IA y el futuro del tratamiento médico

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Las prácticas tecnócratas ya se han apoderado de la mayor parte de la industria médica con los denominados tratamientos "basados ​​en la evidencia". El programa Watson de IBM, por ejemplo, afirma tener un mejor diagnóstico y tratamiento del cáncer que los médicos altamente capacitados. Pronto escucharemos, "El algoritmo lo verá ahora ..." ⁃ TN Editor

-“Oh doctor, ¿qué me está pasando? ¿Puedo obtener un diagnóstico? ¿Que es eso? AI [inteligencia artificial] lo está manejando ahora? ¿Quiere decir que simplemente me conecto y veo los resultados de mis pruebas y leo el diagnóstico y recojo mis medicamentos frente a mi puerta? Guau. Muy agradable."

De Verdad? ¿Es muy lindo?

A medida que la IA se arrastra y se arrastra hacia el ámbito del diagnóstico y el tratamiento médico, y se extiende bajo el lema de "atención más precisa para el paciente", recuerde que la IA incorpora datos falsos con más firmeza que cualquier médico humano. Una vez que está allí, ¿cómo se deshace de él?

"Lo siento señor. No hay humano con quien hablar. Todos nuestros datos son producidos por algoritmos ... "

Por ejemplo, suponga que la gripe que tiene no es gripe. ¿Y si es otra cosa? La IA aún lo diagnosticaría con gripe, según su perfil de síntomas, y podría recetarle un medicamento antiviral tóxico que no necesita, y también ponerlo en una lista de advertencia de personas cuya vacuna contra la gripe no está actualizada.

El Dr. Peter Doshi, escribiendo en el BMJ (British Medical Journal) en línea, revela una monstruosidad.

Como dice Doshi, cada año se toman cientos de miles de muestras respiratorias de pacientes con gripe en los EE. UU. Y se analizan en laboratorios. Aquí está el truco: solo un pequeño porcentaje de estas muestras muestra la presencia de un virus de la gripe.

Esto significa que la mayoría de las personas en los Estados Unidos que son diagnosticadas por médicos con gripe no tienen el virus de la gripe en sus cuerpos.

Entonces no tienen gripe.

Por lo tanto, incluso si asume que la vacuna contra la gripe es útil y segura, no podría prevenir todos esos "casos de gripe" que no son casos de gripe.

La vacuna no podría funcionar.

Aquí está la cita exacta de la revisión de BMJ de Peter Doshi, "Influenza: comercialización de vacunas por enfermedad de comercialización" (BMJ 2013; 346: f3037):

“… Incluso la vacuna contra la influenza ideal, que se adapta perfectamente a las cepas de influenza silvestre en circulación y capaz de detener todos los virus de la influenza, solo puede tratar una pequeña parte del problema de la 'gripe' porque la mayoría de la 'gripe' parece no tener nada que ver con la influenza . Cada año, cientos de miles de muestras respiratorias se analizan en los EE. UU. De los analizados, en promedio, el 16% es positivo para la influenza ".

"... No es de extrañar que tantas personas sientan que las 'vacunas contra la gripe' no funcionan: para la mayoría de los gripes, no pueden".

Porque la mayoría de los casos diagnosticados de gripe no son gripe.

¿PERO PIENSA QUE AI VA A PLEGAR ESTAS REVELACIONES EN SU BANCO DE DATOS SOBRE LA GRIPE? ¿PIENSAS QUE ESTA PREDICCIÓN PRINCIPAL, QUE BLOQUEA TODA LA PROPAGANDA DE LA GRIPE QUE SE ENVÍA FUERA DEL AGUA, ALTERARÁ EL PROGRAMA DE AI SOBRE DIAGNÓSTICO Y TRATAMIENTO DE LA GRIPE?

Por supuesto que no.

Y habrá muchas, muchas otras áreas donde la IA está mal, pero grabada en piedra.

Por ejemplo, la negativa oficial a clasificar todas las vacunas que contienen aluminio como altamente tóxicas y peligrosas, la IA reforzará esa negativa intencional. En ese momento, ¿con quién vas a discutir? ¿Una maquina? ¿La nube?

