ఫోర్‌సైట్ (Foresight) అభివృద్ధి, ఒక కృత్రిమ మేధస్సు (AI) నమూనా, ఇంగ్లాండ్‌లోని నేషనల్ హెల్త్ సర్వీస్ (NHS) నుండి 57 మిలియన్ల వైద్య రికార్డుల యొక్క విస్తారమైన డేటాసెట్‌పై ఆధారపడటం వలన గణనీయమైన చర్చను రేకెత్తించింది. వ్యాధి అంచనా మరియు ఆసుపత్రి సూచన ద్వారా ఆరోగ్య సంరక్షణలో విప్లవాత్మక మార్పులు తీసుకురాగల సామర్థ్యాన్ని ప్రతిపాదకులు పేర్కొంటుండగా, విమర్శకులు రోగి గోప్యత మరియు డేటా రక్షణ గురించి తీవ్రమైన ఆందోళనలను వ్యక్తం చేస్తున్నారు. ఈ కథనం ఫోర్‌సైట్ యొక్క చిక్కులను పరిశీలిస్తుంది, దాని సామర్థ్యాలు, అది అందించే నైతిక సందిగ్ధతలను మరియు సంభావ్య నష్టాలను తగ్గించడానికి అమలులో ఉన్న రక్షణలను విశ్లేషిస్తుంది.
ఫోర్‌సైట్: ఒక జాతీయ-స్థాయి జనరేటివ్ AI నమూనా
ఫోర్‌సైట్, 2023లో రూపొందించబడింది, ప్రారంభంలో OpenAI యొక్క GPT-3ని ఉపయోగించింది, ఇది చాట్‌జిపిటి (ChatGPT) యొక్క మొదటి వెర్షన్‌కు ఆధారమైన సాంకేతికత, మరియు రెండు లండన్ ఆసుపత్రుల నుండి 1.5 మిలియన్ రోగుల రికార్డులపై శిక్షణ పొందింది. యూనివర్శిటీ కాలేజ్ లండన్‌కు చెందిన క్రిస్ టామ్లిన్సన్ మరియు అతని బృందం అప్పటి నుండి ఫోర్‌సైట్‌ను విస్తరించారు, దీనిని ప్రపంచంలోనే మొట్టమొదటి “జాతీయ-స్థాయి జనరేటివ్ AI నమూనా ఆరోగ్య డేటా”గా బ్రాండింగ్ చేశారు. ఈ మెరుగైన వెర్షన్ మెటా యొక్క ఓపెన్-సోర్స్ LLM లామా 2 (Llama 2)ను ఉపయోగించుకుంటుంది మరియు నవంబర్ 2018 నుండి డిసెంబర్ 2023 వరకు NHS ఇంగ్లాండ్ ద్వారా సాధారణంగా సేకరించబడిన ఎనిమిది విభిన్న డేటాసెట్‌లను కలిగి ఉంది. ఈ డేటాసెట్‌లలో అవుట్‌పేషెంట్ అపాయింట్‌మెంట్లు, ఆసుపత్రి ప్రవేశాలు, టీకా రికార్డులు మరియు ఇతర ఆరోగ్య సంబంధిత సంఘటనలు ఉన్నాయి, మొత్తం 57 మిలియన్ల వ్యక్తులలో 10 బిలియన్ డేటా పాయింట్లు ఉన్నాయి - ఇది తప్పనిసరిగా ఇంగ్లాండ్ మొత్తం జనాభా.
కొనసాగుతున్న పరీక్షల కారణంగా బహిరంగంగా అందుబాటులో ఉన్న పనితీరు కొలమానాలు లేనప్పటికీ, ఫోర్‌సైట్ చివరికి వ్యక్తిగత రోగ నిర్ధారణలకు సహాయపడుతుందని మరియు ఆసుపత్రిలో చేరడం లేదా గుండెపోటు వంటి విస్తృత ఆరోగ్య ధోరణులను అంచనా వేస్తుందని టామ్లిన్సన్ పేర్కొన్నారు. ఈ మోడల్ వ్యాధి సమస్యలను ముందుగానే గుర్తించే సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉందని, ప్రారంభ జోక్యానికి మరియు మే 6న జరిగిన విలేకరుల సమావేశంలో నివారణ ఆరోగ్య సంరక్షణ వైపు మార్పుకు వీలు కల్పిస్తుందని ఆయన నొక్కి చెప్పారు.
