AI og fremtiden for medicinsk behandling

Wikipedia Commons
Del denne historie!
image_pdfimage_print
Teknokratpraksis har allerede overtaget det meste af den medicinske industri med såkaldte 'evidensbaserede' behandlinger. IBMs Watson-program hævder for eksempel bedre diagnose og behandling af kræft end højt kvalificerede læger. Vi vil snart høre, "Algoritmen vil se dig nu ..." ⁃ TN Editor

”Åh doktor, hvad skader mig? Kan jeg få en diagnose? Hvad er det? AI [kunstig intelligens] håndterer det nu? Du mener, at jeg bare går online og ser resultaterne af mine test og læser diagnosen og henter mine lægemidler uden for min hoveddør? Wow. Meget fint."

Virkelig? Er det meget rart?

Idet AI kryber og kryber ind i området medicinsk diagnose og behandling, og når det spreder sig under banneret for "mere præcis pleje af patienten", skal du huske, at AI integrerer falske data mere fast, end enhver menneskelig læge kan. Når du først er derinde, hvordan slipper du af med det?

”Jeg er ked af det, sir. Der er ingen mennesker at tale med. Alle vores data er produceret af algoritmer ... ”

Antag f.eks., At den influenza, du har, ikke er influenza? Antag, at det er noget andet? AI vil stadig diagnosticere dig med influenza, baseret på din profil af symptomer, og du kunne få ordineret et giftigt antiviralt medikament, du ikke har brug for, og også sat på en advarselsliste over mennesker, hvis influenzaskud ikke er ajour.

Dr. Peter Doshi, der skriver i online BMJ (British Medical Journal), afslører en monstrositet.

Som Doshi siger, udtages hvert år hundreder af tusinder af åndedrætsprøver fra influenzapatienter i USA og testes i laboratorier. Her er kicker: kun en lille procentdel af disse prøver viser tilstedeværelsen af ​​en influenzavirus.

Dette betyder: de fleste af de mennesker i Amerika, der diagnosticeres af læger med influenza, har ingen influenzavirus i deres kroppe.

Så de har ikke influenza.

Derfor, selv hvis du antager, at influenzavaccinen er nyttig og sikker, kunne den umuligt forhindre alle disse "influenzatilfælde", der ikke er influenza.

Vaccinen kunne muligvis ikke fungere.

Her er det nøjagtige citat fra Peter Doshi's BMJ-anmeldelse, “Influenza: markedsføring af vacciner efter markedsføring af sygdom” (BMJ 2013; 346: f3037):

“... selv den ideelle influenzavaccine, der passer perfekt til cirkulerende stammer af vild influenza og er i stand til at stoppe alle influenzavirus, kan kun håndtere en lille del af" influenza "-problemet, fordi de fleste 'influenza' ser ud til at have noget at gøre med influenza . Hvert år testes hundreder af tusinder af åndedrætseksempler i hele USA. Af de testede viser 16% i gennemsnit at være influenza-positivt. ”

"... Det er ikke underligt, at så mange mennesker føler, at 'influenza-skud' ikke fungerer: for de fleste flus kan de ikke."

Fordi de fleste diagnosticerede tilfælde af influenza ikke er influenza.

MEN Tror du, at AI kommer til at fylde disse afsløringer i sin databank på FLU? Tænker du, at denne store indsigt - som sprænger HELE FLU-PROPAGANDA-skibet ud af vandet - går til at ændre AI-programmet om FLU-diagnose og -behandling?

Selvfølgelig ikke.

Og der vil være mange, mange andre områder, hvor AI er forkert - men indgraveret i sten.

F.eks. Vil det officielle afslag på at klassificere alle vacciner, der indeholder aluminium som meget giftigt og farligt - AI styrke det forsætlige afslag. På det tidspunkt, hvem skal du argumentere med? En maskine? Skyen?

