Sztuczna inteligencja cz. 1

Co się dzieje, gdy niepowstrzymana siła spotyka się z nieruchomym obiektem?

Ten paradoks rozgrywa się na wielu arenach globalnych o wysokich wskaźnikach. Sztuczna inteligencja rozwija się na ogromnych, zróżnicowanych zbiorach danych, więc nie jest zaskakujące, że te megatrendy o dużej gęstości danych są kształtowane przez sztuczną inteligencję. Chociaż większość ludzi nie ma do czynienia z wyborami, żyją w pobliżu cofających się lodowców lub handlują kryptowalutami, wszyscy uczymy się tego, kiedy Ludzkie siły i inteligentne maszyny zderzają się, a koszty i konsekwencje mogą być realne.

Tak samo jest z danymi dotyczącymi zdrowia ludzkiego.

Ludzie dzielą jedno właściwe prawo i ponoszą jedno ryzyko towarzyszące  temu ryzyku. W nieubłaganie starszym i coraz bardziej schorowanym świecie  kolejne potencjalne kataklizmy spotykają się z pacjentami i lekarzami – cichą eksplozją danych dotyczących zdrowia. Zastosowanie i losy tych danych zdrowotnych, które wzrosły z szacowanych 153 eksabajtów w 2013 r. do 2314 eksabajtów do 2020 r. W samych Stanach Zjednoczonych, już są pod wpływem sztucznej inteligencji. Studenci medycyny i stażyści uczą się humanistycznych zasad opartych na Hipokratycznym przykazaniu, Primum non nocere (Najpierw nie szkodzić). Czy ludzie będą mądrze wykorzystywać inteligentne maszyny, odpowiedzialnie wykorzystując duże ilości danych do opieki zdrowotnej i szkoleń medycznych? Czy też ich moc i ogrom paradoksalnie wyrządzą niezamierzone szkody?

Rozwijający się cyfrowy świat danych zdrowotnych jest niepowstrzymaną siłą nasycającą chmurę dużymi kropelkami danych.

Indywidualne informacje dotyczące zdrowia osobistego znajdują się i przechodzą przez 2 typy repozytoriów danych. Administracyjne bazy danych służby zdrowia są obsługiwane przez podmioty odpowiedzialne za finansowanie kosztów opieki i zarządzania nimi w zsocjalizowanych i quasi-rynkowych systemach ubezpieczeń zdrowotnych. Administracyjne bazy danych poświęcone opiece zdrowotnej są masowymi wielopokoleniowymi ładunkami danych demograficznych i użytkowych (tj. Aptek, lekarzy, ambulatoriów i usług szpitalnych) 4 powiązanymi z wieloma elektronicznymi rejestrami medycznymi (EMR) i coraz bardziej znajdującymi się na platformach chmurowych zgodnych z przenośnością i funkcją ubezpieczenia zdrowotnego. Pomimo wiedzy informatyków i analityków, ich złożoność i gęstość danych jest sprzeczna ze standardowymi metodami statystycznymi, ograniczającymi ich zastosowanie do procesu opieki zdrowotnej i zarządzania wykorzystaniem.