Оптимістично дивлячись на роль штучного інтелекту в медицині, лікарі хочуть повернутися до лікування

А.І. має силу змінити світ — принаймні це те, що нам постійно кажуть. Так, він працює з голосовими помічниками та роботами-собаками, але є деякі законні області, де ШІ може використовуватися. не тільки робить речі легшими та зручнішими. У випадку медицини та охорони здоров’я це фактично порятунок життів.

Однак останнім часом спостерігається відмова. Медичні працівники та урядовці позитивно оцінюють довгостроковий потенціал трансформаційної здатності штучного інтелекту, але дослідники дотримуються більш обережного та зваженого підходу до впровадження. в тільки минулого року, ми побачили величезні кроки вперед, які використовують потенціал штучного інтелекту в медичній допомозі та перетворюють його на реальність.

Сьогодні ми стоїмо на порозі суттєвих змін у тому, як усі ми будемо працювати та використовувати наші медичні дані в майбутньому.

А.І. у зламаній системі

«Ми почали серйозно ставитися до цього як до дисципліни, можливо, п’ять років тому, але всю мою кар’єру я переслідував потребу в цій технології», — сказав доктор. Річард Уайт розповів Digital Trends про набіг установи на ШІ. Він завідує відділом радіології Векснерського медичного університету штату Огайо центр

«Довгий час я не міг зрозуміти, чому комп’ютери не використовують для повторення того, що роблять люди: копітко переглядати всі зображення. які були динамічними, і спробувати придумати це, а потім змусити комп’ютер робити ті самі помилки, що й я, було дуже розчаровуючим принаймні трьох десятиліть».

Уайт сказав, що коли вони намагалися проникнути в радіоміка, вони побачили справжню потребу в комп’ютерній кмітливості. «Близько чотирьох чи п’яти років тому все пішло на лад, і це було правильно. Це задовольнило гостру потребу, і тоді ми почали серйозно [з ШІ] у наших лабораторіях».

Рентгенологи з систем охорони здоров’я, що беруть участь у GTC цього року, включно з Вайтом, д-ром Полом Чангом, професором і віце-президентом Чиказького університету, і д-ром Крістофером Гессом, професор і кафедра радіології Каліфорнійського університету в Сан-Франциско (UCSF), почав досліджувати ШІ. просто тому, що кількість медичних даних від покращеного сканування зображень зросла переважна.

За словами Чанга та його колег, розвиток технологій медичної візуалізації призвів до збору значно більшої кількості даних про пацієнтів, що призвело до вигоряння лікарів. Лікарі бачать трансформаційний потенціал штучного інтелекту, оскільки технологія може дозволити їм відновити частину часу витрачається на копітку перевірку, і це, за словами доктора Гесса, дозволяє «лікарям стати цілителями». знову».

Але Чанг застерігає своїх колег-практиків від «спокуси» новою технологією, зазначаючи, що вона має бути правильно реалізована, щоб бути ефективною. «Ви не можете передчасно включити A.I. у систему, яка зламана», – сказав він.

Багато в чому саме цей сценарій привів нас туди, де ми є сьогодні.

Володіння власними даними

Поточна практика медицини зараз зосереджена навколо алгоритмів та електронних медичних записів. Це програмне забезпечення не зосереджено на догляді за пацієнтами чи навчанні, але це система класифікації лікування, яка, у свою чергу, дозволяє страховим компаніям платити лікарям за надані послуги.

«Індустрія перетворила лікарів на клієнтів, щоб вводити коди, щоб вони могли виставляти рахунки», — д-р Волтер Брауер, генеральний директор компанії з аналізу даних Doc. А.І. сказав. «Ми повинні припинити те, що ми робимо, тому що це не працює. Якщо взяти 2019 рік, то прогнозують, що 400 лікарів покінчать життя самогубством, 150 000 людей помруть, а першим етапом банкрутства будуть медичні записи, тому ми віримо, що кожен спробує виправити цю систему невиправний. Це залежить від пацієнта та лікарів, щоб спробувати це виправити, тому що ми є агентами останньої інстанції».