NextGov rapporterer på en version af AI, der nu gennemgår test: ”Forskere tester nye kemiske forbindelser på dyr… Men et kunstigt intelligenssystem, der er offentliggjort i forskningstidsskriftet Toxicological Sciences, viser, at det muligvis er muligt at automatisere nogle test ved hjælp af den viden om kemiske interaktioner, vi allerede har. AI blev trænet til at forudsige, hvor giftige titusinder af ukendte kemikalier kunne være, baseret på tidligere dyreforsøg, og algoritmens resultater blev vist at være så nøjagtige som levende dyreforsøg. ”

Lyder godt? Hvor sandsynligt er det, at en sådan automatiseret database vil indeholde scoringer af toksiske medicinske lægemidler, der dræber amerikanere med en hastighed på 100,000 om året?

Ja, det er rigtigt, 100,000 om året. Citatet er: Tidsskrift for American Medical Association, juli 26, 2000, Dr. Barbara Starfield, “Er amerikansk sundhed virkelig den bedste i verden?”

Når AI er blevet accepteret som ordet om giftige kemikalier, kan du forestille dig vanskeligheden ved at forsøge at tilføje mange medicinske lægemidler på listen.

”Jeg er ked af det, sir. Jeg ved ikke noget om medicin. Jeg har lige adgang til databasen om giftige kemikalier og rapporterer, hvad jeg finder. Hvem har ansvaret for AI her? Er det hvad du spørger? Jeg har ingen ide. Lad mig overføre dig til en højtstående specialist i offentlig kommunikation. Hun er ret travlt i øjeblikket. Hvis du lægger en besked, kan du modtage et svar i løbet af de næste par uger. Men jeg er ikke sikker på, at hun kan hjælpe dig. Som jeg siger, vi tager alle vores oplysninger fra databasen ... ”

Automatisering af data skaber et nyt abstraktionsniveau. Ja, det er svært nok at argumentere med en menneskelig bureaukrat - men det er intet i forhold til at prøve at stille spørgsmålstegn ved et AI-program.

Og selvfølgelig på den medicinske arena, hvem vil samle det AI-program og tage ansvaret for det? Hvem skal beslutte, hvad der går i programmet, og hvad udelades?

Hvem vil præsentere dette program for offentligheden og karakterisere AI som det faireste, mest ærlige og objektive system under solen?

Hvad vil der ske, når de næste 10 generationer af skolebørn bliver trænet til at tro på AI som den bedste og lyseste sandhedskilde på kloden?

Da jeg skrev min første bog, AIDS INC.i 1988 begyndte jeg at blive opmærksom på kunstigt konstruerede skabeloner med medicinsk information - skabeloner, der kunne blive AI-produktioner i de næste 10 eller 20 år.

Jeg strejfede rundt om stablerne i UCLA biomedicinske bibliotek og grave frem vigtige oplysninger om forskellige medicinske tests. Disse lidt kendte offentliggjorte undersøgelser viste, hvor upålidelige de diagnostiske test kunne være. Men, som jeg opdagede, disse oplysninger havde ingen plads i læseplanen for medicinsk skole. I alle konventionelle medicinske kredse blev det ignoreret. Som om det ikke eksisterer.

Jeg fandt ignoreret data i arkiverede bind af medicinske tidsskrifter på bibliotekets hylder.

Hvad sker der, når disse mængder sendes til lagre til opbevaring, og ingen har adgang til dem mere?

Hvad sker der, når de lyse og skinnende medicinske databaser i AI styrer landskabet?

En del af mit arbejde i de sidste 35 år har holdt den medicinske sandhed i live og foran læserne. Der er ingen udløbsdato for sandheden.

Når du fodrer AI nok data og sæt af grundlæggende antagelser, kan og vil det konstruere et fuldstændigt program, der dikterer en række handlinger, der skal udføres. Men for eksempel, antag at du fortalte et begynder AI-skakprogram, at riddere kun bevæger sig tre firkanter fremad, rooks kun kan bevæge sig diagonalt, og konger kan hoppe over andre stykker. Du får et strålende skaksystem, der ligner meget lille skakespil.

Dette er nøjagtigt, hvad der sker, når mange underliggende medicinske antagelser -som er falske eller groft ufuldstændige- er indgået i et AI-diagnostisk og behandlingssystem.

Og meget anvendelig og gavnlig sandhed vil falme i baggrunden og gå tabt.

Læs hele historien her ...

Tilmeld
Underretning af
gæst
0 Kommentarer
Inline feedbacks
Se alle kommentarer