గోప్యత మరియు డేటా రక్షణ ఆందోళనలు
ఇటువంటి విస్తృతమైన వైద్య డేటాను AI మోడల్‌లో చేర్చడం గోప్యత గురించి ఆందోళనలను రేకెత్తించింది. పరిశోధకులు AIకి శిక్షణ ఇవ్వడానికి ముందు అన్ని రికార్డులు “డీ-ఐడెంటిఫైడ్ (de-identified)” చేయబడ్డాయని పేర్కొన్నప్పటికీ, డేటా నమూనా విశ్లేషణ ద్వారా తిరిగి గుర్తించే ప్రమాదం ఒక ముఖ్యమైన ఆందోళనగా మిగిలిపోయింది, ముఖ్యంగా పెద్ద డేటాసెట్‌లతో.
ఆక్స్‌ఫర్డ్ విశ్వవిద్యాలయంలోని లూక్ రోచర్ శక్తివంతమైన జనరేటివ్ AI నమూనాలను నిర్మిస్తున్నప్పుడు రోగి గోప్యతను కాపాడటం యొక్క అంతర్గత సవాలును హైలైట్ చేశారు. AI ప్రయోజనాల కోసం డేటాను విలువైనదిగా చేసే డేటా సమృద్ధి కూడా దానిని అనామకంగా చేయడం చాలా కష్టం చేస్తుంది. రోచర్ సురక్షితమైన వినియోగాన్ని నిర్ధారించడానికి ఈ నమూనాలపై కఠినమైన NHS నియంత్రణను సమర్థిస్తున్నారు.
NHS డిజిటల్‌కు చెందిన మైఖేల్ చాప్మన్, డీ-ఐడెంటిఫైడ్ డేటాతో కూడా తిరిగి గుర్తించే అంతర్గత ప్రమాదాన్ని అంగీకరించారు. ప్రత్యక్ష గుర్తింపుదారులను తొలగించినప్పటికీ, ఆరోగ్య డేటా యొక్క గొప్పతనం పూర్తి అనామకత్వాన్ని హామీ ఇవ్వడం కష్టతరం చేస్తుంది.
ఈ ప్రమాదాన్ని ఎదుర్కోవడానికి, AI “సురక్షితమైన” NHS డేటా వాతావరణంలో పనిచేస్తుందని, సమాచార నష్టాన్ని పరిమితం చేస్తుందని మరియు ఆమోదించబడిన పరిశోధకులకు మాత్రమే యాక్సెస్ ఉండేలా చూస్తుందని చాప్మన్ పేర్కొన్నారు. అమెజాన్ వెబ్ సర్వీసెస్ (Amazon Web Services) మరియు డేటాబ్రిక్స్ (Databricks) గణన అవస్థాపనను అందిస్తాయి, కానీ డేటాను యాక్సెస్ చేయలేవు.
ఇంపీరియల్ కాలేజ్ లండన్‌కు చెందిన య్వెస్-అలెగ్జాండ్రే డి మోంట్‌జోయ్ శిక్షణ డేటాను గుర్తుంచుకునే మోడల్ యొక్క సామర్థ్యాన్ని ధృవీకరించడం ద్వారా సంభావ్య సమాచార నష్టాన్ని గుర్తించవచ్చని సూచించారు. న్యూ సైంటిస్ట్ ప్రశ్నించినప్పుడు, ఫోర్‌సైట్ బృందం ఇంకా ఈ పరీక్షలను నిర్వహించలేదని, కానీ భవిష్యత్తులో అలా చేయడానికి యోచిస్తున్నట్లు టామ్లిన్సన్ అంగీకరించారు.
ప్రజల విశ్వాసం మరియు డేటా వినియోగం
ప్రజల విశ్వాసాన్ని కాపాడటానికి డేటా వినియోగాన్ని ప్రజలకు తెలియజేయడం యొక్క ప్రాముఖ్యతను ఆక్స్‌ఫర్డ్ విశ్వవిద్యాలయంలోని కరోలిన్ గ్రీన్ నొక్కి చెప్పారు. అనామకీకరణ ప్రయత్నాలు ఉన్నప్పటికీ, ప్రజలు సాధారణంగా వారి డేటాను నియంత్రించాలని మరియు దాని గమ్యాన్ని అర్థం చేసుకోవాలని కోరుకుంటారు, ఇది వారిని దాని నీతి గురించి చాలా బలంగా భావించేలా చేస్తుంది.
