Daar word verwag dat kunsmatige intelligensie 'n transformasiekrag op die gebied van gesondheidsorg sal word.So hoe trek dokters en pasiënte voordeel uit die impak van KI-gedrewe gereedskap?
Vandag se gesondheidsorgbedryf is baie volwasse en kan 'n paar groot veranderinge maak.Van chroniese siektes en kanker tot radiologie en risikobepaling, blyk dit dat die gesondheidsorgbedryf ontelbare geleenthede het om tegnologie te gebruik om meer presiese, doeltreffende en doeltreffende intervensies in pasiëntsorg te implementeer.
Met die ontwikkeling van tegnologie het pasiënte al hoe hoër vereistes vir dokters, en die aantal beskikbare data groei steeds teen 'n kommerwekkende tempo.Kunsmatige intelligensie sal 'n enjin word om die voortdurende verbetering van mediese sorg te bevorder.
In vergelyking met tradisionele analise en kliniese besluitnemingstegnologie, hou kunsmatige intelligensie baie voordele in.Wanneer die leeralgoritme met die opleidingsdata in wisselwerking tree, kan dit meer akkuraat word, wat dokters in staat stel om ongekende insigte oor diagnose, verpleegproses, behandelingsveranderlikheid en pasiëntuitkomste te verkry.
By die 2018 World Artificial Intelligence Medical Innovation Forum (wmif) gehou deur Partners Healthcare, het mediese navorsers en kliniese kundiges uitgebrei oor die tegnologieë en velde van die mediese industrie wat heel waarskynlik 'n beduidende impak op die aanvaarding van kunsmatige intelligensie in die volgende sal hê dekade.
Anne kiblanksi, besturende direkteur, KO-voorsitter van wmif in 2018, en Gregg Meyer, besturende direkteur, hoof akademiese beampte van Partners Healthcare, het gesê dat hierdie soort "ondermyning" wat na elke bedryfsgebied gebring word, die potensiaal het om beduidende voordele vir pasiënte in te bring en het wye besigheidsukses potensiaal.
Met die hulp van kundiges van vennote se gesondheidsorg, insluitend dr. Keith Dreyer, professor van Harvard Medical School (HMS), hoofdatawetenskapbeampte van vennote, en dr. Katherine andreole, direkteur van navorsingstrategie en -bedrywighede by Massachusetts General Hospital (MGH) , het 12 maniere voorgestel waarop KI mediese dienste en wetenskap sal rewolusie.
1.Verenig denke en masjien deur breinrekenaarkoppelvlak
Die gebruik van rekenaars om te kommunikeer is nie 'n nuwe idee nie, maar die skep van 'n direkte koppelvlak tussen tegnologie en menslike denke sonder sleutelbord, muis en skerm is 'n grensnavorsingsveld, wat 'n belangrike toepassing vir sommige pasiënte het.
Senuweestelsel siektes en trauma kan veroorsaak dat sommige pasiënte die vermoë van betekenisvolle gesprek, beweging en interaksie met ander en hul omgewing verloor.Breinrekenaarkoppelvlak (BCI) wat deur kunsmatige intelligensie ondersteun word, kan daardie basiese ervarings herstel vir pasiënte wat bekommerd is om hierdie funksies vir ewig te verloor.
“As ek ’n pasiënt in die neurologie-intensiewesorgeenheid sien wat skielik die vermoë om op te tree of te praat verloor, hoop ek om sy vermoë om te kommunikeer die volgende dag te herstel,” sê Leigh Hochberg, besturende direkteur, direkteur van die sentrum vir neurotegnologie en neurorehabilitasie by Massachusetts Algemene Hospitaal (MGH).Deur breinrekenaarkoppelvlak (BCI) en kunsmatige intelligensie te gebruik, kan ons die senuwees wat verband hou met handbeweging aktiveer, en ons behoort die pasiënt ten minste vyf keer gedurende die hele aktiwiteit met ander te laat kommunikeer, soos die gebruik van alomteenwoordige kommunikasietegnologie soos bv. as tabletrekenaars of selfone."
Breinrekenaarkoppelvlak kan die lewenskwaliteit van pasiënte met amiotrofiese laterale sklerose (ALS), beroerte of atresie-sindroom aansienlik verbeter, sowel as 500 000 pasiënte met rugmurgbesering wêreldwyd elke jaar.
