ИИ для совместимости в здравоохранении: Карла Гуларт Перон из Philips

В этом эпизоде Я, я и искусственный интеллект подкаст, главный медицинский директор Philips Карла Гуларт Перон рассказывает, как искусственный интеллект меняет здравоохранение — не заменяя врачей, а расширяя доступ, улучшая диагностику и освобождая врачам больше времени для пациентов. Опираясь на свой опыт работы врачом в перегруженной системе общественного здравоохранения Бразилии, она объясняет, как такие технологии, как ИИ-ассистированная визуализация и удаленное сотрудничество, могут устранить критические пробелы в оказании помощи. Карла также исследует проблемы доверия, предвзятости, совместимости и данных о женском здоровье в следующей эре медицины с поддержкой ИИ. Она предлагает обоснованный, глобальный взгляд на то, как технологии могут сделать здравоохранение более человечным.

Подписаться на Я, я и искусственный интеллект на Apple Podcasts или Spotify.

Транскрипт

Элисон Райдер: Как один клиницист думает о применении ИИ в здравоохранении дополнительными способами, которые улучшают доступ к помощи, уверенность врачей и опыт пациентов? Узнайте в сегодняшнем эпизоде.

Карла Гуларт Перон: Я доктор Карла Гуларт Перон из Philips, и вы слушаете Я, я и искусственный интеллект.

Сэм Рэнсботэм: Добро пожаловать в Я, я и искусственный интеллектподкаст от MIT Sloan Management Review исследуя будущее искусственного интеллекта. Я Сэм Рэнсботэм, профессор аналитики в Бостонском колледже. Я занимаюсь исследованием данных, аналитики и искусственного интеллекта в MIT SMR с 2014 года, с исследовательскими статьями, ежегодными отраслевыми отчетами, тематическими исследованиями, а теперь и 13 сезонами эпизодов подкастов.

Наша сегодняшняя гостья — доктор Карла Гуларт Перон, главный медицинский директор Philips. Philips — это компания в области медицинских технологий, стоящая за системами визуализации, мониторингом пациентов и растущим набором клинических инструментов на основе ИИ. Что меня восхищает в перспективе Карлы, так это то, что она начала свою карьеру врачом в системе общественного здравоохранения Сан-Паулу, где спрос намного превышает ресурсы. Она пронесла этот взгляд в высшее руководство. Сейчас она возглавляет медицинскую стратегию компании, которая делает большую ставку на ИИ для устранения пробелов в оказании помощи. Карла, добро пожаловать на шоу.

Карла Гуларт Перон: Большое спасибо, Сэм.

Сэм Рэнсботэм: Многие слушатели все еще могут ассоциировать Philips больше с бытовой электроникой, но не могли бы вы рассказать нам о компании с точки зрения здравоохранения и о том, чем вы занимаетесь?

Карла Гуларт Перон: Это компания, которая существует 130 лет и работала во многих областях, но за последние несколько десятилетий Philips полностью переключилась на здравоохранение. Мы начали с визуализации — диагностической области, рентген, КТ, МРТ, УЗИ — а затем перешли к интервенционной терапии, в катетеризационные лаборатории. Мы также очень активно присутствуем в отделениях интенсивной терапии и в любых отделениях больницы, где мониторятся сигналы от пациентов. Мы также активно инвестируем в мониторинг за пределами больницы. И последняя, но не менее важная часть — это, безусловно, ИИ, который поддерживает все эти области оказания помощи и продолжает оставаться очень горячей темой прямо сейчас.

Сэм Рэнсботэм: Когда вы перечисляли эти технологии, я подумал: «Это классические области применения, где ИИ добился огромных успехов в визуализации и подобных вещах». Я упоминал ранее, что вы учились на врача и работали как в государственном, так и в частном секторе, иногда в один и тот же день, переключаясь туда-сюда. Чему этот опыт научил вас в отношении того, где здравоохранение дает сбой таким образом, что технологии, возможно, могут помочь?

Карла Гуларт Перон: Вы правы. Утром я работала в государственном секторе Бразилии, где часто ощущается нехватка медицинских работников, технологий, информации, поэтому нужно работать в меру своих возможностей, чтобы оказывать помощь этим пациентам. Но это всеобщее здравоохранение, что означает, что доступ есть у всех. Так что в этом тоже есть преимущество.

