Optimiști cu privire la rolul I.A. în medicină, medicii vor să se întoarcă la vindecare

A.I. are puterea de a transforma lumea - cel puțin asta ni se spune în mod constant. Da, alimentează asistenții vocali și câinii robotici, dar există unele zone legitime în care A.I. nu numai că face lucrurile mai ușoare și mai convenabile. În cazul medicinei și al îngrijirii sănătății, de fapt salvează vieți.

Totuși, a existat respingere în ultima vreme. Medici și oficiali guvernamentali sunt optimiști cu privire la potențialul pe termen lung al puterilor de transformare ale inteligenței artificiale, dar cercetătorii adoptă o abordare mai precaută și mai măsurată a implementării. În doar anul trecut, am văzut salturi uriașe înainte care iau potențialul I.A. în asistența medicală și îl transformă în realitate.

Astăzi, ne aflăm în pragul unei transformări semnificative a modului în care vom experimenta și folosi datele noastre medicale în viitor.

A.I. într-un sistem stricat

„Am devenit serioși ca disciplină acum cinci ani, dar toată cariera mea am fost bântuită de nevoia acestei tehnologii”, a spus dr. Richard White a povestit Digital Trends despre incursiunea instituției în I.A. Este directorul de radiologie la Wexner Medical de la Universitatea de Stat din Ohio Centru

„Pentru cea mai lungă perioadă de timp, nu mi-am putut da seama de ce computerele nu au fost folosite pentru a reproduce ceea ce fac oamenii: să caute laborios prin toate imaginile. care au fost dinamici și au încercat să vină cu asta, iar apoi ca computerul să facă aceleași greșeli pe care le făceam eu a fost foarte frustrant pentru cel puțin trei decenii.”

White a spus că atunci când au încercat să se aventureze în radiomică, au văzut o adevărată nevoie de inteligență în computer. „Acum vreo patru sau cinci ani, lucrurile se adunau și era ceea ce trebuie făcut. Era o nevoie mare și atunci am început serios [cu A.I.] în laboratoarele noastre.”

Radiologi de la sistemele de sănătate participante la GTC anul acesta, inclusiv White, dr. Paul Chang, profesor și vicepreședinte de la Universitatea din Chicago, și dr. Christopher Hess, un profesor și președinte de radiologie de la Universitatea din California, San Francisco (UCSF), a început să exploreze A.I. pur și simplu pentru că cantitatea de date medicale din scanări imagistice îmbunătățite a devenit copleșitoare.

Progresele aduse tehnologiei imagistice medicale au dus la colectarea de date semnificativ mai multe despre pacient, au spus Chang și colegii săi, ceea ce a dus la epuizarea medicului. Medicii văd potențialul de transformare al IA, deoarece tehnologia le-ar putea permite să-și recapete o parte din timp cheltuită pentru a trece laborios prin scanări, iar acest lucru, potrivit Dr. Hess, le permite „medicilor să devină vindecători din nou."

Dar Chang îi avertizează pe colegii săi practicanți să nu fie „seduși” de noua tehnologie, observând că aceasta trebuie implementată corect pentru a fi eficientă. „Nu poți încorpora prematur I.A. într-un sistem care este stricat”, a spus el.

În multe privințe, exact acel scenariu ne-a condus acolo unde suntem astăzi.

Deține propriile tale date

Practica actuală a medicinei în acest moment este centrată pe algoritmi și înregistrări medicale electronice. Acest software nu este centrat pe îngrijirea sau învățarea pacientului, dar este un sistem de clasificare a tratamentelor, care, la rândul său, permite asigurătorilor să plătească medicilor pentru serviciile care au fost efectuate.

„Industria a transformat medicii în clienți pentru a introduce coduri, astfel încât să poată fi facturați”, dr. Walter Brouwer, CEO al companiei de analiză a datelor Doc. A.I. a spus. „Trebuie să oprim ceea ce facem pentru că nu funcționează. Dacă luați în considerare 2019, previziunile sunt că 400 de medici se vor sinucide, 150.000 de oameni vor muri și primul curs al falimentului va fi dosarele medicale, așa că avem încredere că toată lumea va încerca să repare un sistem care este de nereparat. Depinde de pacient și de medici să încerce să o repare, pentru că noi suntem agenții de ultimă instanță.”

