Optimistični glede vloge AI v medicini se zdravniki želijo vrniti k zdravljenju

A.I. ima moč preoblikovati svet - vsaj to nam nenehno govorijo. Da, poganja glasovne pomočnike in robotske pse, vendar obstaja nekaj zakonitih območij, kjer A.I. ne le naredi stvari lažji in udobnejši. V primeru medicine in zdravstva gre dejansko za reševanje življenj.

Vendar je v zadnjem času prišlo do povratka. Zdravstveni delavci in vladni uradniki so navdušeni nad dolgoročnim potencialom transformativnih moči umetne inteligence, vendar raziskovalci uporabljajo bolj previden in premišljen pristop k izvajanju. notri šele preteklo leto, smo videli velike korake naprej, ki vzamejo potencial AI v zdravstveni oskrbi in ga spremenijo v resničnost.

Danes stojimo na robu pomembne preobrazbe v tem, kako bomo vsi doživljali in uporabljali svoje zdravstvene podatke v prihodnosti.

A.I. v pokvarjenem sistemu

»Resno smo začeli razmišljati o tem kot disciplini morda pred petimi leti, a vso mojo kariero me je preganjala potreba po tej tehnologiji,« je dr. Richard White je za Digital Trends povedal o prodoru institucije v A.I. Je predstojnik radiologije na Wexner Medical univerzi Ohio State University Center

»Dolgo časa nisem mogel ugotoviti, zakaj se računalniki ne uporabljajo za posnemanje tega, kar počnejo ljudje: za mukotrpno pregledovanje vseh slik ki so bili dinamični in poskusiti ugotoviti to, nato pa je računalnik delal enake napake kot jaz, je bilo zelo frustrirajoče za vsaj tri desetletja."

White je dejal, da ko sta se skušala podati v radiomika, so videli resnično potrebo po računalniški pameti. »Pred približno štirimi ali petimi leti so se stvari sestavljale in to je bilo prav. Zadovoljeval je nujno potrebo in takrat smo resno začeli [z AI] v naših laboratorijih.«

Radiologi iz sodelujočih zdravstvenih sistemov letos na GTC, vključno z Whiteom, dr. Paulom Changom, profesorjem in podpredsednikom Univerze v Chicagu, in dr. Christopherjem Hessom, profesor in predstojnik radiologije s kalifornijske univerze v San Franciscu (UCSF) je začel raziskovati AI. preprosto zato, ker je količina zdravstvenih podatkov iz izboljšanih slikovnih pregledov postala presenetljivo.

Chang in njegovi sodelavci so povedali, da je napredek tehnologije medicinskega slikanja privedel do zbiranja bistveno več podatkov o pacientih, kar je povzročilo izgorelost zdravnikov. Zdravniki vidijo preobrazbeni potencial AI, saj bi jim tehnologija lahko omogočila, da si povrnejo nekaj časa porabili za mukotrpno pregledovanje, kar po besedah ​​dr. Hessa omogoča »zdravnikom, da postanejo zdravilci ponovno."

Toda Chang svari svoje kolege praktike, da jih nova tehnologija ne »zapelje«, pri čemer ugotavlja, da mora biti pravilno implementirana, da bo učinkovita. »Ne morete prezgodaj vključiti A.I. v sistem, ki je pokvarjen,« je dejal.

V mnogih pogledih nas je točno ta scenarij pripeljal do mesta, kjer smo danes.

Lastništvo lastnih podatkov

Trenutna medicinska praksa je trenutno osredotočena na algoritme in elektronske zdravstvene zapise. Ta programska oprema ni osredotočena na oskrbo pacientov ali učenje, temveč je sistem kategoriziranja zdravljenj, ki zavarovalnicam omogoča, da plačajo zdravnikom za opravljene storitve.

