Оптимистично оценивая роль искусственного интеллекта в медицине, врачи хотят вернуться к целительству

А.И. обладает силой изменить мир — по крайней мере, нам так постоянно говорят. Да, он поддерживает голосовых помощников и собак-роботов, но есть некоторые законные области, где ИИ может работать. не только делает вещи проще и удобнее. В случае медицины и здравоохранения это фактически спасает жизни.

Однако в последнее время произошел откат. Медицинские работники и государственные чиновники с оптимизмом смотрят на долгосрочный потенциал преобразующих способностей искусственного интеллекта, но исследователи придерживаются более осторожного и взвешенного подхода к реализации. В только в прошлом году, мы стали свидетелями огромных прорывов, которые реализуют потенциал ИИ в сфере здравоохранения.

Сегодня мы стоим на пороге значительной трансформации того, как мы все будем воспринимать и использовать наши медицинские данные в будущем.

А.И. в сломанной системе

«Мы начали серьезно относиться к этому как к дисциплине, наверное, пять лет назад, но всю мою карьеру меня преследовала необходимость в этой технологии», — сказал доктор. Ричард Уайт рассказал Digital Trends о набеге учреждения на искусственный интеллект. Он заведует кафедрой радиологии в Медицинском центре Векснера при Университете штата Огайо. Центр

«Долгое время я не мог понять, почему компьютеры не могут воспроизвести то, что делают люди: кропотливо просматривать все изображения. которые были динамичными, и попытаться придумать это, а затем заставить компьютер совершить те же ошибки, что и я, было очень неприятно, по крайней мере, для трех десятилетия».

Уайт рассказал, что, когда они попытались вступить в радиомика, они увидели реальную потребность в компьютерных технологиях. «Около четырех или пяти лет назад все наладилось, и это было правильно. Это было удовлетворение острой потребности, и именно тогда мы начали серьезно заниматься [искусством искусственного интеллекта] в наших лабораториях».

Радиологи из систем здравоохранения, участвующих в GTC в этом году, в том числе Уайт, доктор Пол Чанг, профессор и заместитель председателя Чикагского университета, и доктор Кристофер Хесс, профессор и заведующий кафедрой радиологии Калифорнийского университета в Сан-Франциско (UCSF) начал изучать А.И. просто потому, что объем медицинских данных, полученных в результате улучшенных сканирований, стал подавляющий.

По словам Чанга и его коллег, достижения в области технологий медицинской визуализации привели к сбору значительно большего количества данных о пациентах, что привело к выгоранию врачей. Врачи видят преобразующий потенциал искусственного интеллекта, поскольку технология может позволить им выиграть часть времени. тратится на кропотливое прохождение сканирований, и это, по словам доктора Гесса, позволяет «врачам стать целителями снова."

Но Чанг предостерегает своих соучеников от «соблазнения» новой технологии, отмечая, что для того, чтобы она была эффективной, ее необходимо правильно внедрить. «Вы не можете преждевременно включить ИИ. в систему, которая сломана», — сказал он.

Во многом именно этот сценарий привел нас туда, где мы находимся сегодня.

Владение собственными данными

Текущая медицинская практика сейчас сосредоточена на алгоритмах и электронных медицинских картах. Это программное обеспечение не ориентировано на уход за пациентами или обучение, а представляет собой систему категоризации лечения, что, в свою очередь, позволяет страховщикам платить врачам за оказанные услуги.

«Индустрия превратила врачей в клиентов, которые вводят коды и выставляют им счета», — доктор Уолтер Брауэр, генеральный директор аналитической компании Doc. А.И. сказал. «Мы должны прекратить то, что делаем, потому что это не работает. Если взять 2019 год, прогнозируется, что 400 врачей покончат жизнь самоубийством, 150 000 человек умрут, а Первым путем банкротства станут медицинские записи, поэтому мы уверены, что каждый попытается исправить систему, которая неисправимый. Пациент и врачи должны попытаться это исправить, потому что мы — агенты последней инстанции».