Pentru White, schimbarea modului în care datele circulă prin sistem este un prim pas important pentru a putea valorifica cu adevărat puterea de A.I. Spre deosebire de alte domenii în care A.I. a fost în mare măsură văzută ca factori de succes tehnologici, cum ar fi serviciul pentru clienți și conducere autonomă, sectorul de asistență medicală a fost încărcat cu reglementări menite să protejeze drepturile de confidențialitate ale pacienților.

„Cred că pacientului trebuie să i se încredințeze propriile date, iar apoi ei direcționează cum sunt utilizate acele date atunci când suntem aduși în viața lor”, a spus el. „Este obligația noastră morală să o protejăm.”

Pentru Anthem, al doilea furnizor de asigurări de sănătate al națiunii, care acoperă peste 40 de milioane de americani, dacă partajarea datelor este mai convenabilă, pacienții s-ar simți mai obligați să o facă.

„Este într-adevăr un compromis între comoditate și confidențialitate”, a spus Rajeev Ronanki, directorul digital al Anthem. „Până acum, nu am făcut o treabă bună de a face asistența medicală simplă, ușoară și convenabilă, așa că, prin urmare, toată lumea vrea să prețuiască confidențialitatea față de orice altceva. De exemplu, dacă vă va economisi cincisprezece minute de la încercarea de a completa aceleași formulare redundante în cabinetul medicului dumneavoastră despre starea dvs. de sănătate și puteți intra și ieși mai repede, atunci majoritatea oamenilor vor alege comoditatea decât dorința de a-și crea datele privat. Cu siguranță, unii oameni vor alege să-și păstreze informațiile de sănătate private, iar noi dorim să le putem susține pe ambele.”

Pe măsură ce dispozitivele mobile devin mai puternice, profesioniștii din domeniul sănătății își imaginează o lume în care pacienții dețin și stochează datele pe dispozitivele lor, lăsând instituțiile de sănătate responsabile pentru a crea un sistem în care datele pot fi anonimizate, partajate și schimbate.

„Nici o instituție nu va permite ca cantități mari de date să fie trimise din sistemele lor, așa că trebuie să aducem modele și dezvoltă modelul, prin difuzarea acestora către abonați și apoi urmărirea aranjamentului, „Alb a spus. „Este pur și simplu mult mai practic.”

Un număr mai mare de date partajate de pacienți ar putea duce la studii clinice mai precise și ar reduce părtinirea în medicină. În acest model, cercetătorii doresc să se bazeze mai degrabă pe învățarea de vârf decât pe cloud pentru a procesa datele. În loc să seteze informații în cloud, edge learning se bazează pe modelul Apple pentru I.A. unde datele sunt stocate și procesate local, promițând un grad mai ridicat de confidențialitate. Și pentru că datele sunt procesate local, pot fi procesate mult mai rapid, a susținut De Brouwer.

„Așa că îmi colectez toate datele – înregistrările mele de sănătate – dacă vreau să fac un studiu clinic”, a continuat De Brouwer. „Dacă mi se dă un protocol, îmi urmăresc datele prin protocoalele de pe telefon. Primesc tensori. Trimit tensorii, care sunt ireversibili, și sunt mediați cu toate celelalte date, iar datele îmi revin pe telefon. Datele mele sunt private, dar obțin o predicție mai bună, deoarece tensorii sunt media mediei mediei, care este mai bună decât prima medie.”

De Brouwer a susținut că acest lucru ar schimba complet cercetarea medicală. „Putem să ne combinăm tensorii și să ne lăsăm datele acolo unde sunt. Oamenii își pot monetiza efectiv datele ca un activ economic latent. Aceasta este promisiunea învățării profunde.”

Cu facilitatori de tehnologie, cum ar fi 5G, senzori de acasă conectați și dispozitive inteligente de sănătate, cercetătorii medicali pot avea în curând acces la noi surse de date pe care este posibil să nu le fi considerat relevante pentru cercetările lor medicale de astăzi.