2.Ontwikkel die volgende generasie stralingsgereedskap
Stralingsbeelde verkry deur magnetiese resonansiebeelding (MRI), CT-skandeerders en X-strale verskaf nie-indringende sigbaarheid in die binnekant van die menslike liggaam.Baie diagnostiese prosedures maak egter steeds staat op fisiese weefselmonsters wat deur biopsie verkry is, wat die risiko van infeksie inhou.
Kenners voorspel dat kunsmatige intelligensie in sommige gevalle die volgende generasie Radiologie-instrumente in staat sal stel om akkuraat en gedetailleerd genoeg te wees om die vraag na lewende weefselmonsters te vervang.
Alexandra golby, besturende direkteur, direkteur van beeldgeleide neurochirurgie by Brigham-vrouehospitaal (BWh), het gesê: "ons wil die diagnostiese beeldingspan saambring met chirurge of intervensionele radioloë en patoloë, maar dit is 'n groot uitdaging vir verskillende spanne om samewerking te bewerkstellig. en konsekwentheid van doelwitte. As ons wil hê dat radiologie die inligting moet verskaf wat tans beskikbaar is uit weefselmonsters, dan sal ons baie noue standaarde moet kan bereik om die basiese feite van enige gegewe pixel te ken."
Sukses in hierdie proses kan klinici in staat stel om die algehele prestasie van die gewas meer akkuraat te verstaan, eerder as om behandelingsbesluite te neem gebaseer op 'n klein deel van die eienskappe van die kwaadaardige gewas.
KI kan ook die indringendheid van kanker beter definieer, en meer gepas die behandelingsteiken bepaal.Boonop help kunsmatige intelligensie om "virtuele biopsie" te realiseer en innovasie op die gebied van Radiologie te bevorder, wat daartoe verbind is om beeldgebaseerde algoritmes te gebruik om die fenotipiese en genetiese eienskappe van gewasse te karakteriseer.
3. Brei mediese dienste uit in onderbediende of ontwikkelende gebiede
Die gebrek aan opgeleide gesondheidsorgverskaffers in ontwikkelende lande, insluitend ultraklanktegnici en radioloë, sal die kanse aansienlik verminder om mediese dienste te gebruik om pasiënte se lewens te red.
Die vergadering het daarop gewys dat daar meer radioloë in ses hospitale in Boston met die bekende Longwoodlaan werk as in alle hospitale in Wes-Afrika.
Kunsmatige intelligensie kan help om die impak van 'n kritieke tekort aan klinici te versag deur sommige van die diagnostiese verantwoordelikhede wat normaalweg aan mense toegewys word, oor te neem.
Byvoorbeeld, 'n KI-beeldinstrument kan borskas X-strale gebruik om die simptome van tuberkulose te ondersoek, gewoonlik met dieselfde akkuraatheid as 'n dokter.Hierdie kenmerk kan ontplooi word deur 'n toepassing vir verskaffers in gebiede wat arm is aan hulpbronne, wat die behoefte aan ervare diagnostiese radioloë verminder.
"Hierdie tegnologie het groot potensiaal om gesondheidsorg te verbeter," sê dr. jayashree kalpathy Cramer, assistent neurowetenskap en medeprofessor in radiologie by Massachusetts General Hospital (MGH)
KI-algoritme-ontwikkelaars moet egter die feit dat mense van verskillende nasionaliteite of streke unieke fisiologiese en omgewingsfaktore kan hê, wat die prestasie van die siekte kan beïnvloed, noukeurig oorweeg.
“Die bevolking wat byvoorbeeld deur siektes in Indië geraak word, kan baie verskil van dié in die Verenigde State,” het sy gesê.Wanneer ons hierdie algoritmes ontwikkel, is dit baie belangrik om te verseker dat die data die siektevoorstelling en die diversiteit van die bevolking verteenwoordig.Ons kan nie net algoritmes ontwikkel wat op 'n enkele bevolking gebaseer is nie, maar ook hoop dat dit 'n rol in ander bevolkings kan speel."