По мнению Уайта, изменение способа прохождения данных через систему является важным первым шагом к возможности по-настоящему использовать возможности А.И. В отличие от других областей, где А.И. в основном рассматривается как успешный инструмент реализации технологий, таких как обслуживание клиентов и автономное вождениевертикаль здравоохранения была обременена правилами, призванными защитить права пациентов на неприкосновенность частной жизни.

«Я считаю, что пациенту нужно доверить свои собственные данные, а затем он будет определять, как эти данные будут использоваться, когда мы попадем в их жизнь», — сказал он. «Наш моральный долг — защитить его».

По мнению Anthem, второго в стране поставщика медицинского страхования, охватывающего более 40 миллионов американцев, если обмен данными будет более удобным, пациенты будут чувствовать себя более обязанными это делать.

«На самом деле это компромисс между удобством и конфиденциальностью», — сказал Раджив Ронанки, директор по цифровым технологиям Anthem. «Пока мы не проделали хорошую работу по тому, чтобы сделать здравоохранение простым, легким и удобным, поэтому каждый хочет ценить конфиденциальность превыше всего. Например, если это сэкономит вам пятнадцать минут от попыток заполнить одни и те же повторяющиеся формы в кабинете врача о состояние вашего здоровья и вы сможете быстрее входить и выходить, тогда большинство людей предпочтут удобство желанию сделать свои данные частный. Конечно, некоторые люди предпочтут сохранить конфиденциальность своей медицинской информации, и мы хотим иметь возможность поддерживать и то, и другое».

Поскольку мобильные устройства становятся все более мощными, специалисты здравоохранения представляют себе мир, в котором пациенты будут владеть и хранить данные на своих устройствах, оставляя учреждения здравоохранения ответственными за создание системы, в которой данные могут быть анонимизированы, переданы и обменены.

«Ни одно учреждение не позволит отправлять большие объемы данных из своих систем, поэтому нам приходится использовать модели и развивать модель, распространяя их среди подписчиков, а затем просматривая композицию «Белые сказал. «Просто это гораздо практичнее».

Больший объем данных, которыми делятся пациенты, может привести к более точным клиническим исследованиям и уменьшить предвзятость в медицине. В этой модели исследователи хотят полагаться на периферийное обучение, а не на облако для обработки данных. Вместо передачи информации в облако периферийное обучение опирается на модель искусственного интеллекта Apple. где данные хранятся и обрабатываются локально, что обещает более высокую степень конфиденциальности. А поскольку данные обрабатываются локально, их можно обрабатывать гораздо быстрее, заявил Де Брауэр.

«Поэтому я собираю все свои данные – свои медицинские записи – если хочу провести клиническое исследование», – продолжил Де Брауэр. «Если мне дают протокол, я отслеживаю свои данные по протоколам на своем телефоне. Я получаю тензоры. Я отправляю тензоры, которые необратимы, и они усредняются со всеми остальными данными, и я получаю данные обратно на свой телефон. Мои данные конфиденциальны, но я получаю лучший прогноз, потому что тензоры представляют собой среднее от среднего от среднего, что лучше, чем первое среднее».

Де Брауэр утверждал, что это полностью изменит медицинские исследования. «На самом деле мы можем объединить наши тензоры и оставить данные там, где они есть. Люди действительно могут монетизировать свои данные как скрытый экономический актив. Это обещание глубокого обучения».

С помощью технологий, таких как 5G, подключенными домашними датчиками и интеллектуальными медицинскими устройствами, исследователи-медики вскоре могут получить доступ к новым источникам данных, которые они, возможно, не считают актуальными для своих сегодняшних медицинских исследований.

Это называется нечеткими данными, док. А.И. прогнозирует, что объем данных будет расти в 32 раза каждый год, и к 2020 году мы отправимся в факториальное будущее. «А.И. здесь, чтобы помочь, потому что оно приносит нам дар времени», — сказал Де Брауэр. «Я очень оптимистично смотрю в будущее».

