Оптимистично настроени за ролята на ИИ в медицината, лекарите искат да се върнат към лечението

ИИ има силата да трансформира света - поне това постоянно ни се казва. Да, захранва гласови асистенти и роботизирани кучета, но има някои легитимни области, в които ИИ не само прави нещата по-лесни и по-удобни. В случая с медицината и здравеопазването, това всъщност е спасяване на животи.

Напоследък обаче има отпор. Медицински специалисти и държавни служители са оптимистични относно дългосрочния потенциал на трансформиращите сили на изкуствения интелект, но изследователите предприемат по-предпазлив и премерен подход към внедряването. в само миналата година, видяхме огромни скокове напред, които използват потенциала на ИИ в медицинските грижи и го превръщат в реалност.

Днес ние стоим на ръба на значителна трансформация в начина, по който всички ще преживяваме и използваме нашите медицински данни в бъдеще.

ИИ в разбита система

„Започнахме сериозно с това като дисциплина преди може би пет години, но през цялата си кариера съм бил преследван от нуждата от тази технология“, д-р. Ричард Уайт каза на Digital Trends за набега на институцията в A.I. Той е председател на радиологията в Wexner Medical към Държавния университет на Охайо Център

„Дълго време не можех да разбера защо компютрите не се използват за възпроизвеждане на това, което хората правят: упорито да преглеждат всички изображения които бяха динамични и се опитах да измисля това, а след това компютърът да направи същите грешки, които правех аз, беше много разочароващо за поне три десетилетия.”

Уайт каза, че когато се опитаха да се впуснат в радиомика, те видяха истинска нужда от компютърни умения. „Преди около четири или пет години нещата се нареждаха и това беше правилното нещо. Това отговаряше на остра нужда и тогава започнахме сериозно [с ИИ] в нашите лаборатории.“

Радиолози от участващите здравни системи в GTC тази година, включително Уайт, д-р Пол Чанг, професор и заместник-председател от Чикагския университет, и д-р Кристофър Хес, професор и катедра по радиология от Калифорнийския университет в Сан Франциско (UCSF), започна да изследва A.I. просто защото количеството медицински данни от подобрени образни сканирания стана поразителен.

Напредъкът в технологията за медицински изображения доведе до събирането на значително повече данни за пациентите, казаха Чанг и колегите му, което доведе до изгаряне на лекарите. Лекарите виждат трансформиращия потенциал на ИИ, тъй като технологията може да им позволи да си върнат част от времето изразходвани за упорито преминаване през сканирания и това, според д-р Хес, позволява на „лекарите да станат лечители отново."

Но Чанг предупреждава колегите си практикуващи да не бъдат „прелъстени“ от новата технология, отбелязвайки, че тя трябва да бъде правилно приложена, за да бъде ефективна. „Не можете преждевременно да включите A.I. в система, която е счупена“, каза той.

В много отношения точно този сценарий ни доведе до мястото, където сме днес.

Притежаване на вашите собствени данни

Настоящата медицинска практика в момента е съсредоточена около алгоритми и електронни здравни досиета. Този софтуер не е съсредоточен върху грижата за пациентите или обучението, а е система за категоризиране на леченията, което от своя страна позволява на застрахователите да плащат на лекарите за извършените услуги.

„Индустрията е превърнала лекарите в клиенти, които да въвеждат кодове, за да могат да бъдат таксувани“, д-р Уолтър Брауер, главен изпълнителен директор на фирмата за анализ на данни Doc. ИИ казах. „Трябва да спрем това, което правим, защото не работи. Ако вземем 2019 г., прогнозите са, че 400 лекари ще се самоубият, 150 000 души ще умрат, а първият курс на фалит ще бъде медицинските досиета, така че вярваме, че всеки ще се опита да поправи системата, която е непоправим. От пациента и лекарите зависи да се опитат да го поправят, защото ние сме агентите от последна инстанция.“

За Уайт промяната на начина, по който данните протичат през системата, е важна първа стъпка към възможността наистина да се използва силата на А.И. За разлика от други области, където A.I. до голяма степен се разглежда като успешен технологичен фактор, като обслужване на клиенти и автономно шофиране, вертикалата на здравеопазването е обременена с разпоредби, предназначени да защитават правата на поверителността на пациентите.

„Мисля, че на пациента трябва да бъдат поверени собствените му данни и след това те насочват как тези данни да се използват, когато сме въведени в живота им“, каза той. "Наше морално задължение е да го защитим."

За Anthem, вторият доставчик на здравно осигуряване в страната, покриващ повече от 40 милиона американци, ако споделянето на данни е по-удобно, пациентите ще се чувстват по-задължени да го правят.

„Това наистина е компромис между удобство и поверителност“, каза Раджив Ронанки, главен дигитален директор на Anthem. „Досега не сме свършили добра работа, за да направим здравеопазването просто, лесно и удобно, така че всеки иска да цени поверителността пред всичко останало. Например, ако това ще ви спести петнадесет минути от опити да попълните същите излишни формуляри в кабинета на вашия лекар около вашето здравословно състояние и можете да влизате и излизате по-бързо, тогава повечето хора ще изберат удобството пред желанието да направят своите данни частен. Със сигурност някои хора ще изберат да запазят здравната си информация поверителна и ние искаме да можем да поддържаме и двете.”

Тъй като мобилните устройства стават все по-мощни, здравните специалисти си представят свят, в който пациентите притежават и съхраняват данните на своите устройства, оставяйки на здравните институции отговорността да създадат система, в която данните могат да бъдат анонимизирани, споделяни и обменяни.