4.Verminder die gebruikslas van elektroniese gesondheidsrekords
Elektroniese gesondheidsrekord (haar) het 'n belangrike rol gespeel in die digitale reis van die gesondheidsorgbedryf, maar hierdie transformasie het talle probleme meegebring wat verband hou met kognitiewe oorlading, eindelose dokumente en gebruikersmoegheid.
Elektroniese gesondheidsrekords (haar) ontwikkelaars gebruik nou kunsmatige intelligensie om 'n meer intuïtiewe koppelvlak te skep en roetines te outomatiseer wat baie gebruikers tyd neem.
Dr. Adam Landman, visepresident en hoofinligtingsbeampte van Brigham-gesondheid, het gesê gebruikers bestee die meeste van hul tyd aan drie take: kliniese dokumentasie, bestellinginskrywing en sorteer hul inkassies.Spraakherkenning en diktee kan help om kliniese dokumentverwerking te verbeter, maar nutsmiddels vir natuurlike taalverwerking (NLP) is dalk nie genoeg nie.
“Ek dink dit is dalk nodig om meer dapper te wees en ’n paar veranderinge te oorweeg, soos om video-opname vir kliniese behandeling te gebruik, net soos die polisie kameras dra,” het Landman gesê.Kunsmatige intelligensie en masjienleer kan dan gebruik word om hierdie video's te indekseer vir toekomstige herwinning.Net soos Siri en Alexa, wat kunsmatige intelligensie-assistente tuis gebruik, sal virtuele assistente in die toekoms na pasiënte se bed gebring word, wat klinici toelaat om ingebedde intelligensie te gebruik om mediese bestellings in te voer."
KI kan ook help om roetineversoeke vanaf inkassies te hanteer, soos dwelmaanvullings en kennisgewing van resultate.Dit kan ook help om take te prioritiseer wat klinici se aandag regtig benodig, wat dit makliker maak vir pasiënte om hul doenlyste te verwerk, het Landman bygevoeg.
5.Risiko van antibiotika weerstand
Antibiotiese weerstand is 'n groeiende bedreiging vir mense, want oorbenutting van hierdie sleutelmiddels kan lei tot die evolusie van superbakterieë wat nie meer op behandeling reageer nie.Multi-middel weerstandbiedende bakterieë kan ernstige skade in die hospitaalomgewing veroorsaak en tienduisende pasiënte elke jaar doodmaak.Clostridium difficile alleen kos sowat $5 miljard per jaar vir die Amerikaanse gesondheidsorgstelsel en veroorsaak meer as 30 000 sterftes.
Die EHR-data help om infeksiepatrone te identifiseer en die risiko uit te lig voordat die pasiënt simptome begin toon.Die gebruik van masjienleer en kunsmatige intelligensie-instrumente om hierdie ontledings te bestuur, kan hul akkuraatheid verbeter en vinniger en meer akkurate waarskuwings vir gesondheidsorgverskaffers skep.
"Kunsmatige intelligensie-gereedskap kan aan verwagtinge vir infeksiebeheer en antibiotika-weerstandigheid voldoen," het dr Erica Shenoy, adjunkdirekteur van infeksiebeheer by Massachusetts General Hospital (MGH) gesê.As hulle dit nie doen nie, sal almal misluk.Omdat hospitale baie EHR-data het, as hulle nie ten volle daarvan gebruik maak nie, as hulle nie nywerhede skep wat slimmer en vinniger is in kliniese proefontwerp nie, en as hulle nie EHR's gebruik wat hierdie data skep nie, hulle sal mislukking in die gesig staar."
6. Skep meer akkurate analise vir patologiese beelde
Dr. Jeffrey golden, hoof van patologie-afdeling by Brigham-vrouehospitaal (BWh) en professor in patologie by HMS, het gesê dat patoloë een van die belangrikste bronne van diagnostiese data vir 'n volledige reeks mediese diensverskaffers verskaf.
"70% van gesondheidsorgbesluite is gebaseer op patologiese resultate, en tussen 70% en 75% van alle data in EHR's kom van patologiese resultate," het hy gesê.En hoe meer akkuraat die resultate is, hoe gouer sal die korrekte diagnose gemaak word.Dit is die doelwit wat digitale patologie en kunsmatige intelligensie 'n kans het om te bereik."