»Industrija je zdravnike spremenila v stranke, da jim doda kode, da jim lahko zaračunajo,« dr. Walter Brouwer, izvršni direktor podjetja za analizo podatkov Doc. A.I. rekel. »Moramo prenehati s tem, kar počnemo, ker ne deluje. Če vzamete leto 2019, so napovedi, da bo 400 zdravnikov naredilo samomor, 150.000 ljudi bo umrlo in prvi potek stečaja bodo zdravstvene kartoteke, zato verjamemo, da bodo vsi poskušali popraviti sistem, ki je nepopravljivo. Na pacientu in zdravnikih je, da poskušajo to popraviti, saj smo agenti v skrajni sili.«

Za Whitea je sprememba pretoka podatkov skozi sistem pomemben prvi korak k temu, da lahko resnično izkoristite moč od A.I. Za razliko od drugih področij, kjer A.I. v veliki meri velja za uspešne tehnološke omogočalce, kot so storitve za stranke in avtonomna vožnja, je bila vertikala zdravstvenega varstva obremenjena s predpisi, namenjenimi zaščiti pravic zasebnosti bolnikov.

"Mislim, da je treba pacientu zaupati lastne podatke, nato pa usmerjajo, kako se ti podatki uporabljajo, ko pridemo v njihova življenja," je dejal. "Naša moralna dolžnost je, da ga zaščitimo."

Za Anthem, drugega ponudnika zdravstvenega zavarovanja v državi, ki pokriva več kot 40 milijonov Američanov, če bi bila izmenjava podatkov bolj priročna, bi se pacienti počutili bolj prisiljene to storiti.

"To je resnično kompromis med udobjem in zasebnostjo," je dejal Rajeev Ronanki, glavni digitalni direktor Anthema. »Doslej nam še ni uspelo narediti zdravstvene oskrbe enostavne, enostavne in priročne, zato vsi želijo ceniti zasebnost pred vsem drugim. Na primer, če vam bo prihranilo petnajst minut pri poskusu izpolnjevanja istih odvečnih obrazcev v zdravniški ordinaciji približno vaše zdravstveno stanje in lahko hitreje vstopite in izstopite, potem bo večina ljudi izbrala udobje namesto želje, da bi njihovi podatki zasebno. Zagotovo se bodo nekateri ljudje odločili, da bodo njihovi zdravstveni podatki ostali zasebni, in želimo, da bi lahko podpirali oboje.«

Ker mobilne naprave postajajo zmogljivejše, si zdravstveni delavci predstavljajo svet, v katerem imajo pacienti in shranjujejo podatke na svojih napravah, kar zdravstvenim institucijam prepušča odgovornost za ustvarjanje sistema, v katerem je podatke mogoče anonimizirati, deliti in izmenjevati.

»Nobena institucija ne bo dovolila pošiljanja velikih količin podatkov iz svojih sistemov, zato moramo prinesti modele in razvijejo model, tako da jih razpošljejo naročnikom in si nato ogledajo aranžma, »White rekel. "To je samo veliko bolj praktično."

Večja zbirka podatkov, ki si jih delijo pacienti, bi lahko vodila do natančnejših kliničnih študij in zmanjšala pristranskost v medicini. V tem modelu se želijo raziskovalci pri obdelavi podatkov zanesti na robno učenje in ne na oblak. Namesto nastavljanja informacij v oblaku se robno učenje opira na Applov model za A.I. kjer se podatki shranjujejo in obdelujejo lokalno, kar obljublja višjo stopnjo zasebnosti. In ker se podatki obdelujejo lokalno, jih je mogoče obdelati veliko hitreje, je trdil De Brouwer.

»Zato zbiram vse svoje podatke – svojo zdravstveno kartoteko – če želim opraviti klinično preskušanje,« je nadaljeval De Brouwer. »Če mi je dodeljen protokol, sledim svojim podatkom prek protokolov v telefonu. Dobim tenzorje. Pošiljam tenzorje, ki so ireverzibilni in so povprečeni z vsemi ostalimi podatki, podatke pa dobim nazaj na telefonu. Moji podatki so zasebni, vendar dobim boljšo napoved, ker so tenzorji povprečje povprečja povprečja povprečja, ki je boljše od prvega povprečja.«

De Brouwer je trdil, da bi to popolnoma spremenilo medicinske raziskave. »Pravzaprav lahko združimo naše tenzorje in pustimo podatke tam, kjer so. Ljudje lahko dejansko monetizirajo svoje podatke kot latentno ekonomsko sredstvo. To je obljuba poglobljenega učenja.«

S tehnološkimi omogočevalci, npr 5G, povezanih domačih senzorjev in pametnih zdravstvenih naprav bodo medicinski raziskovalci morda kmalu imeli dostop do novih virov podatkov, ki jih danes morda niso imeli za pomembne za svoje medicinske raziskave.