Иногда днем или ночью я работала в лучших из лучших больниц частного сектора, где было все доступно. Я думаю, это учит большой устойчивости лично, как человека, как врача, но также дает возможность попробовать разные вещи и учиться на этом опыте. Но это также делает гораздо более ясным для такого человека, как я, насколько технологии могут построить мост и помочь поддержать больше пациентов, которые ожидают получить доступ к здравоохранению в целом... потому что это ускоряет способ, которым мы видим этих пациентов, потому что это соединяет точки данных информации или даже позволяет сотрудничать между специальностями, которые могут отсутствовать в государственном секторе.

Сэм Рэнсботэм: Был ли какой-то конкретный момент, когда вы сказали: «Это то, с чем технологии действительно могли бы помочь или помочь исправить?» Было ли что-то, что заставило вас подумать, что технологии могут быть ответом?

Карла Гуларт Перон: Много раз. Я люблю приводить пример с УЗИ, когда я только вышла из ординатуры и начала самостоятельно принимать пациентов. УЗИ — один из самых больших диагностических инструментов, которые мы используем в акушерско-гинекологической практике. Но у нас не всегда был доступ к этим аппаратам в больнице. Иногда у нас был доступ к этим аппаратам, но мы не были квалифицированы для их использования.

Технологии становятся реальностью сегодня — я очень завидую людям, которые учатся сегодня в своей собственной клинической практике — таким образом, что у вас есть четкое сотрудничество. Так что вы можете действительно открыть технологию, открыть аппарат УЗИ, получить доступ к эксперту, который может быть где угодно на планете, скажем, в том же городе, просто чтобы упростить с точки зрения клинической практики, чтобы направлять вас, видеть то, что вы видите на том же изображении, помочь вам захватить правильное изображение и ускорить технологию. В других местах, например, где я практиковала в государственном секторе, мне нужно было перевести этого пациента, иногда в другое учреждение, что означает вызвать скорую, застрять в пробке, просто чтобы сделать снимок, а затем вернуть пациента, чтобы вы могли поставить окончательный диагноз и начать терапию. Я имею в виду, это было как небо и земля, к сожалению, между этими двумя мирами, в которых я жила.

Сэм Рэнсботэм: Вы упомянули пробки. Не так давно я был в Сан-Паулу, и это была большая проблема, которую я там запомнил — как долго нужно добираться из одного места в другое.

Но на самом деле, УЗИ — это дорогие аппараты, которые не могут двигаться, но есть и другие части, где информация может двигаться. Я думаю, вы проводили различие между ними. У вас есть некоторые аспекты того, что вы делаете, которые, кажется, сильно зависят от сложного оборудования. С другой стороны, у вас также есть информация, которая может течь без этого узкого места в виде пробок Сан-Паулу.

Карла Гуларт Перон: Я упомянула УЗИ, которое сильно зависит от изображения, которое вы видите в реальном времени, верно? Так что вы используете это изображение в реальном времени для постановки диагноза. Но когда мы думаем о КТ или МРТ, они производят сотни изображений, которые радиолог может видеть откуда угодно, и это также кардинально облегчает способ, которым мы на самом деле сообщаем результаты визуализации. Кроме того, вы сильно зависите от пользователей, которые на самом деле помещают пациента в аппарат, следят за тем, чтобы пациент был правильно расположен, задерживал дыхание, если нужно, или двигался соответствующим образом. А теперь с появлением ИИ вы также можете сделать это очень быстро, точно, без особой поддержки или обучения с технической точки зрения. Так что это тоже стало переломным моментом.

Я бы сказала, что способ, которым мы используем технологии, ИИ, автоматизацию для позиционирования пациентов, чтобы обеспечить максимально быстрое проведение обследования, а также то, как мы обрабатываем изображения, получаемые от этих больших аппаратов, стал совершенно другим.

Сэм Рэнсботэм: Я думаю, я был слишком прост. Я говорил о машине и результатах работы машины, но на самом деле вы поднимаете важный момент: существует также передача знаний и информации о том, как изначально получить наилучшее изображение. Думаю, я упустил это из виду.

