Otimistas quanto ao papel da IA ​​na medicina, os médicos querem voltar à cura

IA tem o poder de transformar o mundo - pelo menos é o que nos dizem constantemente. Sim, ele alimenta assistentes de voz e cães robóticos, mas existem algumas áreas legítimas onde a I.A. não é apenas tornar as coisas mais fáceis e convenientes. No caso da medicina e da saúde, na verdade está salvando vidas.

Tem havido resistência ultimamente, no entanto. Profissionais médicos e funcionários do governo estão optimistas quanto ao potencial a longo prazo dos poderes transformadores da inteligência artificial, mas os investigadores estão a adoptar uma abordagem mais cautelosa e comedida à implementação. Em apenas no ano passado, vimos grandes avanços que aproveitam o potencial da IA ​​nos cuidados médicos e o transformam em realidade.

Hoje, estamos à beira de uma transformação significativa na forma como todos iremos experienciar e utilizar os nossos dados médicos no futuro.

IA em um sistema quebrado

“Nós levamos isso a sério como disciplina talvez há cinco anos, mas durante toda a minha carreira fui assombrado pela necessidade dessa tecnologia”, disse o Dr. Richard White contou ao Digital Trends sobre a incursão da instituição na IA. Ele é presidente de radiologia da Wexner Medical da Ohio State University. Centro

“Durante muito tempo, não consegui entender por que não havia utilidade para os computadores replicarem o que os humanos estão fazendo: examinar laboriosamente todas as imagens que eram dinâmicos e tentar chegar a isso, e depois fazer com que o computador cometesse os mesmos erros que eu estava cometendo foi muito frustrante por pelo menos três décadas."

White disse que quando eles tentaram se aventurar radiômica, eles perceberam uma verdadeira necessidade de inteligência em informática. “Há cerca de quatro ou cinco anos, as coisas estavam se acertando e era a coisa certa a fazer. Estava atendendo a uma necessidade urgente, e foi então que começamos a levar a sério [a IA] em nossos laboratórios.”

Radiologistas dos sistemas de saúde participantes do GTC este ano, incluindo White, Dr. Paul Chang, professor e vice-presidente da Universidade de Chicago, e Dr. professor e catedrático de radiologia da Universidade da Califórnia, São Francisco (UCSF), começou a explorar a IA. simplesmente porque a quantidade de dados médicos provenientes de exames de imagem aprimorados tornou-se muito pesado.

Os avanços na tecnologia de imagens médicas resultaram na coleta de um número significativamente maior de dados de pacientes, disseram Chang e seus colegas, o que levou ao esgotamento dos médicos. Os médicos veem o potencial transformador da IA, pois a tecnologia poderia permitir-lhes recuperar parte do tempo gasto em exames laboriosos, e isso, de acordo com o Dr. Hess, permite que “os médicos se tornem curandeiros de novo."

Mas Chang adverte os seus colegas praticantes de serem “seduzidos” pela nova tecnologia, observando que ela deve ser implementada corretamente para ser eficaz. “Você não pode incorporar prematuramente a IA. em um sistema que está quebrado”, disse ele.

Em muitos aspectos, foi exatamente esse cenário que nos levou até onde estamos hoje.

Possuir seus próprios dados

A prática atual da medicina está centrada em algoritmos e registros eletrônicos de saúde. Este software não está centrado no atendimento ou aprendizagem do paciente, mas é um sistema de categorização de tratamentos, que por sua vez permite que as seguradoras paguem aos médicos pelos serviços prestados.

“A indústria transformou médicos em clientes para inserir códigos para que possam ser cobrados”, Dr. Walter Brouwer, CEO da empresa de análise de dados Doc. IA disse. “Temos que parar o que estamos fazendo porque não funciona. Se considerarmos 2019, as previsões são de que 400 médicos cometerão suicídio, 150 mil pessoas morrerão e o O primeiro curso da falência serão os registros médicos, por isso confiamos que todos tentarão consertar um sistema que está incorrigível. Cabe ao paciente e aos médicos tentar consertar, porque somos os agentes de última instância.”

Para White, mudar a forma como os dados fluem através do sistema é um primeiro passo importante para poder realmente aproveitar o poder de IA Ao contrário de outros campos onde A.I. têm sido amplamente vistos como facilitadores de tecnologia de sucesso, como atendimento ao cliente e condução autônoma, a vertical da saúde foi sobrecarregada com regulamentações destinadas a proteger os direitos de privacidade dos pacientes.

“Acho que devem ser confiados ao paciente seus próprios dados, e então eles orientam como esses dados serão usados ​​quando entrarmos em suas vidas”, disse ele. “É nossa obrigação moral protegê-lo.”

Para a Anthem, o segundo fornecedor de seguros de saúde do país, que cobre mais de 40 milhões de americanos, se a partilha de dados for mais conveniente, os pacientes sentir-se-iam mais obrigados a fazê-lo.

“É realmente uma troca entre conveniência e privacidade”, disse Rajeev Ronanki, diretor digital da Anthem. “Até agora, não fizemos um bom trabalho ao tornar os cuidados de saúde simples, fáceis e convenientes, por isso todos querem valorizar a privacidade acima de tudo o resto. Por exemplo, se você vai economizar quinze minutos tentando preencher os mesmos formulários redundantes no consultório do seu médico sobre suas condições de saúde e você pode entrar e sair mais rápido, então a maioria das pessoas escolherá a conveniência em vez de querer tornar seus dados privado. Certamente, algumas pessoas optarão por manter a privacidade das suas informações de saúde e queremos poder apoiar ambos.”

