ميونيخ– إننا ندخل فترة تحول في العلوم الطبية، حيث تقترن تقنيات البحث التقليدية مع قوة الحوسبة الضخمة وثروة من البيانات الجديدة. وفي الآونة الأخيرة، أعلنت غوغل أنها تطور نظام ذكاء اصطناعي، قادر على التفوق على أخصائيي الأشعة في الكشف عن سرطان الثدي. وليس هذا إلا آخر الأمثلة، الذي يوضح كيف يقودنا التعلّم الآلي، والبيانات الضخمة، نحو تشخيصات، وعلاجات، واكتشافات طبية جديدة. ومع ذلك، من أجل تحقيق الإمكانات الهائلة للذكاء الاصطناعي، يجب علينا تطوير نهج عملي متفق عليه عالميًا، لإدارة جمع "بيانات العالم الحقيقي"، واستخدامها.
ميونيخ– إننا ندخل فترة تحول في العلوم الطبية، حيث تقترن تقنيات البحث التقليدية مع قوة الحوسبة الضخمة وثروة من البيانات الجديدة. وفي الآونة الأخيرة، أعلنت غوغل أنها تطور نظام ذكاء اصطناعي، قادر على التفوق على أخصائيي الأشعة في الكشف عن سرطان الثدي. وليس هذا إلا آخر الأمثلة، الذي يوضح كيف يقودنا التعلّم الآلي، والبيانات الضخمة، نحو تشخيصات، وعلاجات، واكتشافات طبية جديدة. ومع ذلك، من أجل تحقيق الإمكانات الهائلة للذكاء الاصطناعي، يجب علينا تطوير نهج عملي متفق عليه عالميًا، لإدارة جمع "بيانات العالم الحقيقي"، واستخدامها.