Вы начинали с ухода у постели больного, а теперь руководите медицинской стратегией Philips. Как это влияет на ваше представление о стратегии здравоохранения и её работе, учитывая ваш глубокий опыт в практической медицине?

Карла Гуларт Перон: Это интересно, потому что, когда поступаешь в медицинскую школу, большинство людей, решивших пойти по этому пути, не думают ни о чём, кроме как о приёме пациентов один на один. По крайней мере, когда я начинал учиться в меде, это было реальностью — думаю, сегодня всё совсем иначе.

Но в процессе понимания системы здравоохранения, того, как работают компании, разрабатывающие лекарства, медицинские устройства или другие виды оборудования, я понял, что есть роль и на стороне индустрии, на корпоративной стороне, которая может быть столь же полезной и интересной, как приём пациентов один на один, вероятно, в гораздо большем масштабе. Поэтому мне нужно было убедить себя, что, переходя от постели больного в корпорацию, я не меняю свою суть как врач и не оставляю позади своё профессиональное обучение. На самом деле я просто применяю эти знания по-другому.

Меня увлекают инновации. Меня увлекает обеспечение того, чтобы любые инновации, в которые мы инвестируем в корпоративной среде, действительно доходили до пациентов, которые получат от них наибольшую пользу. И это самая важная часть моей работы: гарантировать, что идеи, которые наши инженеры разрабатывают в партнёрстве с больницами и врачами, будут соответствовать требованиям регулирующих органов, потому что нам нужно доказать, что это безопасно и эффективно, а также обеспечить наличие хорошего плана по внедрению этой технологии в систему здравоохранения таким образом, чтобы она действительно дошла до пациентов, которые получат от неё наибольшую пользу.

Это совсем другое, но это увлекательно, потому что я продолжаю учиться каждый день — новые технологии, новые области ухода, новые типы систем здравоохранения. Если подумать о такой компании, как Philips, которая присутствует по всему миру, то коммерциализация чего-либо в Бразилии сильно отличается от США, Европы, Африки или Азии, поэтому нужно мыслить глобально, когда думаешь о разработке технологий.

Сэм Рэнсботэм: Давайте поговорим о некоторых конкретных вещах. Кажется, Philips только что получила одобрение Управления по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов на SmartHeart — автоматизированный инструмент планирования кардио-МР [магнитно-резонансной томографии]. Сначала объясните таким людям, как я, что это на самом деле значит, а затем — как это меняет день рентгенолога? Что меняется?

Карла Гуларт Перон: SmartHeart — отличный пример. Представьте себе аппарат МРТ: это технология, которая может получать изображения всего вашего тела. Чтобы это сделать, нужен техник, который понимает, почему именно вас, как пациента, попросили пройти это обследование.

В данном случае врач — скорее всего, кардиолог — хочет увидеть, как работает ваше сердце. Представьте, что технику нужно точно знать, как расположить вас на столе МРТ, под каким углом, высокий вы или низкий, крупный или мелкий, ребёнок это, женщина или мужчина — существует так много различных параметров, которые техник должен понимать, чтобы получить изображение нужного уровня с правильным качеством, чтобы рентгенолог мог поставить диагноз.

SmartHeart — это управляемый искусственным интеллектом инструмент автоматизации в один клик, который планирует все настройки, необходимые для получения кардиоизображений. Это происходит за 30 секунд. Звучит просто, но для оператора, который проводит множество обследований разных частей тела с разными показаниями, это может быть от 15 минут до 30 секунд. Это делает аппарат гораздо более доступным. Это позволяет технику проводить гораздо больше обследований. Это также снижает зависимость от высококвалифицированного персонала. Нагрузка на техника — это тоже большая проблема сегодня.

Сэм Рэнсботэм: Мне нравится идея, что у нас есть очень дорогой аппарат, пропускную способность которого мы можем увеличить. Вы сказали 15 минут — это четыре обследования в час, даже без учёта подготовки и переодевания. Но вы упомянули 30 секунд, и вдруг я чувствую: «Эй, у нас есть дорогой аппарат, который мы можем использовать гораздо чаще».

