Optimistán az A.I. szerepét illetően az orvostudományban, az orvosok vissza akarnak térni a gyógyuláshoz

A.I. képes átalakítani a világot – legalábbis folyamatosan ezt mondják nekünk. Igen, képes a hangasszisztensekre és a robotkutyákra, de van néhány legitim terület, ahol A.I. nemcsak megkönnyíti és kényelmesebbé teszi a dolgokat. Az orvostudomány és az egészségügy esetében ez valójában életeket ment meg.

Az utóbbi időben azonban visszaszorítások történtek. Egészségügyi szakemberek és kormánytisztviselők bikáznak a mesterséges intelligencia átalakító erejében rejlő hosszú távú potenciállal kapcsolatban, de a kutatók óvatosabb és megfontoltabb megközelítést alkalmaznak a megvalósításban. Ban ben csak az elmúlt évben, hatalmas ugrásokat láttunk előre, amelyek kihasználják az A.I.-ben rejlő lehetőségeket az orvosi ellátásban, és valóra váltják azt.

Ma egy jelentős átalakulás küszöbén állunk abban, hogy a jövőben mindannyian megtapasztaljuk és felhasználjuk egészségügyi adatainkat.

A.I. tönkrement rendszerben

„Talán öt éve kezdtünk komolyan foglalkozni vele, mint tudományággal, de egész pályafutásom során kísértett ennek a technológiának a szükségessége” – mondta dr. Richard White elmondta a Digital Trendsnek, hogy az intézmény behatolt az A.I. Ő az Ohio Állami Egyetem Wexner Medical radiológiai tanszéke Központ

„A leghosszabb ideig nem tudtam rájönni, miért nem használható a számítógép arra, hogy megismételje azt, amit az emberek csinálnak: hogy fáradságosan átnézzenek minden képet. amelyek dinamikusak voltak, és megpróbálták ezt kitalálni, majd a számítógép ugyanazokat a hibákat követni, mint én, az legalább háromig nagyon frusztráló volt. évtizedek.”

White ezt mondta, amikor megpróbáltak bemerészkedni rádiómika, valóban szükségét látták a számítógépes okosságnak. „Körülbelül négy-öt évvel ezelőtt a dolgok összejöttek, és ez volt a helyes dolog. Nagy szükség volt rá, és akkor kezdtünk el komolyan foglalkozni [az A.I.-vel] a laborjainkban.”

A GTC idén részt vevő egészségügyi rendszereinek radiológusai, köztük White, Dr. Paul Chang, a Chicagói Egyetem professzora és alelnöke, valamint Dr. Christopher Hess, a A San Francisco-i Kaliforniai Egyetem (UCSF) professzora és radiológiai tanszéke megkezdte az A.I. egyszerűen azért, mert a továbbfejlesztett képalkotó vizsgálatokból származó orvosi adatok mennyisége lett túlnyomó.

Chang és munkatársai szerint az orvosi képalkotó technológia fejlődése jelentősen több betegadat gyűjtését eredményezte, ami az orvosi kiégéshez vezetett. Az orvosok látják az A.I. átalakító potenciálját, mivel a technológia lehetővé teszi számukra, hogy visszanyerjék az idejük egy részét A vizsgálatok fáradságos elvégzésére fordítottak, és ez Dr. Hess szerint lehetővé teszi, hogy „az orvosok gyógyítókká váljanak újra."

Chang azonban óva inti gyakorlótársait attól, hogy „elcsábítsák” őket az új technológia, megjegyezve, hogy a hatékony működéshez helyesen kell alkalmazni. „Nem lehet idő előtt beépíteni az A.I. egy összeomlott rendszerbe” – mondta.

Sok szempontból pontosan ez a forgatókönyv vezetett el minket oda, ahol ma vagyunk.

Saját adatok birtoklása

Az orvostudomány jelenlegi gyakorlata jelenleg az algoritmusok és az elektronikus egészségügyi nyilvántartások köré összpontosul. Ez a szoftver nem a betegek ellátására vagy tanulására összpontosít, hanem a kezelések kategorizáló rendszere, amely lehetővé teszi a biztosítók számára, hogy fizessenek az orvosoknak az elvégzett szolgáltatásokért.