À medida que os dispositivos móveis se tornam mais poderosos, os profissionais de saúde imaginam um mundo onde os pacientes possuem e armazenar os dados em seus dispositivos, cabendo às instituições de saúde a responsabilidade de criar um sistema onde os dados possam ser anonimizados, partilhados e trocados.

“Nenhuma instituição vai permitir o envio de grandes quantidades de dados dos seus sistemas, por isso temos que trazer a modelos e desenvolver o modelo, distribuindo-os aos assinantes e depois assistindo ao arranjo, “White disse. “É muito mais prático.”

Um conjunto maior de dados partilhados pelos pacientes poderia levar a estudos clínicos mais precisos e reduzir preconceitos na medicina. Neste modelo, os pesquisadores querem contar com o edge learning em vez da nuvem para processar os dados. Em vez de enviar informações para a nuvem, o edge learning depende do modelo da Apple para IA. onde os dados são armazenados e processados ​​localmente, prometendo um maior grau de privacidade. E como os dados são processados ​​localmente, podem ser processados ​​muito mais rapidamente, afirmou De Brouwer.

“Portanto, coleto todos os meus dados – meus registros de saúde – se quiser fazer um ensaio clínico”, continuou De Brouwer. “Se recebo um protocolo, rastreio meus dados por meio dos protocolos do meu telefone. Eu recebo tensores. Eu envio os tensores, que são irreversíveis, e eles são calculados em média com todos os outros dados, e recebo os dados de volta no meu telefone. Meus dados são privados, mas consigo uma previsão melhor porque os tensores são a média da média da média da média, o que é melhor que a primeira média.”

De Brouwer afirmou que isso mudaria completamente a pesquisa médica. “Na verdade, podemos combinar nossos tensores e deixar nossos dados onde estão. As pessoas podem realmente rentabilizar os seus dados como um activo económico latente. Essa é a promessa do aprendizado profundo.”

Com facilitadores de tecnologia, como 5G, sensores domésticos conectados e dispositivos de saúde inteligentes, os pesquisadores médicos poderão em breve ter acesso a novas fontes de dados que talvez não considerem relevantes para suas pesquisas médicas atuais.

Chamados de dados difusos, doutor. IA prevê que a quantidade de dados crescerá até 32 vezes por ano e, em 2020, estaremos caminhando para um futuro fatorial. “I.A. está aqui para ajudar porque nos traz a dádiva do tempo”, disse De Brouwer. “Estou muito otimista em relação ao futuro.”

Reduzindo o preconceito

Como parte de sua iniciativa para o uso responsável e ético da IA, a Anthem está agora trabalhando com cientistas de dados para avaliar 17 milhões de registros de seus bancos de dados para garantir que não haja preconceitos nos algoritmos que possui criada.

“Quando você cria algoritmos que impactam a vida das pessoas, você precisa ter muito mais cuidado”, disse o congressista democrata Jerry McNerney (copresidente do Congresso IA Caucus), em uma palestra separada no GTC que enfatizou algumas das consequências de vida ou morte quando a IA. é usado em infraestruturas críticas, como aplicações militares. “Quando você tem dados muito tendenciosos, você terá resultados semelhantes. Obter bons dados é um grande desafio.”

Além disso, quando você tem dados limitados, o preconceito também pode surgir mais facilmente, explicou Hess, pois pode distorcer os estudos médicos e as interpretações dos resultados. Citando a pesquisa da Universidade de Stanford mostrando como os algoritmos derivados de IA são “melhores” na detecção de pneumonia do que os radiologistas reais, Hess mostrou algumas das falácias da presunção.

“O que é melhor”, perguntou Hess, jocoso, tentando extrair uma definição da palavra melhor. Embora Hess tenha admitido que os algoritmos de Stanford tiveram uma alta taxa de sucesso – mais de 75% – na detecção de pneumonia por Ao ler radiografias e outros exames, ainda teve desempenho inferior quando comparado aos diagnósticos feitos por quatro radiologistas citados no estudar.

Embora Hess veja A.I. como uma tecnologia que economiza tempo e permite que os médicos voltem ao atendimento ao paciente em vez de perder tempo codificando gráficos, ele alerta que a tecnologia não é totalmente perfeita, observando que os algoritmos de detecção de objetos da IA ​​​​podem identificar completamente incorretamente varreduras.

IA médica como um drone

Como tal, Hess e seus colegas veem a I.A. como uma tecnologia complementar na medicina que ajudará, e não substituirá, os médicos humanos. Enquanto a IA é bom em tarefas repetitivas e demoradas de identificação de tumores e anormalidades em exames, disse Chang, você ainda precisa da interação humana no atendimento ao paciente.

Em vez disso, para interpretar a enorme quantidade de dados que serão recolhidos, os observadores da indústria prevêem que um único o médico criará vários empregos adicionais para os cientistas de dados criarem algoritmos para ajudar a entender isso dados. “Teremos o mesmo na medicina. Acredito que cada médico criará cem empregos de cientistas de dados, de modo que a saúde se tornará uma função contínua”, disse De Brouwer.

“Sempre precisaremos de pessoas atenciosas para interagir com um ser humano, de humano para humano”, disse White. “Espero que nunca percamos o toque da mão de outra pessoa pedindo ajuda, e que alguém tenha que traduzir isso para situações do mundo real.”

Recomendações dos Editores

• A Microsoft abandona sua IA assustadora e leitora de emoções.
• O mais recente A.I. da Nvidia os resultados provam que o ARM está pronto para o data center
• Como o USPS usa GPUs Nvidia e IA para rastrear correspondência perdida
• A Microsoft quer usar IA para tornar os cuidados de saúde melhores para todos
• Conheci os humanos artificiais da Samsung e eles me mostraram o futuro da IA.