ప్రస్తుత నియంత్రణలు వ్యక్తులు ఫోర్‌సైట్ ద్వారా డేటా వినియోగం నుండి వైదొలగడానికి పరిమిత ఎంపికలను అందిస్తాయి. జాతీయంగా సేకరించిన NHS డేటాసెట్‌ల నుండి డేటా మోడల్‌కు శిక్షణ ఇవ్వడానికి ఉపయోగించబడుతుంది మరియు NHS ఇంగ్లాండ్ ప్రతినిధి ప్రకారం, డేటా “డీ-ఐడెంటిఫైడ్” చేయబడినందున ఇప్పటికే ఉన్న వైదొలగడానికి సంబంధించిన విధానాలు వర్తించవు. అయినప్పటికీ, వారి కుటుంబ వైద్యుడు నుండి డేటాను పంచుకోవడం నుండి వైదొలిగిన వ్యక్తుల డేటా మోడల్‌లో చేర్చబడదు.
GDPR మరియు డేటా అనామకీకరణ
జనరల్ డేటా ప్రొటెక్షన్ రెగ్యులేషన్ (GDPR) వ్యక్తులు వారి వ్యక్తిగత డేటా వినియోగం కోసం సమ్మతిని ఉపసంహరించుకునే అవకాశం కలిగి ఉండాలని ఆదేశిస్తుంది. అయితే, ఫోర్‌సైట్ వంటి LLMల శిక్షణ ప్రక్రియ AI సాధనం నుండి ఒకే రికార్డును తొలగించడం అసాధ్యం చేస్తుంది. మోడల్‌కు శిక్షణ ఇవ్వడానికి ఉపయోగించే డేటా అనామకంగా ఉంటుందని మరియు వ్యక్తిగత డేటాను కలిగి ఉండదని NHS ఇంగ్లాండ్ ప్రతినిధి పేర్కొన్నారు కాబట్టి GDPR వర్తించదు.
UK ఇన్ఫర్మేషన్ కమిషనర్ కార్యాలయం యొక్క వెబ్‌సైట్ “డీ-ఐడెంటిఫైడ్” డేటాను అనామక డేటాతో పరస్పరం ఉపయోగించకూడదని స్పష్టం చేస్తుంది, ఎందుకంటే UK డేటా రక్షణ చట్టం ఈ పదాన్ని నిర్వచించదు మరియు దాని ఉపయోగం గందరగోళానికి దారితీస్తుంది.
కోవిడ్-19కి సంబంధించిన పరిశోధన కోసం ఫోర్‌సైట్ యొక్క ప్రస్తుత వినియోగం ద్వారా చట్టపరమైన స్థానం మరింత క్లిష్టంగా మారింది, ఇది మహమ్మారి సమయంలో అమలు చేయబడిన డేటా రక్షణ చట్టాలకు మినహాయింపులను అనుమతిస్తుంది, ఇది మెడ్‌కాన్ఫిడెన్షియల్‌కు చెందిన సామ్ స్మిత్ ప్రకారం. COVID-మాత్రమే AIలో పొందుపరిచిన రోగి డేటా ఉండే అవకాశం ఉందని, అది ప్రయోగశాలను విడిచిపెట్టకూడదని మరియు రోగులు వారి డేటా వినియోగంపై నియంత్రణ కలిగి ఉండాలని స్మిత్ పేర్కొన్నారు.
నైతిక పరిశీలనలు
AI అభివృద్ధి కోసం వైద్య డేటా వినియోగానికి సంబంధించిన నైతిక పరిశీలనలు ఫోర్‌సైట్‌ను ప్రమాదకరమైన స్థితిలో ఉంచుతాయి. AI అభివృద్ధికి నైతికత మరియు మానవ పరిశీలనలు ప్రారంభ బిందువుగా ఉండాలని, ఆలోచన తర్వాత కాదని గ్రీన్ వాదించారు.
ఆందోళనలను మరింత లోతుగా పరిశీలించడం
NHS వైద్య రికార్డుల యొక్క ఫోర్‌సైట్ వినియోగానికి సంబంధించిన ఆందోళనలు కేవలం డేటా గోప్యతకు మించి విస్తరించి ఉన్నాయి. అవి వ్యక్తిగత ఆరోగ్య సమాచారం యొక్క యాజమాన్యం, అల్గారిథమిక్ పక్షపాతం యొక్క సంభావ్యత మరియువైద్యుడు-రోగి సంబంధంపై AI యొక్క దీర్ఘకాలిక ప్రభావం గురించి ప్రాథమిక ప్రశ్నలను తాకుతాయి.