„Az iparág az orvosokat kliensekké alakította, hogy kódokat írjanak be, hogy számlázhassanak” – mondta Dr. Walter Brouwer, a Doc adatelemző cég vezérigazgatója. A.I. mondott. „Fel kell hagynunk, amit csinálunk, mert nem működik. Ha 2019-et vesszük, az előrejelzések szerint 400 orvos lesz öngyilkos, 150 000 ember fog meghalni, és A csőd első szakasza az orvosi dokumentáció lesz, ezért bízunk benne, hogy mindenki megpróbálja megjavítani azt a rendszert, ami az javíthatatlan. A páciensen és az orvosokon múlik, hogy megpróbálják megjavítani, mert mi vagyunk az utolsó lehetőség ügynökei.”

White számára a rendszeren keresztüli adatáramlás megváltoztatása az első fontos lépés a teljesítmény tényleges kihasználása felé az A.I. Más területektől eltérően, ahol A.I. nagyrészt sikeres technológiai lehetőségeket kínál, mint például az ügyfélszolgálat és autonóm vezetés, az egészségügyi ágazatot a betegek személyiségi jogainak védelmét célzó szabályozások nyerték át.

„Úgy gondolom, hogy a páciensre kell bízni a saját adatait, majd ők irányítják, hogyan használják fel ezeket az adatokat, amikor bekerülünk az életükbe” – mondta. "Erkölcsi kötelességünk megvédeni."

Az Anthem, az ország második egészségbiztosítási szolgáltatója, amely több mint 40 millió amerikait fedez, ha az adatok megosztása kényelmesebb, a betegek nagyobb kényszert éreznének erre.

„Ez valóban a kényelem és a magánélet közötti kompromisszum” – mondta Rajeev Ronanki, az Anthem digitális igazgatója. „Eddig nem tettünk jó munkát annak érdekében, hogy az egészségügyet egyszerűvé, egyszerűvé és kényelmessé tegyük, ezért mindenki a magánéletet szeretné mindennél fontosabbnak tekinteni. Például, ha tizenöt percet takarít meg attól, hogy megpróbálja kitölteni ugyanazokat a felesleges űrlapokat az orvosi rendelőben kb. egészségi állapotát, és gyorsabban tud be- és kiszállni, akkor a legtöbb ember a kényelmet választja az adatok készítése helyett magán. Bizonyára egyesek úgy döntenek, hogy az egészségügyi információikat bizalmasan kezelik, mi pedig mindkettőt támogatni akarjuk.”

A mobileszközök egyre erősebbé válásával az egészségügyi szakemberek egy olyan világot képzelnek el, ahol a betegek birtokolják és az adatokat az eszközeiken tárolják, így az egészségügyi intézmények felelősek egy olyan rendszer létrehozásáért, ahol az adatok anonimizálhatók, megoszthatók és kicserélhetők.

„Egy intézmény sem engedi meg, hogy nagy mennyiségű adatot küldjenek el a rendszerükből, ezért hoznunk kell a modelleket, és fejlessze ki a modellt úgy, hogy szétküldi azokat az előfizetőknek, majd megnézi a „White mondott. – Csak sokkal praktikusabb.

A betegek által megosztott nagyobb adatkészlet pontosabb klinikai vizsgálatokhoz vezethet, és csökkentheti az orvostudomány torzítását. Ebben a modellben a kutatók az adatok feldolgozását a felhő helyett az éltanulásra akarják hagyatkozni. Ahelyett, hogy az információkat a felhőbe helyezné, az éltanulás az Apple A.I. modelljére támaszkodik. ahol az adatokat helyben tárolják és dolgozzák fel, ami magasabb fokú adatvédelmet ígér. És mivel az adatokat helyben dolgozzák fel, sokkal gyorsabban lehet feldolgozni - állította De Brouwer.

„Tehát minden adatomat – egészségügyi adataimat – begyűjtöm, ha klinikai vizsgálatot akarok végezni” – folytatta De Brouwer. „Ha kapok egy protokollt, a telefonom protokolljain keresztül követem az adataimat. tenzorokat kapok. Elküldöm a tenzorokat, amelyek visszafordíthatatlanok, és az összes többi adattal átlagolják, és visszakapom az adatokat a telefonomon. Az adataim privátak, de jobb előrejelzést kapok, mert a tenzorok az átlag átlagának átlaga, ami jobb, mint az első átlag."

De Brouwer azt állította, hogy ez teljesen megváltoztatná az orvosi kutatást. „Valójában kombinálhatjuk tenzorainkat, és ott hagyhatjuk az adatainkat, ahol vannak. Az emberek ténylegesen pénzzé tehetik adataikat látens gazdasági eszközként. Ez a mély tanulás ígérete.”

Technológiai eszközökkel, mint pl 5G, csatlakoztatott otthoni szenzorok és intelligens egészségügyi eszközök, az orvoskutatók hamarosan olyan új adatforrásokhoz férhetnek hozzá, amelyeket ma már nem tartottak relevánsnak orvosi kutatásaik szempontjából.

