Optimistes quant au rôle de l’IA en médecine, les médecins veulent revenir à la guérison

I.A. a le pouvoir de transformer le monde – du moins c’est ce qu’on nous dit constamment. Oui, il alimente les assistants vocaux et les chiens robotiques, mais il existe certains domaines légitimes dans lesquels l'IA peut fonctionner. ne rend pas seulement les choses plus faciles et plus pratiques. Dans le cas de la médecine et des soins de santé, cela sauve des vies.

Il y a cependant eu des réticences ces derniers temps. Professionnels de la santé et représentants du gouvernement sont optimistes quant au potentiel à long terme des pouvoirs de transformation de l’intelligence artificielle, mais les chercheurs adoptent une approche plus prudente et plus mesurée en matière de mise en œuvre. Dans juste l'année dernière, nous avons assisté à d’énormes progrès qui ont transformé le potentiel de l’IA en matière de soins médicaux en réalité.

Aujourd’hui, nous sommes à l’aube d’une transformation significative dans la manière dont nous expérimenterons et utiliserons tous nos données médicales à l’avenir.

I.A. dans un système cassé

"Nous avons pris cette discipline au sérieux il y a peut-être cinq ans, mais toute ma carrière, j'ai été hantée par le besoin de cette technologie", a déclaré le Dr. Richard White a parlé à Digital Trends de l’incursion de l’institution dans le domaine de l’IA. Il est président de radiologie à Wexner Medical de l’Ohio State University. Centre

"Pendant très longtemps, je n'ai pas compris pourquoi les ordinateurs n'avaient pas d'utilité pour reproduire ce que font les humains: parcourir laborieusement toutes les images. qui étaient dynamiques et essayer de trouver cela, puis demander à l'ordinateur de faire les mêmes erreurs que moi, c'était très frustrant pendant au moins trois décennies."

White a dit que lorsqu'ils ont essayé de s'aventurer dans radiomique, ils ont vu un réel besoin d’intelligence informatique. « Il y a environ quatre ou cinq ans, les choses se mettaient en place et c’était la bonne chose à faire. Cela répondait à un besoin urgent, et c’est à ce moment-là que nous avons commencé à nous intéresser sérieusement [à l’IA] dans nos laboratoires. »

Les radiologues des systèmes de santé participants au GTC cette année, dont White, le Dr Paul Chang, professeur et vice-président de l'Université de Chicago, et le Dr Christopher Hess, professeur et président de radiologie de l'Université de Californie à San Francisco (UCSF), a commencé à explorer l'IA. simplement parce que la quantité de données médicales provenant d’imageries améliorées est devenue accablant.

Les progrès de la technologie d'imagerie médicale ont permis de collecter beaucoup plus de données sur les patients, ont déclaré Chang et ses collègues, ce qui a conduit à l'épuisement professionnel des médecins. Les médecins voient le potentiel transformateur de l’IA, car la technologie pourrait leur permettre de récupérer une partie du temps passé à passer laborieusement des examens, ce qui, selon le Dr Hess, permet « aux médecins de devenir des guérisseurs ». encore."

Mais Chang met en garde ses compagnons de pratique contre le fait de se laisser « séduire » par la nouvelle technologie, notant qu'elle doit être correctement mise en œuvre pour être efficace. « On ne peut pas intégrer prématurément l’IA à des projets. dans un système qui est en panne », a-t-il déclaré.

À bien des égards, c’est précisément ce scénario qui nous a conduit là où nous en sommes aujourd’hui.

Posséder vos propres données

La pratique actuelle de la médecine est centrée sur les algorithmes et les dossiers de santé électroniques. Ce logiciel n’est pas centré sur les soins ou l’apprentissage des patients, mais c’est un système de catégorisation des traitements, qui permet à son tour aux assureurs de rémunérer les médecins pour les services rendus.

"L'industrie a transformé les médecins en clients à qui il faut insérer des codes pour pouvoir être facturés", Dr Walter Brouwer, PDG de la société d'analyse de données Doc. I.A. dit. « Nous devons arrêter ce que nous faisons parce que ça ne marche pas. Si l’on prend l’année 2019, les prédictions sont que 400 médecins se suicideront, 150 000 personnes mourront et la première étape de la faillite sera le dossier médical, nous sommes donc convaincus que tout le monde essaiera de réparer un système qui est irréparable. C’est au patient et aux médecins d’essayer d’y remédier, car nous sommes les agents de dernier recours.

