这些全州范围的解决方案将具有全球影响。她认为，犹他州是一个解决一些最紧迫的健康研究问题的微缩模型，例如气候变化如何影响健康，以及如何改善偏远社区的医疗保健访问。“在这里的山地西部，我们有机会推进那些影响全球人民的解决方案。”de Lacy说。
预测死胎风险
Nathan Blue博士是Spencer Fox Eccles医学院的妇产科助理教授，他从临床医生的角度探讨了AI的应用。作为一名专门从事高危妊娠的妇产科医生，Blue对一个令人沮丧的统计数据非常熟悉：每160次妊娠中就有一次以死胎告终。提前分娩可以预防死胎，但也可能导致因早产而死亡，因此“妇产科决策的关键在于知道何时建议分娩。”Blue说。这是一个极其复杂的决定。即使考虑了所有已知的死胎风险因素，标准护理下的分娩时间仍可能相差两周左右，最终的推荐日期取决于医生的判断。
这就是为什么Blue正在构建一个评估复杂妊娠中死胎风险的AI工具。他特别使用了一种“可解释AI”，该工具向用户展示哪些因素对模型预测产生了贡献。这种模型提供的透明度可以帮助医生减少和调整决策中的偏见，同时整合人类大脑无法处理的大量数据。如果成功，准确的个性化死胎风险预测将成为妇产科领域的重大突破，从而对整体医疗保健产生深远影响。“我们都是从出生开始的，这项技术对人类健康的潜在影响是变革性的。”Blue说。
提升医学影像分析
虽然Blue正在整合妊娠数据，但Shireen Elhabian博士，Kahlert计算学院的副教授，则着眼于AI图像分析如何改变医学。她利用AI处理大量数据的潜力，帮助医生从X光片和MRI等医学影像中获得更有价值的信息，这些影像构成了大约90%的健康数据。“我们正在开发自动化工具，使医生能够充分利用医学影像的全部潜力，更快速、更精确地诊断和研究疾病，同时最大限度地减少专家的投入。”Elhabian说。“我的目标是创建不仅智能而且实用、便捷、高效和可重复的系统。”
医生可以从X光和其他医学扫描中获取测量值，以标记患者对治疗的反应情况或估计未来的受伤风险。但医生通常采取二维测量，可能无法捕捉到解剖变异的全部范围。Elhabian正在构建的图像分析工具可以建模和分析三维解剖结构，从而对患者的健康状况有更全面的理解。Elhabian强调，她的AI工具旨在帮助医生解读图像，而不是取代人类的作用。“AI不是来取代医疗专家的。它是为了揭示隐藏的信息并优化工作流程。”她解释道。
人工智能与人类责任
尽管当天的演讲总体上对AI工具改善医疗保健的能力持乐观态度，但整个研讨会的一个共同主题是设计、维护和使用这些工具时的责任感。研究人员强调了保持人类参与、减少偏见和尊重隐私的设计需求。“AI并不是即将袭来的飓风。它是我们自己。”加州大学圣地亚哥分校的数据科学和哲学教授David Danks博士在小组讨论中说。“像这样的活动让我充满希望。我们可以做得更好。”
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