Diep pixelvlakanalise op groot digitale beelde stel dokters in staat om subtiele verskille te herken wat menslike oë kan ontsnap.
"Ons het nou by die punt gekom waar ons beter kan bepaal of kanker vinnig of stadig sal ontwikkel, en hoe om die behandeling van pasiënte te verander op grond van algoritmes eerder as kliniese stadiums of histopatologiese gradering," het Golden gesê.Dit gaan 'n groot stap vorentoe wees."
Hy het bygevoeg, "KI kan ook produktiwiteit verbeter deur kenmerke van belang in skyfies te identifiseer voordat klinici die data hersien. KI kan deur skyfies filter en ons lei om die regte inhoud te sien sodat ons kan assesseer wat belangrik is en wat nie. Dit verbeter die doeltreffendheid van die gebruik van patoloë en verhoog die waarde van hul studie van elke geval."
Bring intelligensie na mediese toestelle en masjiene
Slimtoestelle neem verbruikersomgewings oor en verskaf toestelle wat wissel van intydse video binne die yskas tot motors wat bestuurderafleiding bespeur.
In 'n mediese omgewing is intelligente toestelle noodsaaklik om pasiënte in ICU's en elders te monitor.Die gebruik van kunsmatige intelligensie om die vermoë te verbeter om agteruitgang van die toestand te identifiseer, soos om aan te dui dat sepsis ontwikkel, of die persepsie van komplikasies kan resultate aansienlik verbeter en kan behandelingskoste verminder.
"Wanneer ons praat oor die integrasie van verskillende data oor die gesondheidsorgstelsel, moet ons ICU-dokters integreer en waarsku om so vroeg as moontlik in te gryp, en dat die samevoeging van hierdie data nie 'n goeie ding is wat menslike dokters kan doen nie," het Mark Michalski gesê. , uitvoerende direkteur van die kliniese data-wetenskapsentrum by BWh.Die invoeging van slim algoritmes in hierdie toestelle verminder die kognitiewe las op dokters en verseker dat pasiënte so spoedig moontlik behandel word."
8.bevordering van immunoterapie vir kankerbehandeling
Immunoterapie is een van die mees belowende maniere om kanker te behandel.Deur die liggaam se eie immuunstelsel te gebruik om kwaadaardige gewasse aan te val, kan pasiënte dalk hardnekkige gewasse oorkom.Slegs 'n paar pasiënte reageer egter op die huidige immunoterapie-regime, en onkoloë het steeds nie 'n presiese en betroubare metode om te bepaal watter pasiënte by die regime sal baat vind nie.
Masjienleeralgoritmes en hul vermoë om hoogs komplekse datastelle te sintetiseer, kan moontlik die unieke geensamestelling van individue toelig en nuwe opsies vir geteikende terapie bied.
"Onlangs was die mees opwindende ontwikkeling kontrolepunt-inhibeerders, wat proteïene blokkeer wat deur sekere immuunselle geproduseer word," verduidelik dr. long Le, direkteur van rekenaarpatologie en tegnologie-ontwikkeling by die Massachusetts General Hospital (MGH) se omvattende diagnostiese sentrum.Maar ons verstaan steeds nie al die probleme nie, wat baie ingewikkeld is.Ons het beslis meer pasiëntdata nodig.Hierdie behandelings is relatief nuut, so nie baie pasiënte neem dit eintlik nie.Daarom, of ons data binne 'n organisasie of oor verskeie organisasies moet integreer, sal dit 'n sleutelfaktor wees om die aantal pasiënte te verhoog om die modelleringsproses te dryf."
9. Verander elektroniese gesondheidsrekords in betroubare risikovoorspellers
Elektroniese gesondheidsrekord (haar) is 'n skat van pasiëntdata, maar dit is 'n konstante uitdaging vir verskaffers en ontwikkelaars om 'n groot hoeveelheid inligting op 'n akkurate, tydige en betroubare manier te onttrek en te ontleed.
Datakwaliteit- en integriteitprobleme, tesame met dataformaatverwarring, gestruktureerde en ongestruktureerde insette en onvolledige rekords, maak dit moeilik vir mense om akkuraat te verstaan hoe om betekenisvolle risikostratifikasie, voorspellende analise en kliniese besluitondersteuning uit te voer.