Карла Гуларт Перон: Это определённо вопрос правильной скорости. Есть нагрузка на поставщиков медицинских услуг, медсестёр, врачей в целом. Но это также касается «правильности с первого раза». Иногда, если у вас нет чего-то подобного, вы проводите обследование, отправляете снимки рентгенологу, а он говорит: «Вам нужно вызвать этого пациента снова, потому что нам не хватает одного-двух ракурсов». С чем-то подобным этого не происходит.

Сэм Рэнсботэм: Никому это не нравится. Никто не любит ходить туда-сюда.

Карла Гуларт Перон: Особенно на аппарате — вы не хотите там находиться, он маленький и может быть не очень удобным для пациентов в целом.

Сэм Рэнсботэм: Рентгенология — одна из тех областей, о которых десять лет назад говорили: «О боже, у нас больше никогда не будет рентгенологов. Машины будут делать всё». Знаете, этот нарратив совершенно не оправдался. Но я думаю, это отличный пример того, как в целом искусственный интеллект может повлиять на будущее работы и то, чем мы занимаемся. Но есть ли риск, что если этот процесс будет работать слишком хорошо, больницы начнут думать, что им нужно меньше рентгенологов? Как вы думаете, к чему это приведёт?

Карла Гуларт Перон: Я лично считаю, что ИИ здесь, чтобы дополнять, а не заменять. Возможно, этот разговор будет совсем другим через пять лет, потому что мы всё ещё изучаем эту среду.

Сэм Рэнсботэм: Прогнозировать в этом мире очень сложно.

Карла Гуларт Перон: Но я думаю, что в области рентгенологии пока что рентгенологи тратят время на вещи, которые совершенно не ценны: просмотр снимков, сделанных неточно, составление отчётов или переоценку множества нормальных изображений. Интересно, что несколько недель назад я был на встрече одного из медицинских обществ рентгенологов, и они обсуждали: что, если бы ИИ мог определять все нормальные изображения, а рентгенологи смотрели бы только на аномальные? Что интересно в ИИ и его потенциале, кто-то из зала поднял руку и спросил: «Ну, как мы будем обучать рентгенологов распознавать аномалии, если они не будут видеть норму?»

Так что, думаю, ответ на ваш вопрос — будущее ещё не определено, как вы и сказали, но я не вижу, чтобы ИИ заменял людей. Я думаю, он на самом деле помогает нам видеть больше пациентов, потому что существует большой разрыв, а также посвящать своё время уникальным вещам, которые мы можем делать как клиницисты.

Сэм Рэнсботэм: Я думаю об этом так: у нас была бы совсем другая история, если бы каждый возможный пациент в мире был полностью удовлетворён идеальным обеспечением рентгенологией. Если бы все, кому нужно это лечение, уже его получали, тогда, возможно, мы могли бы говорить о замене. Но вы знаете гораздо лучше меня, что это не так. Существует огромный дефицит таких технологий, и во многом он обусловлен определённой рентабельностью инвестиций и текущей структурой затрат, которые, как я верю, могут измениться. Как вы видите изменение этого аспекта с точки зрения обслуживания большего числа людей?

Карла Гуларт Перон: Я лично считаю, что существует такой большой разрыв в доступе к медицинской помощи, что по мере внедрения технологий мы сможем делать больше с тем же, а не с меньшим. Поскольку я родился и вырос в Бразилии и практиковал там, я чувствую себя очень уверенно, идя по этому пути в странах с низким уровнем дохода.

В этих регионах разрыв действительно огромен. Вы можете стоять в очереди месяцами, чтобы, например, сделать МРТ или КТ, верно? Иногда слишком поздно, и это может изменить исход для пациента. Но не будем обманывать себя. Эта реальность существует и в США, и в Европе, и в Азии. У нас есть «пустыни», верно? Есть районы, где у людей вообще нет доступа к медицинской помощи. Поэтому я лично не вижу временных рамок, когда я скажу: «Ну, это быстро устранит этот разрыв, и он сократится».

Сэм Рэнсботэм: Мне нравится идея, что это приводит к лучшему соответствию спроса и предложения.

У меня есть к вам претензия. Вы составили этот Future Health Index. Обычно я люблю просматривать такие вещи перед звонком, но это было на самом деле довольно интересно. Так что это отняло у меня гораздо больше времени, чем я хотел. Но, думаю, часть ваших выводов в Future Health Index заключалась в том, что 79% медицинских работников оптимистично настроены в отношении ИИ, но половина пациентов обеспокоены тем, что это сократит их личное общение. Как мы собираемся согласовать эти две разные точки зрения на рынке, где обе стороны важны?