ఆరోగ్య డేటా యొక్క యాజమాన్యం మరియు నియంత్రణ
ప్రధాన నైతిక సందిగ్ధతలలో ఒకటి, వ్యక్తులు వారి స్వంత ఆరోగ్య డేటాపై ఎంతవరకు నియంత్రణ కలిగి ఉండాలనేది. సమర్థవంతమైన సంరక్షణను అందించడానికి NHSకి రోగి సమాచారానికి ప్రాప్యత అవసరమని సందేహం లేకుండా, AI శిక్షణ కోసం ఈ డేటా వినియోగం వ్యక్తులు అటువంటి ద్వితీయ ఉపయోగాల గురించి తగినంతగా తెలుసుకున్నారా మరియు వాటికి సమ్మతించడానికి అధికారం కలిగి ఉన్నారా అనే ప్రశ్నలను లేవనెత్తుతుంది.
ప్రస్తుత వైదొలగడానికి సంబంధించిన విధానాలు సరిపోవు, ఎందుకంటే అవి AI శిక్షణ యొక్క సంక్లిష్టతలను పూర్తిగా పరిష్కరించవు. డీ-ఐడెంటిఫైడ్ డేటా ఇకపై GDPR ప్రకారం వ్యక్తిగత డేటా కాదనే వాదన అనేది చట్టపరమైన వివరణ, ఇది అనామక డేటాను కూడా తిరిగి గుర్తించవచ్చనే వాస్తవాన్ని విస్మరిస్తుంది లేదా వ్యక్తుల గురించి నిర్ధారణలు చేయడానికి ఉపయోగించవచ్చు.
మరింత బలమైన విధానంలో సమాచారం సమ్మతి యొక్క వ్యవస్థను అమలు చేయడం ఉంటుంది, ఇది AI పరిశోధన మరియు అభివృద్ధి కోసం రోగి డేటాను ఎలా ఉపయోగించవచ్చో స్పష్టంగా వివరిస్తుంది. దీనికి అటువంటి ఉపయోగాల యొక్క సంభావ్య ప్రయోజనాలు మరియు నష్టాల యొక్క స్పష్టమైన మరియు అందుబాటులో ఉండే వివరణలు అవసరం, అలాగే వ్యక్తులకు ఎంచుకోవడానికి లేదా వైదొలగడానికి అర్థవంతమైన అవకాశాన్ని అందించడం అవసరం.
అల్గారిథమిక్ పక్షపాతం
మరొక ముఖ్యమైన ఆందోళన ఏమిటంటే, పెద్ద డేటాసెట్‌లపై శిక్షణ పొందిన AI నమూనాలలో అల్గారిథమిక్ పక్షపాతం యొక్క సంభావ్యత. ఫోర్‌సైట్‌కు శిక్షణ ఇవ్వడానికి ఉపయోగించే డేటా ఇప్పటికే ఉన్న ఆరోగ్య అసమానతలను ప్రతిబింబిస్తే, మోడల్ ఈ అసమానతలను శాశ్వతం చేయవచ్చు మరియు మరింత తీవ్రతరం చేయవచ్చు.
ఉదాహరణకు, కొన్ని జనాభా సమూహాలు డేటాసెట్‌లో తక్కువగా ప్రాతినిధ్యం వహిస్తే లేదా వారి వైద్య పరిస్థితులు తప్పుగా నిర్ధారించబడితే లేదా తక్కువగా చికిత్స చేయబడితే, ఈ సమూహాలకు వ్యాధి లేదా ఆసుపత్రిలో చేరడాన్ని అంచనా వేయడంలో AI తక్కువ ఖచ్చితమైనది కావచ్చు. ఇది ఆరోగ్య సంరక్షణ వనరులకు అసమాన ప్రాప్యతకు దారితీయవచ్చు మరియు ఇప్పటికే ఉన్న ఆరోగ్య అసమానతలను మరింత పెంచుతుంది.
అల్గారిథమిక్ పక్షపాతం యొక్క ప్రమాదాన్ని తగ్గించడానికి, ఫోర్‌సైట్‌కు శిక్షణ ఇవ్వడానికి ఉపయోగించే డేటాను జాగ్రత్తగా విశ్లేషించడం మరియు సంభావ్య పక్షపాతాలను గుర్తించి పరిష్కరించడం చాలా అవసరం. ఇందులో తక్కువగా ప్రాతినిధ్యం వహించే సమూహాలను ఎక్కువగా నమూనా చేయడం, డేటాలోని లోపాలను సరిచేయడం మరియు సరసమైన మరియు సమానమైన రీతిలో రూపొందించబడిన అల్గారిథమ్‌లను అభివృద్ధి చేయడం వంటివి ఉండవచ్చు.