Numit date fuzzy, doctore. A.I. prezice că cantitatea de date va crește de până la 32 de ori în fiecare an, iar până în 2020, ne vom îndrepta către un viitor factorial. „A.I. este aici pentru a ajuta pentru că ne aduce darul timpului”, a spus De Brouwer. „Sunt foarte optimist cu privire la viitor.”

Reducerea părtinirii

Ca parte a inițiativei sale de utilizare responsabilă și etică a I.A., Anthem lucrează acum cu oamenii de știință ai datelor pentru a evaluează 17 milioane de înregistrări din bazele de date pentru a se asigura că nu există prejudecăți în algoritmii pe care îi are creată.

„Când creați algoritmi care influențează viețile oamenilor, atunci trebuie să fiți mult mai atent”, a spus congresmanul democrat Jerry McNerney (copreședinte al Congresului). A.I. Caucus), într-o discuție separată la GTC care a subliniat unele dintre consecințele pe viață și pe moarte atunci când A.I. este utilizat în infrastructura critică, cum ar fi aplicațiile militare. „Când aveți date care sunt părtinitoare, atunci veți avea rezultate similare. A pune mâna pe date bune este o provocare foarte mare.”

În plus, atunci când aveți date limitate, părtinirea se poate strecura și mai ușor, a explicat Hess, este că poate denatura studiile medicale și interpretările rezultatelor. Citând cercetările Universității Stanford arătând modul în care algoritmii derivați de IA sunt „mai buni” la detectarea pneumoniei decât radiologii actuali, Hess a arătat unele dintre erorile în prezumție.

„Ce este mai bine”, a întrebat Hess, care încerca să extragă mai bine o definiție a cuvântului. În timp ce Hess a recunoscut că algoritmii de la Stanford au avut o rată mare de succes – de peste 75 la sută – la detectarea pneumoniei prin citind raze X și alte scanări, a avut încă performanțe slabe în comparație cu diagnosticele făcute de patru radiologi citați în studiu.

Deși Hess consideră că A.I. ca o tehnologie care economisește timp, care le permite medicilor să se întoarcă la îngrijirea pacientului, mai degrabă decât să petreacă timp pe codificare diagrame, el avertizează că tehnologia nu este perfectă, observând că algoritmii de detectare a obiectelor ai A.I. pot identifica complet greșit scanează.

Medical A.I. ca o dronă

Ca atare, Hess și colegii săi consideră A.I. ca o tehnologie complementară în medicină care va ajuta, nu înlocui, medicii umani. În timp ce A.I. este bun la sarcini repetitive, care necesită timp de identificare a tumorilor și a anomaliilor în scanări, a spus Chang, mai aveți nevoie de interacțiunea umană în îngrijirea pacientului.

Mai degrabă, pentru a interpreta volumul masiv de date care vor fi colectate, observatorii din industrie prevăd că un singur doctorul va crea numeroase locuri de muncă suplimentare pentru oamenii de știință de date, pentru a crea algoritmi care să ajute să înțelegem acest lucru date. „Vom avea același lucru în medicină. Cred că fiecare medic va crea o sută de locuri de muncă în domeniul științei datelor, astfel încât asistența medicală va deveni o funcție continuă”, a spus De Brouwer.

„Vom avea întotdeauna nevoie de oameni grijulii care să interacționeze cu o ființă umană, de la om la om”, a spus White. „Sper să nu pierdem niciodată atingerea unei mâini pe mâna altei persoane care cere ajutor și cineva trebuie să o traducă în situații din lumea reală.”

Recomandările editorilor

• Microsoft renunță la I.A. înfiorătoare, care citește emoții.
• Cel mai recent Nvidia A.I. rezultatele dovedesc că ARM este pregătit pentru centrul de date
• Cum folosește USPS GPU-urile Nvidia și A.I. pentru a urmări corespondența lipsă
• Microsoft vrea să folosească A.I. pentru a face îngrijirea sănătății mai bună pentru toată lumea
• Am cunoscut oamenii artificiali ai Samsung și mi-au arătat viitorul I.A.