Карла Гуларт Перон: Я думаю, что точка зрения пациентов здесь очень важна, верно? Если пациенты начнут чувствовать себя слишком некомфортно и отвергнут ИИ, это может стать проблемой.

Я также думаю, что это медленно меняется. Мы собираемся запустить новую версию оценки чуть позже в этом году. Но для меня способность согласовать эти две вещи с точки зрения медицинского работника заключается в обеспечении валидации, хорошего доступа к данным, которые на самом деле используются для обучения машин. Так что врачи поддерживают, но немного осторожны в отношении того, насколько предвзяты данные в ИИ. Могу ли я полностью доверять ИИ? Насколько мне нужно проверять происходящее? Думаю, с точки зрения врача или медработника, это больше ориентировано на данные.

В то время как с точки зрения пациента, я думаю, это больше касается опыта. И я думаю, что ИИ стал большим модным словом, и люди не знают точно, чего ожидать. Существует неверное представление, что врачей заменят машины. Реальность такова, что время врача на самом деле освобождается, чтобы посвятить его эмпатии, прикосновению, общению один на один, глаза в глаза, что, я думаю, сыграет большую роль.

Но ко второму пункту, который, на мой взгляд, очень интересен: уже есть некоторые исследования, показывающие, что если вы разговариваете с настоящим врачом или с версией этого врача на основе ИИ, иногда ИИ может научиться быть более эмпатичным, чем врач. Так что я думаю, это будет путешествие для нас как личностей — научиться внедрять ИИ в свою жизнь и немного доверять той помощи, которую, я думаю, мы начнём получать в будущем.

Сэм Рэнсботэм: В нашем исследованиимы обнаружили, что люди, доверяющие ИИ, в два раза чаще используют его регулярно. Это доверие — важная часть, но когда мы это изучали, мы думали в целом об использовании ИИ. Мне кажется, что доверие к рекомендациям Netflix отличается от доверия в здравоохранении, но, возможно, есть что-то переносимое между потребительским уровнем искусственного интеллекта и более широким пониманием в здравоохранении. Есть ли что-то уникальное в построении доверия в этой клинической среде, что отличается от моего примера с Netflix?

Карла Гуларт Перон: Я думаю, люди больше обеспокоены своим здоровьем, чем в конечном итоге получением советов о том, какой фильм или сериал мне стоит посмотреть. Но одна из областей, где ИИ, по моему мнению, уже помогает пациентам, — это расширение их возможностей. Я думаю, даже название, которое мы дали человеку, находящемуся в центре всего, что мы делаем как клиницисты, — пациент — почти подразумевает: «Оставайся там, будь терпелив и жди, пока кто-то не скажет тебе, что делать».

Теперь же, во-первых, благодаря тому, что ИИ обеспечивает совместимость точек данных, вы получаете больше информации об общем состоянии здоровья. А также о том, какие варианты могут быть перед этими пациентами? И я думаю, что это, на мой взгляд, кардинально изменит то, как мы, врачи и пациенты, будем воспринимать здравоохранение в будущем, потому что, когда я учился в медицинской школе много лет назад, у пациентов не было права голоса.

Раньше это было действительно так: вот протокол, и мы будем делать именно это, а ты просто следуй ему. Я думаю, что мы все чаще начинаем говорить о точной медицине, где пациентам будут предлагать один, два, три потенциальных пути лечения с плюсами и минусами и возможностью выбора. И я думаю, что ИИ может помочь этим пациентам принимать хотя бы более обоснованные решения.

Сэм Рэнсботэм: На самом деле, мне очень нравится формулировка слова пациент потому что я чувствую, что часто им не являюсь. У нас был Джош Вайнер из CVS Health пару выпусков назад, и одна из тем, которую мы затронули, была: «Эй... забудьте про весь этот ИИ; я был бы счастлив, если бы мне не приходилось снова и снова вводить свое имя и долго ждать». Вы можете говорить о всех крутых штуках с ИИ, сколько хотите, но давайте сначала сделаем эти простые вещи.