Imenovani mehki podatki, Doc. A.I. napoveduje, da se bo količina podatkov vsako leto povečala za kar 32-krat, do leta 2020 pa se bomo usmerili v faktorsko prihodnost. »A.I. je tukaj, da pomaga, ker nam prinaša darilo časa,« je dejal De Brouwer. "Glede prihodnosti sem zelo optimističen."

Zmanjšanje pristranskosti

Kot del svoje pobude za odgovorno in etično uporabo umetne inteligence Anthem zdaj sodeluje s podatkovnimi znanstveniki, da oceni 17 milijonov zapisov iz svojih baz podatkov, da zagotovi, da v algoritmih, ki jih ima, ni pristranskosti ustvarili.

"Ko ustvarjate algoritme, ki vplivajo na življenja ljudi, morate biti veliko bolj previdni," je dejal demokratski kongresnik Jerry McNerney (sopredsednik kongresne A.I. Caucus), v ločenem govoru na GTC, ki je poudaril nekatere posledice življenja in smrti, ko je A.I. se uporablja v kritični infrastrukturi, kot so vojaške aplikacije. »Ko imate podatke, ki so zelo pristranski, boste imeli podobne rezultate. Pridobiti dobre podatke je zelo velik izziv.«

Poleg tega, ko imate omejene podatke, se lahko tudi pristranskost lažje prikrade, je pojasnil Hess, saj lahko izkrivlja medicinske študije in interpretacije rezultatov. Citiranje raziskave univerze Stanford Hess je pokazal, kako so algoritmi, pridobljeni z AI, "boljši" pri odkrivanju pljučnice kot dejanski radiologi, pokazal nekatere zmote v domnevi.

»Kaj je bolje,« je vprašal šaljivi Hess, ki je poskušal izluščiti definicijo besede boljše. Medtem ko je Hess priznal, da so imeli Stanfordovi algoritmi visoko stopnjo uspešnosti – več kot 75 odstotkov – pri odkrivanju pljučnice z branje rentgenskih posnetkov in drugih pregledov, še vedno slabše v primerjavi z diagnozami, ki so jih postavili štirje radiologi, navedeni v študija.

Čeprav Hess meni, da je A.I. kot tehnologija, ki prihrani čas in omogoča zdravnikom, da se vrnejo k oskrbi pacientov, namesto da bi porabili čas za kodiranje diagramov, opozarja, da tehnologija ni čisto popolna, pri čemer ugotavlja, da lahko algoritmi za zaznavanje objektov AI popolnoma napačno identificirajo skenira.

Medicinski A.I. kot dron

Tako Hess in njegovi kolegi vidijo A.I. kot komplementarna tehnologija v medicini, ki bo pomagala, ne pa nadomestila človeških zdravnikov. Medtem ko A.I. je dober pri ponavljajočih se dolgotrajnih opravilih prepoznavanja tumorjev in nenormalnosti pri skeniranju, je Chang dejal, da pri oskrbi bolnikov še vedno potrebujete človeško interakcijo.

Namesto tega, da bi razložili ogromno podatkov, ki bodo zbrani, industrijski opazovalci napovedujejo, da bo en sam doktor bo ustvaril številna dodatna delovna mesta za podatkovne znanstvenike, da bodo ustvarili algoritme, ki bodo to razumeli podatke. »Enako bomo imeli v medicini. Mislim, da bo vsak zdravnik ustvaril sto delovnih mest za podatkovne znanstvenike, tako da bo zdravstvo postalo stalna funkcija,« je dejal De Brouwer.

"Vedno bomo potrebovali skrbne ljudi za stik s človeškim bitjem, človek-človeku," je dejal White. "Upam, da nikoli ne bomo izgubili dotika roke na roki druge osebe, ki prosi za pomoč, in nekdo mora to prevesti v resnične situacije."

Priporočila urednikov

• Microsoft opušča svoj srhljiv AI, ki bere čustva
• Nvidijin najnovejši AI rezultati dokazujejo, da je ARM pripravljen za podatkovni center
• Kako USPS uporablja grafične procesorje Nvidia in AI za sledenje manjkajoči pošti
• Microsoft želi uporabiti A.I. izboljšati zdravstveno oskrbo za vse
• Spoznal sem Samsungove umetne ljudi in pokazali so mi prihodnost AI.