Obsah
- Lekárske zobrazovanie
- Elektronické lekárske záznamy (EMR)
- Žiadne chyby, žiadny stres - Váš sprievodca krok za krokom k vytvoreniu softvéru na zmenu života bez zničenia vášho života
- Podpora klinického rozhodovania (CDS)
- Vývoj liekov
- Skok do budúcnosti
- Slovo múdrym
Zdroj: video-doctor / iStockphoto
Zobrať:
AI umožňuje lekárskej technológii postupovať stále rýchlejšie. Tu je niekoľko najnovších objavov.
Umelá inteligencia revolucionizuje náš svet mnohými nepredstaviteľnými spôsobmi. Na pokraji štvrtej priemyselnej revolúcie je ľudstvo v súčasnosti svedkom prvých krokov, ktoré dosiahli stroje pri znovuobjavení sveta, v ktorom žijeme. A zatiaľ čo diskutujeme o potenciálnych nevýhodách a výhodách nahradenia ľudí inteligentnými strojmi, ktoré sa samy učia, jedna oblasť, v ktorej pozitívny vplyv AI určite zlepší kvalitu nášho života: zdravotníctvo.
Lekárske zobrazovanie
Algoritmy strojového učenia môžu spracovať nepredstaviteľné množstvo informácií v mihnutia oka. A môžu byť oveľa presnejšie ako ľudia, keď v lekárskych zobrazovacích správach, ako sú mamografické snímky a CT snímky, zaznamenajú aj tie najmenšie podrobnosti.
Spoločnosť Zebra Medical Vision vyvinula novú platformu s názvom Profound, s algoritmickou analýzou všetkých typov lekárskych zobrazovacích správ, ktorá dokáže nájsť všetky príznaky potenciálnych stavov, ako je osteoporóza, rakovina prsníka, aortálna aneuryzma a mnoho ďalších s 90 percentami. miera presnosti. A jeho schopnosti hlbokého učenia boli vyškolení, aby skontrolovali skryté príznaky iných chorôb, ktoré poskytovateľ zdravotnej starostlivosti nemusel hľadať v prvom rade. Iné siete s hlbokým vzdelávaním dokonca získali stopercentné skóre presnosti pri zisťovaní prítomnosti niektorých obzvlášť smrteľných foriem rakoviny prsníka v bioptických sklíčkach.
Počítačová analýza je pri interpretácii údajov alebo obrázkov oveľa efektívnejšia (a menej nákladná) ako u ľudí, že niektorí dokonca tvrdia, že v budúcnosti by sa mohlo stať neetickým nenahradiť AI v niektorých profesiách, ako sú rádiológovia a patológovia! (Viac informácií o IT v medicíne nájdete v časti Úloha IT pri lekárskej diagnostike.)
Elektronické lekárske záznamy (EMR)
Vplyv elektronických lekárskych záznamov (EMR) na zdravotnícke informačné technológie je jednou z najkontroverznejších tém debaty za posledné desaťročie. Podľa niektorých štúdií predstavujú zlom v zlepšovaní kvality starostlivosti a zároveň zvyšujú produktivitu a aktuálnosť. Mnoho poskytovateľov zdravotnej starostlivosti ich však považuje za ťažkopádne a ťažko použiteľné, čo vedie k značnej technologickej odolnosti a rozšírenej neefektívnosti. Mohol by novší softvér riadený AI zachrániť veľa lekárov, zdravotných sestier a farmaceutov, ktorí každý deň tápajú s nepraktickou neohrabanosťou EMR?
Jedným z najväčších problémov s touto novou zdravotníckou technológiou je to, že núti lekárov tráviť príliš veľa svojho drahocenného času vykonávaním opakujúcich sa úloh. AI ich však môže ľahko automatizovať, napríklad pomocou rozpoznávania reči počas návštevy na zaznamenanie všetkých detailov, zatiaľ čo lekár s pacientom hovorí. Grafy môžu a budú obsahovať oveľa podrobnejšie údaje, ktoré by sa mohli zbierať z rôznych zdrojov, ako sú nositeľné zariadenia a externé senzory, a AI ich vloží priamo do EMR.
Ak sa však od prvého kroku zberu údajov posunie vpred, keď bude dostatok relevantných informácií správne pochopených a extrapolovaných pomocou algoritmov hĺbkového učenia, možno ho použiť na zlepšenie kvality starostlivosti mnohými spôsobmi. Môže zlepšiť priľnavosť pacientov k liečbe a znížiť udalosti, ktorým sa dá predísť, alebo dokonca usmerní lekárov pomocou prediktívnej analýzy AI pri liečbe vysokorýchlostných život ohrozujúcich stavov. Len aby sme uviedli praktický príklad, nedávna štúdia uverejnená v sieti JAMA zistila, ako veľké údaje extrahované z EMR a strávené AI na Kalifornskej univerzite pomohli San Francisco Health pri liečbe potenciálne smrtiacej Clostridium difficile (C. diff ) infekcie.
A je ľahké zistiť, do akej miery bude získavanie údajov z lekárskych záznamov ďalšou „veľkou vecou“ v oblasti zdravotnej starostlivosti, keď nikto iný než Google nezačal vlastný projekt Google DeepMind Health na zlepšenie rýchlosti, kvality a spravodlivosti prístupu k starostlivosti.
Žiadne chyby, žiadny stres - Váš sprievodca krok za krokom k vytvoreniu softvéru na zmenu života bez zničenia vášho života
Svoje programovacie schopnosti si nemôžete vylepšiť, keď sa nikto nestará o kvalitu softvéru.