Я думаю, вы очень сосредоточены на здоровье сердца у женщин. Может быть, сориентируете нас? Каковы некоторые конкретные пробелы в лечении женщин, и как, по вашему мнению, ИИ может их устранить, либо усугубить, либо помочь?

Карла Гуларт Перон: Я очень увлечен этой темой, потому что всегда говорю, что нужно напоминать людям: мы не миниатюрные мужчины; мы, женщины, отличаемся, и у нас есть сердце, и оно должно функционировать, как любое другое сердце в мужском теле.

Существует большой разрыв. Сердечно-сосудистые заболевания имеют самый высокий уровень смертности среди женщин. Несмотря на это, женщины ждут диагностики гораздо дольше, потому что мы иногда по-разному испытываем симптомы, и потому что большинство протоколов, которые были разработаны, основаны на исследованиях, включавших только мужчин. Так что существует большой пробел, который нужно восполнить.

Технология, которая определенно может помочь восполнить этот пробел, — это обеспечение того, чтобы нюансы и различия в физиологии, в типе реакций, которые обычно проявляют женщины, были учтены при разработке диагностических инструментов.

Мы говорили о МРТ. Положение сердца в женской грудной клетке немного отличается от мужской. Это очень детальная, мелкая вещь, но она может повлиять на то, как вы получаете изображения. Например, если вы регистрируете сердечный ритм, алгоритмы должны понимать, что женское сердце имеет немного другой паттерн, чем мужское, и я думаю, что ИИ быстро внесет эту информацию в эти алгоритмы благодаря скорости и сможет уравнять их.

Сэм Рэнсботэм: Это предполагает, что в наших наборах данных есть эти, возможно, недостаточно представленные или недостаточно леченные группы населения. У нас был Зиад Обермейер из Калифорнийского университета в Берклина шоу пару сезонов назад, и он рассказывал о том, как эти алгоритмы могут на самом деле создать это равенство. Но это зависело от наличия исходных необработанных данных. Что мы можем сделать, чтобы получить лучшую выборку среди этих недостаточно представленных групп населения?

Карла Гуларт Перон: Первое — это то, что мы делаем прямо сейчас: говорим об этом, верно? Так что у нас есть возможность сделать лучше сейчас. Вы абсолютно правы. Большинство лекарств разрабатываются на основе очень ограниченного числа женщин или даже других разнообразных групп населения. Называйте как хотите.

То же самое касается медицинских устройств. И большинство протоколов и руководств, которые создаются, также основаны на испытаниях, разработанных давно, которые не обязательно включали правильный уровень разнообразия. Это первый момент.

Второй момент — использование технологий и ИИ для быстрого сбора этой информации и повторения, а не начала с нуля. Я усвоил большой урок два года назад, когда впервые посетил ВЭФ [Всемирный экономический форум], и мы говорили о женском здоровье. Я акушер-гинеколог с более чем 20-летним клиническим опытом. Кто-то рассказал мне историю о том, что когда женщина рожает, существует стандарт, определяющий, что 500 миллилитров кровопотери — это нормально. Так что если у вас так, не нужно предпринимать никаких действий.

Затем я услышал вопрос из зала во время обсуждения на ВЭФ: «Как это было установлено?» Я остановился, потому что никогда не задавал этот вопрос. У меня никогда не было любопытства. Это было в книге. Я просто предположил, что была применена очень хорошая методология. И этот стандарт был разработан на основе девяти женщин в Германии, а затем распространен и использован на всей планете. Можете представить, как это переносится на Индию или Китай, где тела гораздо меньше? Так что они смогли быстро пересмотреть это с помощью точек данных, создать корреляцию и установить, что в Индии это число должно быть 300 миллилитров. Это имеет огромное значение для того, как вы будете лечить своих пациентов.

Я думаю, что технологии, эта взаимосвязанность, не только то, что мы переходим к автоматизации, но и то, что теперь ИИ может так быстро анализировать такие большие наборы данных, действительно могут улучшить то, как мы практикуем медицину.

Сэм Рэнсботэм: На самом деле, это интересный пример, потому что он кажется мне несколько иным подходом. В вашем примере вам пришлось поехать на Всемирный экономический форум, чтобы этот вопрос был поднят. Но я также могу представить очень простую задачу для агентов: «Эй, просмотри все наши клинические практики в каждой области, найди исходное исследование для этого и оцени, как это работает». Мне кажется, что ваша выборка из девяти человек в Германии должна довольно быстро всплыть наверх этого списка. Это кажется довольно захватывающим.

