Conţinut
- Imagistica medicala
- Fișe medicale electronice (EMRs)
- Fără bug-uri, fără stres - Ghidul dvs. pas cu pas pentru crearea de programe care schimbă viața fără a vă distruge viața
- Sprijin pentru decizii clinice (CDS)
- Dezvoltarea drogurilor
- Un salt în viitor
- Un cuvânt pentru înțelept
Sursa: video-doctor / iStockphoto
La pachet:
AI permite tehnologiei medicale să avanseze într-un ritm tot mai rapid. Iată câteva dintre cele mai recente descoperiri.
Inteligența artificială revoluționează lumea noastră în multe moduri de neimaginat. În pragul celei de-a patra revoluții industriale, umanitatea asistă în prezent la primii pași făcuți de mașini în reinventarea lumii în care trăim. Și în timp ce continuăm să dezbatem despre dezavantajele și beneficiile potențiale ale înlocuirii oamenilor cu mașini inteligente, de auto-învățare, acolo. un domeniu în care impactul pozitiv al AI va îmbunătăți cu siguranță calitatea vieții noastre: industria asistenței medicale.
Imagistica medicala
Algoritmii de învățare automată pot prelucra cantități de neimaginat de informații în clipirea unui ochi. Și ele pot fi mult mai precise decât oamenii în descoperirea chiar și cele mai mici detalii în rapoartele de imagistică medicală, cum ar fi mamografiile și scanările CT.
Compania Zebra Medical Vision a dezvoltat o nouă platformă numită Profound, cu o analiză bazată pe algoritmi a tuturor tipurilor de rapoarte de imagistică medicală, care este în măsură să găsească fiecare semn de afecțiuni potențiale, cum ar fi osteoporoza, cancerul de sân, anevrismele aortice și multe altele cu un procent de 90% viteza de precizie. Și capacitățile sale de învățare profundă au fost instruite pentru a verifica simptomele ascunse ale altor boli pe care furnizorul sanitar nu le-a căutat în primul rând. Alte rețele de învățare profundă au obținut chiar un scor de acuratețe de 100 la sută atunci când au detectat prezența unor forme deosebit de letale de cancer de sân în diapozitivele de biopsie.
Analiza bazată pe computer este mult mai eficientă la (și mai puțin costisitoare decât) interpretarea datelor sau a imaginilor decât oamenii, încât unii au susținut chiar că în viitor ar putea deveni lipsit de etică să nu înlocuim AI în unele profesii precum radiologi și patologi! (Pentru mai multe informații despre IT în medicină, consultați Rolul IT în diagnosticul medical.)
Fișe medicale electronice (EMRs)
Impactul înregistrărilor medicale electronice (EMR) asupra tehnologiei informației de sănătate este unul dintre cele mai controversate subiecte de dezbatere din ultimul deceniu. Conform unor studii, acestea reprezintă un punct de cotitură în îmbunătățirea calității îngrijirii, crescând în același timp productivitatea și actualitatea. Cu toate acestea, mulți furnizori de servicii medicale le-au găsit greoaie și dificil de utilizat, ceea ce duce la o rezistență substanțială a tehnologiei și la o ineficiență largă. Ar putea fi noul software bazat pe AI să salveze numeroși medici, asistenți și farmaciști care se aruncă în fiecare zi cu greșeala necurată a EMR-urilor?
Una dintre cele mai mari probleme ale acestei noi tehnologii de îngrijire a sănătății este aceea că îi obligă pe clinicieni să-și petreacă mult prea mult timpul prețios, îndeplinind sarcini repetitive. AI poate să le automatizeze cu ușurință, de exemplu, folosind recunoașterea vorbirii în timpul unei vizite pentru a înregistra fiecare detaliu în timp ce medicul discută cu pacientul. Graficele pot include și vor include date mult mai detaliate care ar putea fi colectate dintr-o varietate de surse, cum ar fi dispozitivele purtabile și senzori externi, iar AI-ul le va alimenta direct în EMR.
Dar înaintând de la primul pas al culegerii de date, când suficient de multe informații relevante sunt corect înțelese și extrapolate de algoritmi de învățare profundă, acesta poate fi utilizat pentru a ajuta la îmbunătățirea calității îngrijirii în mai multe moduri. Poate îmbunătăți aderarea pacienților la tratament și poate reduce evenimentele care pot fi prevenite, sau chiar poate ghida medicii prin analize de AI predictive în tratarea unor condiții care pot pune viața în pericol. Pentru a numi un exemplu practic, un studiu recent publicat în rețeaua JAMA a descoperit cum datele mari extrase din EMR și digerate de o AI la Universitatea din California, San Francisco Health au ajutat la tratamentul potențialului letal al Clostridium difficile (C. dif. ) infecții.
Și este ușor de observat cât de mult va fi următorul proces de exploatare a datelor de evidență medicală în asistența medicală, atunci când nimeni altul decât Google a lansat propriul proiect Google DeepMind Health pentru îmbunătățirea vitezei, calității și echității accesului la îngrijiri.