Podpora klinického rozhodovania (CDS)
Ďalším zaujímavým príkladom hlbokého učenia môže strojom pomôcť pri prijímaní lepších rozhodnutí ako ich ľudský náprotivok je šírenie nástrojov podpory klinického rozhodovania (CDS).
Tieto nástroje sú zvyčajne zabudované do systému EMR, aby pomáhali lekárom v ich práci navrhovaním najlepšieho liečebného postupu, varovaním pred možnými nebezpečenstvami, ako sú farmakologické interakcie alebo predchádzajúce stavy, a analyzujú aj tie najmenšie podrobnosti v zdravotnom zázname pacienta.
Zaujímavým príkladom je softvérový dom MatrixCare, ktorý dokázal integrovať slávnu spoločnosť AI Cortana Microsofts do svojho nástroja používaného na správu domovov dôchodcov. Schopnosti silnej analýzy strojového učiaceho sa stroja nesmierne posilnili rozhodovaciu schopnosť podporných nástrojov.
„Jeden lekár môže prečítať lekársky denník možno dvakrát mesačne,“ vysvetlil generálny riaditeľ John Damgaard, „Cortana môže prečítať každú štúdiu rakoviny publikovanú v histórii pred poludním a do 15:00. vydáva odporúčania pre pacienta týkajúce sa plánov starostlivosti a zlepšovania výsledkov. “
CDS tiež prináša argument, že stroje sú schopné navzájom komunikovať oveľa lepšie ako ľudia. Najmä rôzne lekárske prístroje môžu byť všetky pripojené k internetu rovnako ako akékoľvek iné zariadenia internet vecí (IoT) (nositeľné výrobky, monitory, nočné senzory atď.) A tiež k softvéru EMR. Interoperabilita je kritickou otázkou modernej zdravotnej starostlivosti, pretože poskytovanie fragmentácie zdravotnej starostlivosti je hlavnou príčinou nevhodnej liečby a zvýšenej hospitalizácie. Ak sú vedené inteligentnou AI, rôzne platformy EMR sa dokážu vzájomne „rozprávať“ prostredníctvom internetu, čím sa zvyšuje spolupráca a spolupráca medzi rôznymi oddeleniami a dokonca aj rôznymi zdravotníckymi zariadeniami.
Vývoj liekov
Vývoj nového liečiva prostredníctvom klinických pokusov je často veľmi nákladná záležitosť. Nielen z hľadiska času (hovorilo sa o desaťročiach) a investovaných dolárov (náklady môžu ľahko dosiahnuť až niekoľko miliárd dolárov), ale aj ľudských životov. Veľa nových liekov vyžaduje v skutočnosti mnoho rokov dodatočného testovania na skutočných subjektoch počas takzvaného postmarketingového obdobia a nie je to tak neobvyklé, že mnoho vážnych (alebo dokonca smrteľných) vedľajších účinkov sa objaví mnoho rokov po podaní liekov vypustený.
Účinná AI na superpočítače môže opäť vykoreniť nové drogy z databázy molekulárnych štruktúr, ktoré sa nikto neodvážil analyzovať. Dôležitým príkladom je Atomwises AI, ktorý dokázal predpovedať dve lieky, ktoré by mohli zastaviť epidémiu vírusu Ebola. Ich virtuálne vyhľadávanie za menej ako jeden deň dokázalo nájsť dva bezpečné, už existujúce lieky, ktoré by mohli byť znovu nasadené na boj proti smrtiacemu vírusu. Najlepšia časť je, že našli spôsob, ako účinne reagovať na pandemickú pohotovosť, a to iba skenovaním liekov, ktoré sa už roky ponúkajú pacientom, čo dokazuje ich bezpečnosť. (Viac informácií o tom, ako technológia riadi vývoj liekov, nájdete v časti Vplyv veľkých údajov v medicíne a farmaceutickom priemysle.)
Skok do budúcnosti
Niektoré z najúžasnejších technológií zatiaľ nie sú pripravené, nie sú ničím iným než iba prototypmi, ale ich dôsledky sú také úchvatné, že ich stále stojí za zmienku.
Jedným z nich je presná medicína, skutočne ambiciózna disciplína, ktorá využíva hlboké genomické algoritmy na skenovanie DNA pacientov, ktorí hľadajú mutácie a anomálie, ktoré by mohli súvisieť s chorobami, ako je rakovina. Ľudia ako Craig Venter, jeden z otcov projektu Human Genome Project, v súčasnosti pracujú na novej generácii výpočtových technológií, ktoré môžu predvídať účinky akejkoľvek genetickej zmeny, vydláždiť cestu k individualizovanej liečbe a včasnému odhaleniu mnohých chorôb, ktorým sa dá predchádzať.
Slovo múdrym
Keďže sme nadšení z dôvodu obrovského potenciálu zavádzania AI do zdravotnej starostlivosti, je dôležité, aby sme pochopili jeho obmedzenia. Používanie AI v medicíne nemá riziká, hoci mnohé z nich budú ľahko prekonané, hneď ako si na to zvykneme.
Maximálna „žiadna škoda“ je rozhodujúca pre stanovenie niektorých etických štandardov, ktoré by pôsobili ako hranice. Dnes sa investovalo do zodpovednosti za budovanie rámca, na ktorom budú budúce generácie rozhodovať.