Pour White, changer la façon dont les données circulent dans le système est une première étape importante pour pouvoir véritablement exploiter la puissance de l'A.I. Contrairement à d’autres domaines où l’I.A. a été largement considéré comme un catalyseur technologique efficace, comme le service client et conduite autonome, le secteur vertical de la santé est confronté à des réglementations conçues pour protéger le droit à la vie privée des patients.

"Je pense que le patient doit se voir confier ses propres données, puis qu'il décide de la manière dont ces données sont utilisées lorsque nous sommes introduits dans sa vie", a-t-il déclaré. "C'est notre obligation morale de le protéger."

Pour Anthem, le deuxième fournisseur national d’assurance maladie couvrant plus de 40 millions d’Américains, si le partage de données était plus pratique, les patients se sentiraient plus obligés de le faire.

"C'est vraiment un compromis entre commodité et confidentialité", a déclaré Rajeev Ronanki, directeur numérique d'Anthem. « Jusqu’à présent, nous n’avons pas fait du bon travail pour rendre les soins de santé simples, faciles et pratiques, c’est pourquoi tout le monde veut valoriser la confidentialité avant tout le reste. Par exemple, si cela doit vous épargner quinze minutes d’essayer de remplir les mêmes formulaires redondants dans le cabinet de votre médecin concernant votre état de santé et vous pouvez entrer et sortir plus rapidement, alors la plupart des gens choisiront la commodité plutôt que de vouloir rendre leurs données privé. Il est certain que certaines personnes choisiront de garder leurs informations de santé confidentielles, et nous voulons pouvoir prendre en charge les deux.

À mesure que les appareils mobiles deviennent plus puissants, les professionnels de santé envisagent un monde dans lequel les patients possèdent et stocker les données sur leurs appareils, laissant aux établissements de santé la responsabilité de créer un système dans lequel les données peuvent être anonymisées, partagées et échangées.

« Aucune institution n’autorisera l’envoi de grandes quantités de données à partir de ses systèmes. Nous devons donc modèles et développer le modèle, en les faisant circuler auprès des abonnés puis en regardant l'arrangement, « White dit. "C'est juste beaucoup plus pratique."

Un plus grand pool de données partagées par les patients pourrait conduire à des études cliniques plus précises et réduire les biais en médecine. Dans ce modèle, les chercheurs souhaitent s’appuyer sur l’apprentissage de pointe plutôt que sur le cloud pour traiter les données. Au lieu de transférer les informations dans le cloud, l'apprentissage de pointe s'appuie sur le modèle Apple pour l'IA. où les données sont stockées et traitées localement, promettant un degré plus élevé de confidentialité. Et comme les données sont traitées localement, elles peuvent être traitées beaucoup plus rapidement, affirme De Brouwer.

"Je collecte donc toutes mes données – mes dossiers de santé – si je veux faire un essai clinique", a poursuivi De Brouwer. « Si on me donne un protocole, je retrace mes données grâce aux protocoles sur mon téléphone. J'obtiens des tenseurs. J'envoie les tenseurs, qui sont irréversibles, et ils sont moyennés avec toutes les autres données, et je récupère les données sur mon téléphone. Mes données sont privées, mais j'obtiens une meilleure prédiction car les tenseurs sont la moyenne de la moyenne de la moyenne, ce qui est meilleur que la première moyenne.

De Brouwer a affirmé que cela changerait complètement la recherche médicale. « Nous pouvons réellement combiner nos tenseurs et laisser nos données là où elles se trouvent. Les gens peuvent réellement monétiser leurs données en tant qu’actif économique latent. C’est la promesse de l’apprentissage profond.

Avec des outils technologiques, comme 5G, les capteurs domestiques connectés et les appareils de santé intelligents, les chercheurs en médecine pourraient bientôt avoir accès à de nouvelles sources de données qu’ils n’auraient peut-être pas considérées comme pertinentes pour leur recherche médicale aujourd’hui.