Dr. Ziad OBERMEYER, assistent-professor in noodgeneeskunde by Brigham-vrouehospitaal (BWh) en assistent-professor by Harvard Medical School (HMS), het gesê: "daar is harde werk om te doen om data op een plek te integreer. Maar 'n ander probleem is om te verstaan wat mense kry as hulle 'n siekte in die elektroniese gesondheidsrekord (haar) voorspel. Mense kan hoor dat kunsmatige intelligensie-algoritmes depressie of beroerte kan voorspel, maar vind dat hulle eintlik 'n toename in die koste van beroerte voorspel. Dit is baie anders as die beroerte self."
Hy het voortgegaan, "vertrou op MRI-resultate blyk 'n meer spesifieke datastel te verskaf. Maar nou moet ons dink oor wie MRI kan bekostig? So die finale voorspelling is nie die verwagte resultaat nie."
KMR-analise het baie suksesvolle risikotelling en stratifikasie-instrumente opgelewer, veral wanneer navorsers diepleertegnieke gebruik om nuwe verbande tussen skynbaar onverwante datastelle te identifiseer.
OBERMEYER glo egter dat om te verseker dat hierdie algoritmes nie die vooroordele wat in die data versteek is identifiseer nie, noodsaaklik is vir die implementering van gereedskap wat kliniese sorg werklik kan verbeter.
“Die grootste uitdaging is om seker te maak ons weet presies wat ons voorspel het voordat ons die swart boks begin oopmaak en kyk hoe om te voorspel,” het hy gesê
10. Monitering van gesondheidstatus deur draagbare toestelle en persoonlike toestelle
Byna alle verbruikers kan nou sensors gebruik om data oor gesondheidswaarde in te samel.Van slimfone met stapspoorder tot draagbare toestelle wat die hele dag hartklop dophou, meer en meer gesondheidsverwante data kan enige tyd gegenereer word.
Die insameling en ontleding van hierdie data en die aanvulling van die inligting wat deur pasiënte verskaf word deur toepassings en ander tuismoniteringstoestelle kan 'n unieke perspektief vir individuele en skare-gesondheid bied.
KI sal 'n belangrike rol speel om bruikbare insigte uit hierdie groot en diverse databasis te onttrek.
Maar dr. Omar arnout, 'n neurochirurg by die Brigham-vrouehospitaal (BWh), CO-direkteur van die sentrum vir berekeningsneurologiese resultate, het gesê dit kan bykomende werk verg om pasiënte te help om by hierdie intieme, deurlopende moniteringsdata aan te pas.
"Ons was vroeër redelik vry om digitale data te verwerk," het hy gesê.Maar soos datalekkasies by Cambridge analytics en Facebook voorkom, sal mense meer en meer versigtig wees oor wie om watter data te deel wat hulle deel."
Pasiënte is geneig om hul dokters meer te vertrou as groot maatskappye soos Facebook, het hy bygevoeg, wat kan help om die ongemak van die verskaffing van data vir grootskaalse navorsingsprogramme te verlig.
“Dit is waarskynlik dat draagbare data ’n beduidende impak sal hê omdat mense se aandag baie toevallig is en die data wat ingesamel word baie grof is,” het arnout gesê.Deur voortdurend korreldata in te samel, sal data waarskynlik dokters help om pasiënte beter te versorg."
11.maak slimfone 'n kragtige diagnostiese hulpmiddel
Kenners glo dat beelde wat van slimfone en ander hulpbronne op verbruikersvlak verkry word, 'n belangrike aanvulling tot kliniese kwaliteit beeldvorming sal word, veral in onderbediende gebiede of ontwikkelende lande, deur voort te gaan om die kragtige funksies van draagbare toestelle te gebruik.
Die kwaliteit van mobiele kameras verbeter elke jaar, en dit kan beelde genereer wat vir AI-algoritme-analise gebruik kan word.Dermatologie en oftalmologie is vroeë begunstigdes van hierdie tendens.
Britse navorsers het selfs 'n instrument ontwikkel om ontwikkelingsiektes te identifiseer deur beelde van kinders se gesigte te ontleed.Die algoritme kan afsonderlike kenmerke opspoor, soos kinders se mandibellyn, die posisie van oë en neus, en ander eienskappe wat gesigabnormaliteite kan aandui.Tans kan die instrument algemene beelde met meer as 90 siektes pas om kliniese besluiteondersteuning te bied.
