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严重的新型问题，如偏见、错误信息和隐私侵犯。如何以一种合乎伦理的方式开发和实施AI，是“一校负责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月举办了首次研讨会，吸引了大量观众。
曼尼什·帕拉沙尔（Manish Parashar）博士是RAI的主任，同时也是卡尔特计算学院的教授。他表示，犹他大学在推进这一领域方面具有独特优势，因为它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实质性的影响。”他说。
妮娜·德·拉西（Nina de Lacy）博士领导RAI的医疗保健和健康工作组，她是斯宾塞·福克斯·埃克尔斯医学院（Spencer Fox Eccles School of Medicine，简称SFESOM）的精神病学助理教授。她认为，这些全州范围的解决方案将对全球产生影响。德·拉西认为，犹他州是一个微缩版，反映了健康研究中一些最紧迫的问题，例如气候变化对健康的影响以及如何改善偏远社区的医疗服务。“在这里的山地西部，我们有机会推进解决全球各地人们面临的问题。”她说。
预测死胎风险
内森·布鲁（Nathan Blue）博士是SFESOM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，布鲁深知一个令人警醒的统计数字：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的婴儿，因此，“产科决策的关键在于何时建议分娩。”布鲁说。
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，标准护理的分娩时间范围仍然大约为两周。最终的建议日期由医生判断决定。这就是为什么布鲁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“可解释的AI”，这种模型可以向用户展示哪些因素影响了预测结果。这种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，布鲁表示，准确的个体化死胎风险预测将是产科领域的重大突破，从而对整个医疗保健产生深远影响。“我们都是从出生开始的，这具有变革人类健康的巨大潜力。”他说。
增强医学影像分析
虽然布鲁正在整合妊娠数据，但希琳·埃尔哈比安（Shireen Elhabian）博士，卡尔特计算学院的副教授，则着眼于AI图像分析如何改变医学。她利用AI的潜力整合大量数据，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，这些影像占所有健康数据的约90%。“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，同时尽量减少专家的输入。”埃尔哈比安说。“我的目标是创建不仅智能而且实用、可访问、高效和可重复的系统。”
医生可以从X光片和其他医学扫描中获取测量数据，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性的全貌。埃尔哈比安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。埃尔哈比安强调，她的AI工具旨在帮助医生解读影像，而不是取代人类。“AI不是来替代医疗专家的。”她解释道。“而是揭示隐藏的信息并优化工作流程。”
人工智能，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，但贯穿研讨会的一个共同主题是设计、维护和使用这些工具的责任感。研究人员强调了保持人类参与、减少偏见和尊重隐私的重要性。“AI并不是即将袭来的飓风，它就是我们。”加州大学圣地亚哥分校的数据科学和哲学教授大卫·丹克斯（David Danks）博士说。“像这样的活动让我充满希望。我们可以做得更好。”
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