Fuzzy adatoknak hívják, doki. A.I. előrejelzése szerint az adatok mennyisége évente akár 32-szeresére nő, és 2020-ra a faktoriális jövő felé tartunk. „A.I. azért van itt, hogy segítsen, mert időt ajándékoz nekünk” – mondta De Brouwer. "Nagyon optimista vagyok a jövőt illetően."

Az elfogultság csökkentése

Az A.I. felelős és etikus használatára irányuló kezdeményezésének részeként az Anthem adattudósokkal dolgozik azon, hogy értékeljen ki 17 millió rekordot az adatbázisából, hogy megbizonyosodjon arról, hogy az általa használt algoritmusokban nincs torzítás létre.

„Amikor olyan algoritmusokat hozunk létre, amelyek hatással vannak az emberek életére, akkor sokkal óvatosabbnak kell lenni” – mondta Jerry McNerney, a demokrata kongresszusi képviselő (a Kongresszusi Tanács társelnöke). A.I. Caucus), egy külön előadásban a GTC-n, amely hangsúlyozta néhány élet-halál következményt, amikor A.I. kritikus infrastruktúrákban, például katonai alkalmazásokban használják. „Ha erősen torzított adatokkal rendelkezik, akkor hasonló eredményeket fog kapni. A jó adatok megismerése nagyon nagy kihívás.”

Ezen túlmenően, ha korlátozott adatok állnak rendelkezésére, az elfogultság is könnyebben behatolhat – magyarázta Hess –, hogy eltorzíthatja az orvosi tanulmányokat és az eredmények értelmezését. A Stanford Egyetem kutatásaira hivatkozva bemutatva, hogy az A.I.-ből származó algoritmusok „jobbak” a tüdőgyulladás kimutatásában, mint a tényleges radiológusok, Hess bemutatott néhány tévedést a feltételezésben.

„Mi a jobb” – kérdezte egy szemfüles Hess, aki megpróbálta jobban meghatározni a szót. Míg Hess elismerte, hogy Stanford algoritmusai magas – akár 75 százalékos – sikerességi arányt mutattak a tüdőgyulladás észlelésében röntgenfelvételek és egyéb szkennelések olvasása során még mindig alulteljesített a négy radiológus által felállított diagnózishoz képest. tanulmány.

Bár Hess úgy véli, A.I. mint időtakarékos technológia, amely lehetővé teszi az orvosok számára, hogy visszatérjenek a betegellátáshoz, ahelyett, hogy kódolással töltsenek időt diagramokon, figyelmeztet arra, hogy a technológia nem egészen tökéletes, megjegyezve, hogy az A.I. objektumészlelő algoritmusai teljesen félre tudnak azonosítani szkennel.

Orvosi A.I. drónként

Hess és kollégái szerint A.I. kiegészítő technológiaként az orvostudományban, amely segíti, nem pedig helyettesíti az emberi orvosokat. Míg A.I. Chang szerint jó az ismétlődő, időigényes feladatokban a daganatok és rendellenességek azonosításában a vizsgálatok során.

Inkább az összegyűjtendő hatalmas adathalmaz értelmezésére az iparági megfigyelők azt jósolják, hogy egyetlen Az orvos számos további munkahelyet teremt az adattudósok számára, hogy algoritmusokat hozzanak létre, amelyek segítenek megérteni ezt adat. „Ugyanez lesz az orvostudományban is. Úgy gondolom, hogy minden orvos száz adattudós munkahelyet hoz létre, így az egészségügy folyamatos funkcióvá válik” – mondta De Brouwer.

„Mindig szükségünk lesz gondoskodó emberekre, hogy emberi lénnyel érintkezzenek, emberről emberre” – mondta White. "Remélem, soha nem veszítjük el egy kéz érintését egy másik ember kezén, aki segítséget kér, és valakinek át kell fordítania a valós helyzetekre."

Szerkesztői ajánlások

• A Microsoft felhagy hátborzongató, érzelmekkel teli A.I.
• Az Nvidia legújabb A.I. Az eredmények azt bizonyítják, hogy az ARM készen áll az adatközpontra
• Hogyan használja az USPS az Nvidia GPU-kat és az A.I. az eltűnt levelek nyomon követésére
• A Microsoft az A.I. hogy mindenki számára jobb legyen az egészségügy
• Találkoztam a Samsung mesterséges embereivel, és ők mutatták meg az A.I. jövőjét.