Dr Hadi shafiee, direkteur van die mikro-/nano-medisyne en digitale gesondheidslaboratorium by Brigham-vrouehospitaal (BWh), het gesê: "die meeste mense is toegerus met kragtige selfone met baie verskillende sensors wat ingebou is. Dit is 'n wonderlike geleentheid vir ons. Byna almal rolspelers in die industrie het begin om Ai-sagteware en hardeware in hul toestelle te bou. Dit is nie toevallig nie. In ons digitale wêreld word meer as 2,5 miljoen teragrepe data elke dag gegenereer. Op die gebied van selfone glo vervaardigers dat hulle dit kan gebruik data vir kunsmatige intelligensie om meer persoonlike, vinniger en meer intelligente dienste te verskaf."
Die gebruik van slimfone om beelde van pasiënte se oë, velletsels, wonde, infeksies, dwelms of ander onderwerpe in te samel, kan help om die tekort aan kundiges in gebiede wat onderbedien word aan te spreek, terwyl die tyd verminder word om sekere klagtes te diagnoseer.
"Daar kan 'n paar groot gebeurtenisse in die toekoms wees, en ons kan hierdie geleentheid gebruik om 'n paar belangrike probleme van siektebestuur in die sorgpunt op te los," het shafiee gesê
12. Innoverende kliniese besluitneming met KI aan die bed
Namate die gesondheidsorgbedryf na fooigebaseerde dienste wend, is dit toenemend weg van passiewe gesondheidsorg.Voorkoming voor chroniese siektes, akute siektegebeure en skielike agteruitgang is die doel van elke verskaffer, en die vergoedingstruktuur stel hulle uiteindelik in staat om prosesse te ontwikkel wat aktiewe en voorspellende intervensie kan bewerkstellig.
Kunsmatige intelligensie sal baie basiese tegnologieë vir hierdie evolusie verskaf, deur voorspellende analise en kliniese besluitondersteuningsinstrumente te ondersteun, om probleme op te los voordat verskaffers besef dat dit nodig is om aksie te neem.Kunsmatige intelligensie kan vroeë waarskuwing vir epilepsie of sepsis verskaf, wat gewoonlik in-diepte ontleding van hoogs komplekse datastelle vereis.
Brandon Westover, besturende direkteur, direkteur van kliniese data by Massachusetts General Hospital (MGH), het gesê masjienleer kan ook help om die voortgesette voorsiening van sorg vir kritiek siek pasiënte, soos dié in koma ná hartstilstand, te ondersteun.
Hy het verduidelik dat dokters onder normale omstandighede die EEG-data van hierdie pasiënte moet nagaan.Hierdie proses is tydrowend en subjektief, en die resultate kan verskil met die vaardighede en ervaring van klinici.
Hy het gesê: "By hierdie pasiënte kan die neiging stadig wees.Soms wanneer dokters wil sien of iemand herstel, kan hulle een keer elke 10 sekondes na data kyk wat gemonitor word.Om egter te sien of dit verander het van 10 sekondes se data wat in 24 uur ingesamel is, is soos om te kyk of die hare intussen gegroei het.As kunsmatige intelligensie-algoritmes en groot hoeveelhede data van baie pasiënte egter gebruik word, sal dit makliker wees om te pas wat mense sien met langtermynpatrone, en sommige subtiele verbeterings kan gevind word, wat dokters se besluitneming in verpleging sal beïnvloed ."
Die gebruik van kunsmatige intelligensie-tegnologie vir kliniese besluiteondersteuning, risikotelling en vroeë waarskuwing is een van die mees belowende ontwikkelingsareas van hierdie revolusionêre data-ontledingsmetode.
Deur krag te voorsien vir 'n nuwe generasie gereedskap en stelsels, kan klinici die nuanses van siekte beter verstaan, verpleegdienste meer effektief verskaf en probleme vooraf oplos.Kunsmatige intelligensie sal 'n nuwe era van die verbetering van die kwaliteit van kliniese behandeling inlui en opwindende deurbrake in pasiëntsorg maak.
Postyd: Aug-06-2021