Уменьшение предвзятости

В рамках своей инициативы по ответственному и этичному использованию искусственного интеллекта Anthem сейчас сотрудничает с учеными, работающими с данными, чтобы оценить 17 миллионов записей из своих баз данных, чтобы убедиться в отсутствии каких-либо предвзятостей в используемых алгоритмах. созданный.

«Когда вы создаете алгоритмы, которые влияют на жизнь людей, вам нужно быть намного осторожнее», — сказал конгрессмен-демократ Джерри МакНерни (сопредседатель Палаты представителей Конгресса США). А.И. Caucus), в отдельном выступлении на GTC, в котором подчеркивались некоторые последствия для жизни и смерти, когда А.И. используется в критической инфраструктуре, например, в военных целях. «Когда у вас есть данные, которые сильно предвзяты, вы получите аналогичные результаты. Получение качественных данных — очень сложная задача».

Кроме того, как объяснил Хесс, когда у вас ограниченные данные, может возникнуть предвзятость, которая может исказить медицинские исследования и интерпретацию результатов. Ссылаясь на исследование Стэнфордского университета Демонстрируя, что алгоритмы, основанные на искусственном интеллекте, «лучше» обнаруживают пневмонию, чем настоящие рентгенологи, Хесс продемонстрировал некоторые ошибочные предположения.

«Что лучше?» — спросил шутливый Гесс, пытаясь подобрать определение слова «лучше». В то время как Хесс признал, что алгоритмы Стэнфорда имели высокий уровень успеха – более 75 процентов – при обнаружении пневмонии с помощью читая рентгеновские снимки и другие снимки, он по-прежнему уступал по сравнению с диагнозами, поставленными четырьмя рентгенологами, упомянутыми в изучать.

Хотя Гесс считает, что А.И. как технология, экономящая время, которая позволяет врачам вернуться к лечению пациентов, а не тратить время на кодирование графиков, он предупреждает, что технология не совсем совершенна, отмечая, что алгоритмы обнаружения объектов ИИ могут совершенно ошибочно идентифицировать сканирует.

Медицинский А.И. как дрон

Таким образом, Гесс и его коллеги рассматривают А.И. как дополнительная технология в медицине, которая поможет, а не заменит врачей-людей. В то время как А.И. Хорошо справляется с повторяющимися, трудоемкими задачами по выявлению опухолей и отклонений при сканировании, говорит Чанг, при уходе за пациентами все равно необходимо человеческое взаимодействие.

Скорее, чтобы интерпретировать огромные массивы данных, которые будут собраны, отраслевые обозреватели предсказывают, что один-единственный Доктор создаст множество дополнительных рабочих мест для специалистов по обработке данных, чтобы они создавали алгоритмы, которые помогут разобраться в этом. данные. «То же самое будет и в медицине. Я думаю, что каждый врач создаст сотню рабочих мест для специалистов по данным, так что здравоохранение станет непрерывной функцией», — сказал Де Брауэр.

«Нам всегда будут нужны заботливые люди, которые будут взаимодействовать с человеком, по-человечески», — сказал Уайт. «Я надеюсь, что мы никогда не потеряем прикосновение руки к руке другого человека, просящего о помощи, и кто-то должен будет перенести это на реальные ситуации».

Рекомендации редакции

• Microsoft отказывается от своего жуткого искусственного интеллекта, читающего эмоции.
• Новейший ИИ от Nvidia. Результаты доказывают, что ARM готова к использованию в центрах обработки данных
• Как USPS использует графические процессоры Nvidia и искусственный интеллект отслеживать пропавшую почту
• Microsoft хочет использовать AI. сделать здравоохранение лучше для всех
• Я встретил искусственных людей Samsung, и они показали мне будущее искусственного интеллекта.