„Никоя институция няма да позволи изпращането на големи количества данни от техните системи, така че трябва да донесем модели и разработете модела, като ги разпространявате сред абонатите и след това гледате подредбата, „Бяло казах. „Просто е много по-практично.“

По-голям набор от данни, споделяни от пациентите, може да доведе до по-точни клинични проучвания и да намали пристрастията в медицината. В този модел изследователите искат да разчитат на периферното обучение, а не на облака, за да обработват данните. Вместо да задава информация в облака, периферното обучение разчита на модела на Apple за A.I. където данните се съхраняват и обработват локално, което обещава по-висока степен на поверителност. И тъй като данните се обработват локално, те могат да се обработват много по-бързо, твърди Де Брауер.

„Така че събирам всичките си данни – здравните си досиета – ако искам да направя клинично изпитване“, продължи Де Брауер. „Ако ми бъде даден протокол, аз проследявам данните си през протоколите на моя телефон. Получавам тензори. Изпращам тензорите, които са необратими, и те се осредняват с всички останали данни, и си връщам данните на телефона си. Моите данни са частни, но получавам по-добра прогноза, тъй като тензорите са средната от средната от средната от средната, което е по-добро от първото средно.“

Де Брауер твърди, че това напълно ще промени медицинските изследвания. „Всъщност можем да комбинираме нашите тензори и да оставим данните си там, където са. Хората всъщност могат да монетизират данните си като скрит икономически актив. Това е обещанието за задълбочено обучение.“

С технологични средства, като например 5G, свързани домашни сензори и интелигентни здравни устройства, медицинските изследователи може скоро да имат достъп до нови източници на данни, които може да не са считали за подходящи за своите медицински изследвания днес.

Наречени размити данни, док. ИИ прогнозира, че количеството данни ще нараства с цели 32 пъти всяка година и до 2020 г. ще се насочим към факторно бъдеще. „A.I. е тук, за да помогне, защото ни дава подарък от време“, каза Де Брауер. „Много съм оптимист за бъдещето.“

Намаляване на пристрастията

Като част от своята инициатива за отговорно и етично използване на AI, Anthem сега работи с учени за данни, за оценява 17 милиона записа от своите бази данни, за да гарантира, че няма никакви пристрастия в алгоритмите, които има създадено.

„Когато създавате алгоритми, които влияят върху живота на хората, тогава трябва да бъдете много по-внимателни“, каза конгресменът демократ Джери МакНърни (съпредседател на Конгреса ИИ Caucus), в отделна беседа в GTC, която наблегна на някои от последиците за живота и смъртта, когато A.I. се използва в критична инфраструктура като военни приложения. „Когато имате данни, които са силно предубедени, тогава ще имате подобни резултати. Получаването на добри данни е много голямо предизвикателство.“

Освен това, когато имате ограничени данни, пристрастията също могат да се промъкнат по-лесно, обясни Хес, че могат да изкривят медицинските изследвания и интерпретациите на резултатите. Позовавайки се на изследване на Станфордския университет демонстрирайки как алгоритмите, получени от AI, са „по-добри“ при откриване на пневмония от действителните рентгенолози, Хес показа някои от заблудите в презумпцията.

„Какво е по-добре“, попита закачливият Хес, опитвайки се да извлече определение на думата „по-добре“. Докато Хес признава, че алгоритмите на Станфорд имат висок процент на успех - над 75 процента - при откриване на пневмония чрез четене на рентгенови лъчи и други сканирания, той все още е по-слаб в сравнение с диагнозите, направени от четирима рентгенолози, цитирани в проучване.

Въпреки че Хес гледа на A.I. като спестяваща време технология, която позволява на лекарите да се върнат към грижите за пациентите, вместо да прекарват време в кодиране диаграми, той предупреждава, че технологията не е съвсем перфектна, като отбелязва, че алгоритмите за откриване на обекти на AI могат напълно да идентифицират погрешно сканира.

Медицински ИИ като дрон

Като такъв Хес и колегите му гледат на ИИ. като допълнителна технология в медицината, която ще помогне, а не ще замени човешките лекари. Докато A.I. е добър в повтарящи се, отнемащи време задачи за идентифициране на тумори и аномалии при сканиране, каза Чанг, все още се нуждаете от човешкото взаимодействие при грижите за пациентите.

По-скоро, за да интерпретират огромното количество данни, които ще бъдат събрани, наблюдатели от индустрията прогнозират, че един единствен доктор ще създаде многобройни допълнителни работни места за специалисти по данни, за да създадат алгоритми, които да помогнат да се разбере това данни. „Ще имаме същото в медицината. Мисля, че всеки лекар ще създаде сто работни места за специалист по данни, така че здравеопазването ще стане непрекъсната функция“, каза Де Брауер.

„Винаги ще имаме нужда от грижовни хора, които да взаимодействат с човешко същество, човек-човек“, каза Уайт. „Надявам се никога да не загубим докосването на ръката на ръката на друг човек, който моли за помощ, и някой трябва да го преведе в реални ситуации.“

Препоръки на редакторите

• Microsoft се отказва от своя страховит, четещ емоции A.I.
• Най-новият AI на Nvidia резултатите доказват, че ARM е готов за центъра за данни
• Как USPS използва Nvidia GPU и A.I. за проследяване на липсваща поща
• Microsoft иска да използва A.I. да направим здравеопазването по-добро за всички
• Срещнах изкуствените хора на Samsung и те ми показаха бъдещето на ИИ.