వైద్యుడు-రోగి సంబంధంపై ప్రభావం
ఆరోగ్య సంరక్షణలో AI వినియోగం పెరుగుదల సాంప్రదాయ వైద్యుడు-రోగి సంబంధాన్ని లోతైన మార్గాల్లో మార్చే అవకాశం ఉంది. AI వైద్యులకు మరింత సమాచారం నిర్ణయాలు తీసుకోవడంలో సహాయపడగలదని సందేహం లేకుండా, అది సంరక్షణ యొక్క మానవ అంశాన్ని భర్తీ చేయదని నిర్ధారించడం చాలా ముఖ్యం.
రోగులు వారి వైద్యులు AIని వారి క్లినికల్ తీర్పును మెరుగుపరచడానికి ఒక సాధనంగా ఉపయోగిస్తున్నారని నమ్మకంగా ఉండాలి, దాని స్థానంలో కాదని. వైద్యుడు-రోగి సంబంధం నమ్మకం, సానుభూతి మరియు భాగస్వామ్య నిర్ణయం తీసుకోవడంలో ఒకటిగా ఉండాలి.
వైద్యుడు-రోగి సంబంధాన్ని కాపాడటానికి, ఆరోగ్య సంరక్షణలో మానవ పరస్పర చర్య మరియు కమ్యూనికేషన్ యొక్క ప్రాముఖ్యతను నొక్కి చెప్పడం చాలా ముఖ్యం. వైద్యులు వారి నిర్ణయం తీసుకునే ప్రక్రియలో AI యొక్క పాత్రను సమర్థవంతంగా తెలియజేయడానికి మరియు రోగులకు ఉండవచ్చు ఏవైనా ఆందోళనలను పరిష్కరించడానికి శిక్షణ పొందాలి.
ముందుకు సాగడానికి ఒక మార్గాన్ని కనుగొనడం
ఆరోగ్య సంరక్షణలో AI చుట్టూ ఉన్న సంక్లిష్ట నైతిక మరియు చట్టపరమైన ప్రకృతి దృశ్యాన్ని నావిగేట్ చేయడానికి బహుముఖ విధానం అవసరం.
- పారదర్శకత మరియు ప్రజల భాగస్వామ్యం: రోగి డేటా ఎలా ఉపయోగించబడుతుందో బహిరంగంగా తెలియజేయండి మరియు ఆరోగ్య సంరక్షణలో AI యొక్క నైతిక చిక్కుల గురించి చర్చలలో ప్రజలను భాగస్వాములను చేయండి.
- డేటా రక్షణను బలోపేతం చేయడం: తిరిగి గుర్తించే ప్రమాదాన్ని తగ్గించడానికి కఠినమైన డేటా రక్షణ చర్యలను అమలు చేయండి మరియు వ్యక్తులు వారి ఆరోగ్య డేటాపై ఎక్కువ నియంత్రణ కలిగి ఉండేలా చూడండి.
- అల్గారిథమిక్ పక్షపాతాన్ని పరిష్కరించడం: అందరికీ ఆరోగ్య సంరక్షణకు సమానమైన ప్రాప్యతను నిర్ధారించడానికి AI నమూనాలలో అల్గారిథమిక్ పక్షపాతాన్ని చురుకుగా గుర్తించి తగ్గించండి.
- మానవ-కేంద్రీకృత సంరక్షణకు ప్రాధాన్యత ఇవ్వడం: వైద్యుడు-రోగి సంబంధం యొక్క ప్రాముఖ్యతను నొక్కి చెప్పండి మరియు AI మానవ పరస్పర చర్యను మెరుగుపరచడానికి ఉపయోగించబడుతుందని నిర్ధారించుకోండి, దాని స్థానంలో కాదు.
ఈ ఆందోళనలను పరిష్కరించడం ద్వారా, రోగి గోప్యతను కాపాడుతూ, సమానత్వాన్ని ప్రోత్సహిస్తూ మరియు సంరక్షణ యొక్క మానవ అంశాన్ని పరిరక్షిస్తూ ఆరోగ్య సంరక్షణలో AI యొక్క పరివర్తనాత్మక సామర్థ్యాన్ని మనం ఉపయోగించుకోవచ్చు. ఆరోగ్య సంరక్షణ యొక్క భవిష్యత్తు ఈ సవాళ్లను బాధ్యతాయుతంగా మరియు నైతికంగా పరిష్కరించే మన సామర్థ్యంపై ఆధారపడి ఉంటుంది. అప్పుడే AI నిజంగా రోగుల మరియు సమాజం యొక్క ఉత్తమ ప్రయోజనాలకు ఉపయోగపడుతుందని మనం నిర్ధారించగలం.