Карла Гуларт Перон: Довольно захватывающим, именно. Захватывающе, что можно сделать.

Сэм Рэнсботэм: Давайте, однако, заглянем вперед на минуту. Вы начинали в общественном здравоохранении в Бразилии. Там много ограничений в ресурсах, касающихся технологий. Если бы вы могли выбрать одну возможность ИИ для глобального развертывания, которая принесла бы наибольшую пользу — вы можете выбрать прямо сейчас, список пожеланий — что бы вы внедрили в мире? Как вы думаете, какое самое большое применение искусственного интеллекта в здравоохранении мы могли бы продвигать глобально?

Карла Гуларт Перон: Совместимость. Это полностью изменит то, как мы практикуем медицину. Потому что сегодня мы очень замкнуты или ограничены той системой здравоохранения, в которой работаем. Так что возможность видеть пациентов в динамике без этих барьеров, я лично верю, значительно изменит результаты. Если нужно выбрать одно, это будет мой выбор.

Сэм Рэнсботэм: Это совсем не то, куда, как я думал, вы пойдете. Это довольно захватывающе. Это так всеобъемлюще и влияет на все. Хорошо, я поддамся. Какое самое большое препятствие для того, чтобы это произошло на самом деле?

Карла Гуларт Перон: Это большой вопрос. Вот почему это мечта. Вы сказали, что можно выбрать что угодно, не ограничивайтесь. Я думаю, их много. Первое — это обеспечить доступ к качественным данным, но также начать думать об этом с самого начала. Если у вас нет некоторого уровня стандартизации, очень трудно думать о совместимости. Я думаю, это первая часть, которая является наукой. Это то, как мы ведем это в будущее.

Второе — это то, как мы думаем о включении этой новой эры. Как мы думаем о включении возмещения расходов и доступа к технологиям в обсуждение ИИ? Мы все еще ограничены системами возмещения. Какое у нас покрытие кодов? Какой стимул? У нас может быть что-то, что может довольно быстро выписать пациентов из больницы, сократить продолжительность пребывания. Но если это не является стимулом с точки зрения системы здравоохранения, этого не произойдет. Так что для меня это еще одна большая вещь, о которой нужно подумать.

Другая часть, которая, я думаю, заключается в том, как нам нужно сотрудничать, — это регулирование. Регулирование должно будет развиваться вместе с этой новой средой, в которую мы входим. Тот тип регулирования, который привел нас сюда, не приведет нас в будущее, потому что будущее сильно отличается от того, в котором мы действуем сегодня.

Сэм Рэнсботэм: Это кажется очень сложным, потому что да, мы построили эту систему регулирования и эти процессы возмещения, и так много процессов, которые мы построили на основе того, как все работало раньше.

Спасибо, что присоединились к нам. Мне кажется, что из ваших слов очень ясно следует, что это для вас не абстракция. Это то, что вы хорошо знаете, и вы видели, что происходит, когда уход недоступен. И мне понравились некоторые идеи, которые вы упомянули о том, как сделать использование технологий — не только ИИ, но и технологий в целом — частью решения, а не просто заголовком. Спасибо, что присоединились.

Карла Гуларт Перон: С удовольствием, Сэм. Я очень ценю этот разговор.

Сэм Рэнсботэм: Спасибо, что настроились на нас сегодня. В последнем эпизоде 13-го сезона ко мне присоединится Бернард Хэмптон, корпоративный руководитель обучения в Bank of America. Увидимся тогда.

Элисон Райдер: Спасибо, что послушали Я, я и искусственный интеллект. Наше шоу может продолжаться, в значительной степени, благодаря поддержке слушателей. Ваши потоки и загрузки имеют большое значение. Если у вас есть минутка, пожалуйста, оставьте нам отзыв в Apple Podcasts или оценку на Spotify. И поделитесь нашим шоу с теми, кто, по вашему мнению, может найти его интересным и полезным.

Я, Я И ИИ^® является зарегистрированной на федеральном уровне торговой маркой Массачусетского технологического института.