Для Вайта зміна того, як дані протікають через систему, є важливим першим кроком до можливості по-справжньому використовувати потужність А.І. На відміну від інших галузей, де А.І. значною мірою розглядається як успішний засіб розвитку технологій, таких як обслуговування клієнтів і автономне водіння, вертикаль охорони здоров’я була обтяжена правилами, спрямованими на захист прав пацієнтів на конфіденційність.

«Я вважаю, що пацієнту потрібно довірити власні дані, а потім вони вказують, як ці дані використовуватимуться, коли ми потрапляємо в їх життя», — сказав він. «Це наш моральний обов’язок захищати його».

Для Anthem, другого в країні постачальника медичного страхування, що охоплює понад 40 мільйонів американців, якби обмін даними був зручнішим, пацієнти відчували б більше бажання це робити.

«Це справді компроміс між зручністю та конфіденційністю», — сказав Раджив Ронанкі, головний цифровий директор Anthem. «Поки що ми не зробили належної роботи, щоб зробити охорону здоров’я простою, легкою та зручною, тому всі хочуть цінувати конфіденційність понад усе. Наприклад, якщо це заощадить вам п’ятнадцять хвилин від спроб заповнити ті самі зайві форми в кабінеті вашого лікаря про ваш стан здоров’я, і ви можете входити та виходити швидше, тоді більшість людей віддадуть перевагу зручності, а не бажанню, щоб їхні дані приватний. Звичайно, деякі люди вирішать зберегти конфіденційність інформації про своє здоров’я, і ми хочемо мати можливість підтримувати і те, і інше».

Оскільки мобільні пристрої стають все потужнішими, медичні працівники бачать світ, де пацієнти володіють і зберігати дані на своїх пристроях, покладаючи на установи охорони здоров’я відповідальність за створення системи, у якій дані можна було б анонімізувати, ділитися та обмінювати.

«Жодна установа не дозволить надсилати великі обсяги даних зі своїх систем, тому ми повинні принести моделі та розробити модель, поширивши їх серед підписників, а потім переглянувши аранжування, «Білий сказав. «Це просто набагато практичніше».

Більший пул даних, наданий пацієнтам, може призвести до більш точних клінічних досліджень і зменшити упередженість у медицині. У цій моделі дослідники хочуть покладатися на периферійне навчання, а не на хмару для обробки даних. Замість того, щоб передавати інформацію в хмару, периферійне навчання покладається на модель Apple для штучного інтелекту. де дані зберігаються й обробляються локально, що обіцяє вищий ступінь конфіденційності. І оскільки дані обробляються локально, їх можна обробляти набагато швидше, стверджував Де Брауер.

«Тож я збираю всі свої дані – свої медичні записи – якщо хочу провести клінічне випробування», – продовжив Де Брауер. «Якщо мені надають протокол, я відстежую свої дані через протоколи на своєму телефоні. Я отримую тензори. Я надсилаю тензори, які є незворотними, і вони усереднюються з усіма іншими даними, і я повертаю дані на свій телефон. Мої дані конфіденційні, але я отримую кращий прогноз, тому що тензори є середнім із середнього з середнього, яке краще, ніж перше середнє».

Де Брауер стверджував, що це повністю змінить медичні дослідження. «Ми фактично можемо об’єднати наші тензори та залишити наші дані там, де вони є. Люди можуть фактично монетизувати свої дані як прихований економічний актив. Це обіцянка глибокого навчання».

З технологіями, наприклад 5G, підключених домашніх датчиків і розумних пристроїв охорони здоров’я, медичні дослідники незабаром можуть отримати доступ до нових джерел даних, які вони, можливо, не вважали актуальними для своїх медичних досліджень сьогодні.