Fără bug-uri, fără stres - Ghidul dvs. pas cu pas pentru crearea de programe care schimbă viața fără a vă distruge viața
Nu îți poți îmbunătăți abilitățile de programare atunci când nimeni nu îi pasă de calitatea software-ului.
Sprijin pentru decizii clinice (CDS)
Un alt exemplu interesant de învățare profundă poate ajuta mașinile să ia decizii mai bune decât omologii lor umani este proliferarea instrumentelor de susținere a deciziilor clinice (CDS).
Aceste instrumente sunt de obicei încorporate în sistemul EMR pentru a ajuta clinicienii în activitatea lor, sugerând cel mai bun curs de tratament, avertizați despre pericolele potențiale, cum ar fi interacțiunile farmacologice sau afecțiunile anterioare și analizați chiar și cele mai mici detalii din dosarul de sănătate al pacientului.
Un exemplu interesant este MatrixCare, o casă de software care a reușit să integreze celebrul AI Cortana al Microsofts în instrumentul lor folosit pentru gestionarea căminelor. Capacitățile puternice de analiză ale motorului de învățare a mașinilor au consolidat capacitatea de luare a deciziilor a instrumentelor de asistență de neînțeles.
„Un medic poate citi un jurnal medical, poate de două ori pe lună”, a explicat CEO-ul John Damgaard, „Cortana poate citi fiecare studiu asupra cancerului publicat în istorie înainte de prânz și până la 15 p.m. face recomandări specifice pacientului cu privire la planurile de îngrijire și îmbunătățirea rezultatelor. ”
De asemenea, CDS aduce argumentul potrivit căruia mașinile sunt capabile să comunice între ele mult mai bine decât oamenii. În special, diferite dispozitive medicale pot fi conectate la internet la fel ca orice alt dispozitiv de internet (lucruri portabile, monitoare, senzori pentru noptiere etc.) și la software-ul EMR. Interoperabilitatea este o problemă critică a asistenței medicale moderne, deoarece fragmentarea îngrijirilor este o cauză majoră a tratamentului necorespunzător și spitalizarea sporită. Atunci când sunt conduse de AI inteligentă, diferitele platforme EMR devin capabile să „discute” între ele prin internet, crescând cooperarea și colaborarea între secții diferite și chiar diferite centre de asistență medicală.
Dezvoltarea drogurilor
Dezvoltarea unui nou medicament prin studiile clinice este adesea o afacere foarte costisitoare. Nu doar în termeni (vorbim de zeci de ani) și de dolari investiți (costurile pot ajunge cu ușurință până la câteva miliarde de dolari), ci și viața umană. Multe noi produse farmaceutice necesită, de fapt, mulți ani de testare suplimentară pe subiecți din lumea reală în așa-numita perioadă de punere pe piață și nu este atât de neobișnuit că multe efecte secundare grave (sau chiar letale) sunt descoperite la mulți ani după ce un medicament a fost lansat.
Încă o dată, AI eficientă cu supercomputer poate scoate noi medicamente dintr-o bază de date a structurilor moleculare pe care niciun om nu ar putea îndrăzni să o analizeze. Un exemplu proeminent este Atomwises AI, care a fost capabil să prezică două medicamente care ar putea pune capăt epidemiei de virus Ebola. În mai puțin de o zi, căutarea lor virtuală a reușit să găsească două medicamente sigure, deja existente, care ar putea fi reconstituite pentru a combate virusul mortal. Partea cea mai bună este că au găsit o modalitate de a reacționa eficient la o situație de urgență pandemică doar prin scanarea medicamentelor care au fost deja comercializate pacienților de ani buni, dovedindu-le siguranța. (Pentru a afla mai multe despre modul în care tehnologia ghidează dezvoltarea medicamentelor, consultați Datele mari influențate în medicină și farmaceutice.)
Un salt în viitor
Unele dintre cele mai uimitoare tehnologii nu sunt încă pregătite, nefiind altceva decât simple prototipuri, dar implicațiile lor sunt atât de uimitoare încât încă merită menționate.
Unul dintre acestea este medicamentul de precizie, o disciplină cu adevărat ambițioasă, care folosește algoritmi de genomică profundă pentru a scana printr-un ADN de pacienți în căutarea de mutații și anomalii care ar putea fi legate de boli precum cancerul. Oameni precum Craig Venter, unul dintre tații Proiectului genomului uman, lucrează în prezent la o nouă generație de tehnologii computationale care pot prezice efectele oricărei modificări genetice, deschizând drumul către tratamente individualizate și detectarea timpurie a multor boli prevenibile.
Un cuvânt pentru înțelept
Oricât de încântați am fi, din cauza potențialului uriaș de introducere a AI în asistența medicală, este important să înțelegem limitările acesteia. Utilizarea AI în medicament nu este lipsită de riscuri, deși multe dintre ele vor fi depășite cu ușurință odată ce ne obișnuim cu ea.
Maximul „nu face rău” este esențial pentru a stabili anumite standarde etice care ar acționa ca granițe. Astăzi au fost investiți în responsabilitatea construirii cadrului pe baza căruia generațiile viitoare își vor lua deciziile.