以下文章是Niven R. Narain博士撰写的意见文章。本文中表达的观点和观点是作者的观点，不一定反映了技术网络的官方立场。捷克葡萄牙直播

如今，在数据驱动的药物开发中使用人工智能（AI）围绕着使用人工智能（AI）。进步令人难以置信，而且广泛，但是多少信息有效？是时候将事实与小说分开，确定有关医疗技术现状的一些问题，并概述了未来的一些解决方案。

首先，认识人类并认识到这里的真正危险和我们首先使用AI的原因至关重要。这是通过使用所有可以使用的科学和技术来找到帮助人们的方法。因此，如果人们很重要，如果我们的人性是当务之急，我们需要对行业状况有整体的理解。我们不是在争论使用AI来推进科学，而是在识别假设驱动和数据驱动的发展之间的界限。

同样重要的是，我们要对AI的真正做法保持道德和诚实来维持人性。当实际发现的是新的生物学时，就经常提出关于药物发现的主张。比利时罗马尼亚比分直播这也可能是个好消息，但清晰度至关重要。从这里到批准的药物的终点有很多工作要做。在科学验证之前，发现并不是真正的发现。我们正在处理生与死科学，这需要诚实和透明度，并遵守适当的术语。

通过类似的措施，我们需要管理期望。AI是我们使用的绝妙新工具，但我们必须对其可以做什么保持现实。我们可以使用它在前端移动针头：加快试验的准备，以确保我们进行了正确的试验并使合适的患者参与其中。但是AI不会减少FDA审查新药的时间。一旦获得批准，AI将不会减少商业推出该药物的时间。当我们过分地说出可以使用AI节省多少时间和金钱的时候，我们处于道德上的摇摇欲坠，在某个时候，理想主义转向欺骗，这是不负责任的。

我们还需要对患者及其家人尽可能诚实，了解他们对这些技术的期望。归根结底，对患者最重要的是AI如何改变和改善自己的个人经历。最重要的是不要过度强调，但是我们可以对改进的技术可以为患者带来的东西感到乐观。

那么，收获是什么？我们该怎么做才能避免过度推销和交付不足的陷阱？我的经验教会了我很多东西，并且通过确定这一新兴技术领域的弱点，我认为我们可以团结起来加强系统并淘汰冒险家，以使每个人受益。这是一些具体的下一步。

首先，我们需要在术语方面进入同一页面。这可能需要创建集中式AI词典的术语，这是控制任何夸大声明并在传播之前切断炒作的第一步。这样的词发现，验证，工具集和模型具有我们必须同意的绝对定义。当我们说相同的语言时，我们会避免混乱，并可以理解彼此的数据，标识和发现。

其次，我们的行业需要在一个新的协会，专门针对人工智能道德。它应该包括律师，伦理学家，医师，数学家，科学家，银行家和患者 - 真正的患者。我们需要参与从早期研究通过医生和药剂师到患者的医疗保健旅程的每个人的意见。我们不能指望解决我们不知道的问题；我们需要反馈来确定此过程中的问题。统一的协会将使我们思考周围的真正挑战，并弹出崇高的未建立AI主张的泡沫。

第三，多样性和包容很重要。每当AI都用于构建模型时，您都必须完全包容并考虑到世界各地和不同社会经济层面的所有种族，性别。不幸的是，今天的许多公司都受到令牌主义的指导，只做出敷衍或象征性的努力，以在研究中表现出性别或种族平等的外观。但是，您的研究仅与您使用的资源一样好，如果您的人口不反映您所服务的人口，那么您实际上在做什么？

接下来，这不是一个受欢迎的主意，但是AI需要一定程度的监管。关于我们如何在受监管环境中进行互动的正确治理类型，以及对算法的监管级别以及我们所说的内容，所有这些如何出现，认为什么是研究的研究与什么是受膏的产品。不要误会我的意思，对研究的调节可能很危险，我对此很敏感，但是一旦有产品主张，我们就需要清楚地指导如何浏览该过程。

最后，我的最后一点实际上是战略道路的开始，这是对教育的重点。目前从计算生物学和AI计划毕业的数据科学家需要为等待它们的行业进行更多的整体和现实培训。正在完成的工作AI的施瓦兹曼中心道德研究所在牛津大学和麻省理工学院施瓦茨曼计算学院在野外脱颖而出。他们认识到40年前的医学伦理发展方面的分水岭，并寻求从类似哲学的立场中解决AI的伦理和治理。我们需要更多这样的程序。至关重要的是，我们的下一个伟大思想家了解在我们发展社会和道德负责的技术进步时与我们的人类保持联系的重要性。

关于作者：

Niven R. Narain博士是Berg LLC的首席执行官，Berg LLC是临床阶段，人工智能驱动的生物技术，利用其专有平台来绘制疾病并彻底改变肿瘤学，神经病学和罕见疾病的治疗方法。