Називаються нечіткими даними, док. А.І. прогнозує, що кількість даних буде зростати в 32 рази щороку, і до 2020 року ми прямуємо до факторного майбутнього. «А.І. тут, щоб допомогти, тому що це дарує нам час», — сказав Де Брауер. «Я дуже оптимістично дивлюся в майбутнє».

Зменшення упередженості

У рамках своєї ініціативи щодо відповідального та етичного використання штучного інтелекту Anthem зараз співпрацює з дослідниками даних, щоб оцінити 17 мільйонів записів зі своїх баз даних, щоб переконатися, що в алгоритмах, які він має, немає жодних упереджень. створений.

«Коли ви створюєте алгоритми, які впливають на життя людей, ви повинні бути набагато обережнішими», — сказав конгресмен-демократ Джеррі Макнерні (співголова Конгресу А.І. Caucus), в окремій доповіді на GTC, яка наголошувала на деяких наслідках для життя та смерті, коли А.І. використовується в критичній інфраструктурі, наприклад у військових програмах. «Якщо у вас є дані, які сильно упереджені, ви отримаєте схожі результати. Отримати хороші дані – це дуже велике завдання».

Крім того, коли у вас обмежені дані, упередженість також може легше вкратися, пояснив Гесс, що це може спотворити медичні дослідження та інтерпретацію результатів. Посилаючись на дослідження Стенфордського університету Демонструючи, як алгоритми, створені за допомогою штучного інтелекту, «краще» виявляють пневмонію, ніж справжні радіологи, Гесс показав деякі помилки в цьому припущенні.

«Що краще», — запитав жартівливий Гесс, намагаючись витягнути визначення слова краще. У той час як Гесс визнав, що алгоритми Стенфордського університету мали високий рівень успіху – понад 75 відсотків – у виявленні пневмонії шляхом читання рентгенівських променів та інших сканувань, він все ще був менш ефективним у порівнянні з діагнозами, поставленими чотирма радіологами, цитованими в вивчення.

Хоча Гесс вважає А.І. як технологія економії часу, яка дозволяє лікарям повернутися до догляду за пацієнтами, а не витрачати час на кодування він попереджає, що технологія не зовсім досконала, зазначаючи, що алгоритми виявлення об’єктів штучного інтелекту можуть повністю неправильно ідентифікувати сканує.

Медичний А.І. як дрон

Таким чином Гесс та його колеги розглядають А.І. як додаткову технологію в медицині, яка допоможе, а не замінить лікарів-людей. Тоді як А.І. добре справляється з повторюваними, трудомісткими завданнями визначення пухлин і аномалій під час сканування, сказав Чанг, вам все ще потрібна людська взаємодія під час догляду за пацієнтами.

Скоріше, щоб інтерпретувати величезні масиви даних, які будуть зібрані, галузеві спостерігачі прогнозують, що єдиний доктор створить численні додаткові робочі місця для дослідників даних, щоб створити алгоритми, які допоможуть це зрозуміти даних. «Ми будемо мати те саме в медицині. Я думаю, що кожен лікар створить сотню вакансій спеціалістів із обробки даних, тому охорона здоров’я стане безперервною функцією», – сказав Де Брауер.

«Нам завжди потрібні будуть турботливі люди, щоб спілкуватися з людиною, людина-людина», — сказав Вайт. «Я сподіваюся, що ми ніколи не втратимо дотик руки до руки іншої людини, яка просить допомоги, і хтось повинен перекласти це в реальні ситуації».

Рекомендації редакції

• Корпорація Майкрософт припиняє роботу над моторошним штучним інтелектом, який зчитує емоції.
• Найновіший штучний інтелект Nvidia. результати доводять, що ARM готова до центру обробки даних
• Як USPS використовує графічні процесори Nvidia та штучний інтелект для відстеження зниклої пошти
• Microsoft хоче використовувати A.I. зробити охорону здоров’я кращою для всіх
• Я зустрів штучних людей Samsung, і вони показали мені майбутнє штучного інтелекту.