Appelées données floues, Doc. I.A. prédit que la quantité de données augmentera jusqu’à 32 fois chaque année et que d’ici 2020, nous nous dirigerons vers un avenir factoriel. « L’IA. est là pour nous aider car il nous apporte du temps », a déclaré De Brouwer. "Je suis très optimiste quant à l'avenir."

Réduire les préjugés

Dans le cadre de son initiative pour une utilisation responsable et éthique de l’IA, Anthem travaille désormais avec des data scientists pour évaluer 17 millions d’enregistrements de ses bases de données pour s’assurer qu’il n’y a aucun biais dans les algorithmes dont il dispose créé.

"Lorsque vous créez des algorithmes qui ont un impact sur la vie des gens, vous devez alors être beaucoup plus prudent", a déclaré le député démocrate Jerry McNerney (coprésident du Congrès). I.A. Caucus), dans une conférence distincte au GTC, qui a souligné certaines des conséquences de vie ou de mort lorsque l'A.I. est utilisé dans des infrastructures critiques telles que des applications militaires. « Lorsque vous disposez de données très biaisées, vous obtenez des résultats similaires. Mettre la main sur de bonnes données est un très grand défi.

De plus, lorsque vous disposez de données limitées, des biais peuvent également s'infiltrer plus facilement, a expliqué Hess, car ils peuvent fausser les études médicales et les interprétations des résultats. Citant les recherches de l’Université de Stanford montrant comment les algorithmes dérivés de l’IA sont « meilleurs » pour détecter la pneumonie que les vrais radiologues, Hess a montré certaines des erreurs de la présomption.

"Qu'est-ce qui est mieux", a demandé un Hess facétieux essayant d'extraire une définition du mot mieux. Alors que Hess admettait que les algorithmes de Stanford avaient un taux de réussite élevé – plus de 75 % – pour détecter la pneumonie en En lisant des radiographies et d'autres scanners, ses résultats étaient encore sous-performants par rapport aux diagnostics posés par quatre radiologues cités dans le rapport. étude.

Bien que Hess considère qu’A.I. en tant que technologie permettant de gagner du temps et permettant aux médecins de revenir aux soins des patients plutôt que de consacrer du temps au codage graphiques, il prévient que la technologie n’est pas tout à fait parfaite, notant que les algorithmes de détection d’objets de l’IA peuvent complètement mal identifier des analyses.

L'IA médicale comme un drone

En tant que tel, Hess et ses collègues considèrent que l’A.I. comme une technologie complémentaire en médecine qui aidera, et non remplacera, les médecins humains. Alors que l'A.I. est doué pour les tâches répétitives et chronophages d'identification des tumeurs et des anomalies dans les analyses, a déclaré Chang, vous avez toujours besoin de l'interaction humaine dans les soins aux patients.

Au lieu de cela, pour interpréter les quantités massives de données qui seront collectées, les observateurs de l'industrie prédisent qu'un seul Le médecin créera de nombreux emplois supplémentaires pour les data scientists afin de créer des algorithmes pour aider à donner un sens à cela. données. « Nous allons avoir la même chose en médecine. Je pense que chaque médecin créera une centaine d’emplois de data scientist, de sorte que les soins de santé deviendront une fonction continue », a déclaré De Brouwer.

"Nous aurons toujours besoin de personnes attentionnées pour interagir avec un être humain, d'humain à humain", a déclaré White. "J'espère que nous ne perdrons jamais le contact d'une main sur la main d'une autre personne demandant de l'aide, et que quelqu'un devra traduire cela dans des situations du monde réel."

Recommandations des rédacteurs

• Microsoft abandonne son IA effrayante qui lit les émotions.
• La dernière A.I. de Nvidia les résultats prouvent qu'ARM est prêt pour le centre de données
• Comment l'USPS utilise les GPU Nvidia et l'IA pour suivre le courrier manquant
• Microsoft veut utiliser l'IA améliorer les soins de santé pour tous
• J’ai rencontré les humains artificiels de Samsung et ils m’ont montré l’avenir de l’IA.