NextGov está informando en una versión de AI que ahora se somete a pruebas: "Los científicos prueban nuevos compuestos químicos en animales ... Pero un sistema de inteligencia artificial publicado en la revista de investigación Toxicological Sciences muestra que podría ser posible automatizar algunas pruebas utilizando el conocimiento sobre las interacciones químicas que ya tenemos. La IA fue entrenada para predecir cuán tóxicos podrían ser decenas de miles de productos químicos desconocidos, en base a pruebas en animales anteriores, y los resultados del algoritmo fueron tan precisos como las pruebas en animales vivos ".

¿Suena bien? ¿Qué tan probable es que una base de datos tan automatizada incluya decenas de medicamentos tóxicos que matan a los estadounidenses a razón de 100,000 al año?

Sí, así es, 100,000 al año. La cita es: Journal of the American Medical Association, July 26, 2000, Dr. Barbara Starfield, "¿Es la salud de los Estados Unidos realmente la mejor del mundo?"

Una vez que la IA sea aceptada como la Palabra sobre productos químicos tóxicos, imagine el grado de dificultad al tratar de agregar muchos medicamentos a la lista.

"Lo siento señor. No sé nada sobre medicamentos. Acabo de acceder a la base de datos sobre productos químicos tóxicos e informe lo que encuentro. ¿Quién está a cargo de la IA aquí? ¿Es eso lo que estás preguntando? No tengo idea. Déjame transferirte a un especialista senior en comunicación pública. Ella está bastante ocupada en este momento. Si deja un mensaje, puede recibir una respuesta en las próximas semanas. Pero no estoy seguro de que ella pueda ayudarte. Como digo, tomamos toda nuestra información de la base de datos ... "

La automatización de datos crea un nuevo nivel de abstracción. Sí, es bastante difícil discutir con un burócrata humano, pero eso no es nada en comparación con tratar de cuestionar un programa de IA.

Y, por supuesto, en el ámbito médico, ¿quién va a armar ese programa de IA y hacerse cargo de él? ¿Quién va a decidir qué incluye el programa y qué se omite?

¿Quién va a presentar ese programa al público y caracterizar a la IA como el sistema más justo, honesto y objetivo bajo el sol?

¿Qué sucederá cuando las próximas generaciones de escolares 10 estén capacitadas para creer en la IA como la mejor y más brillante fuente de verdad en el planeta?

Cuando estaba escribiendo mi primer libro, AIDS INC., en 1988, comencé a darme cuenta de las plantillas de información médica construidas artificialmente, plantillas que podrían convertirse en producciones de IA en los próximos años 10 o 20.

Estaba deambulando por las pilas en la biblioteca de biomedicina de la UCLA, desenterrando información crucial sobre varias pruebas médicas. Estos estudios publicados poco conocidos demostraban cuán poco confiables podrían ser las pruebas de diagnóstico. Pero, como descubrí, esta información no tenía lugar en el plan de estudios de la escuela de medicina. En todos los círculos médicos convencionales, fue ignorado. Como si no existiera.

Me pareció que el datos ignorados en volúmenes archivados de revistas médicas en los estantes de la biblioteca.

¿Qué sucede cuando esos volúmenes se envían a almacenes para su almacenamiento y ya nadie accede a ellos?

¿Qué sucede cuando las brillantes y brillantes bases de datos médicas de IA gobiernan el paisaje?

Parte de mi trabajo durante los últimos años de 35 ha sido mantener viva la verdad médica y frente a los lectores. No hay fecha de vencimiento en la verdad.

Cuando alimentas a AI con suficientes datos y conjuntos de suposiciones básicas, puede construir y construirá un programa completo que dicta una serie de acciones que deben tomarse. Pero, por ejemplo, supongamos que le dijiste a un naciente programa de ajedrez de IA que los caballeros se mueven solo tres casillas hacia adelante, las torres solo pueden moverse en diagonal y los reyes pueden saltar sobre otras piezas. Obtendrá un brillante sistema de ajedrez que se parece muy poco al juego real del ajedrez.

Esto es exactamente lo que sucede cuando muchos supuestos médicos subyacentes:que son falsas o muy incompletas: Ingresan a un sistema de diagnóstico y tratamiento de IA.

Y mucha verdad útil y beneficiosa se desvanecerá en el fondo y se perderá.

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