Tehisintellektist peaks saama tervishoiuvaldkonna ümberkujundamisjõud.Kuidas saavad arstid ja patsiendid AI-põhiste tööriistade mõjust kasu?
Tänapäeva tervishoiutööstus on väga küps ja võib teha suuri muudatusi.Alates kroonilistest haigustest ja vähist kuni radioloogia ja riskihindamiseni näib tervishoiutööstusel olevat lugematu arv võimalusi kasutada tehnoloogiat, et rakendada patsiendihoolduses täpsemaid, tõhusamaid ja tulemuslikumaid sekkumisi.
Tehnoloogia arenedes on patsientidel üha kõrgemad nõudmised arstidele ning saadaolevate andmete hulk kasvab jätkuvalt murettekitava kiirusega.Tehisintellektist saab mootor, mis edendab arstiabi pidevat täiustamist.
Võrreldes traditsioonilise analüüsi ja kliiniliste otsuste tegemise tehnoloogiaga on tehisintellektil palju eeliseid.Kui õppealgoritm suhtleb koolitusandmetega, võib see muutuda täpsemaks, võimaldades arstidel saada enneolematuid teadmisi diagnoosimise, õendusprotsessi, ravi varieeruvuse ja patsiendi tulemuste kohta.
2018. aasta ülemaailmsel tehisintellekti meditsiiniinnovatsiooni foorumil (wmif), mille korraldas Partners Healthcare, käsitlesid meditsiiniteadlased ja kliinilised eksperdid meditsiinitööstuse tehnoloogiaid ja valdkondi, millel on kõige tõenäolisemalt oluline mõju tehisintellekti kasutuselevõtule järgmisel aastal. kümnendil.
Anne Kiblanksi, MD, 2018. aasta wmifi juhataja, ja Gregg Meyer, MD, Partners Healthcare'i akadeemiline juht, ütlesid, et selline igasse tööstusvaldkonda viidud "õõnestus" võib tuua patsientidele märkimisväärset kasu ja sellel on laialdane. äriedu potentsiaal.
Partnerite tervishoiu ekspertide abiga, sealhulgas dr Keith Dreyer, Harvardi meditsiinikooli (HMS) professor, partnerite andmeteaduse juht ja dr Katherine andreole, Massachusettsi üldhaigla (MGH) uurimisstrateegia ja operatsioonide direktor. , pakkus välja 12 viisi, kuidas tehisintellekt muudab meditsiiniteenuseid ja teadust revolutsiooniliseks.
1. Ühendage mõtlemine ja masin läbi aju arvutiliidese
Arvuti kasutamine suhtlemiseks ei ole uus idee, kuid tehnoloogia ja inimmõtlemise vahelise otsese liidese loomine ilma klaviatuuri, hiire ja ekraanita on eesrindlik uurimisvaldkond, millel on mõne patsiendi jaoks oluline rakendus.
Närvisüsteemi haigused ja traumad võivad mõnedel patsientidel kaotada võime sisukalt vestelda, liikuda ja suhelda teiste ja oma keskkonnaga.Tehisintellekti toetatud aju arvutiliides (BCI) võib taastada need põhilised kogemused patsientidele, kes on mures nende funktsioonide igaveseks kaotamise pärast.
"Kui näen neuroloogia intensiivravi osakonnas patsienti, kes kaotab ootamatult tegutsemis- või kõnevõime, loodan järgmisel päeval taastada tema suhtlemisvõime," ütles neurotehnoloogia ja neurorehabilitatsiooni keskuse direktor Leigh Hochberg. Massachusettsi üldhaigla (MGH).Aju arvutiliidese (BCI) ja tehisintellekti abil saame aktiveerida käeliigutusega seotud närve ning peaksime suutma panna patsienti kogu tegevuse jooksul vähemalt viis korda teistega suhtlema, näiteks kasutades üldlevinud kommunikatsioonitehnoloogiaid, näiteks tahvelarvutite või mobiiltelefonidena."
Aju arvutiliides võib igal aastal oluliselt parandada amüotroofse lateraalskleroosi (ALS), insuldi või atreesia sündroomiga patsientide, aga ka 500 000 seljaaju vigastusega patsiendi elukvaliteeti igal aastal.
2. Töötage välja järgmise põlvkonna kiirgustööriistad
Magnetresonantstomograafia (MRI), CT-skannerite ja röntgenikiirgusega saadud kiirguspildid annavad mitteinvasiivse nähtavuse inimkeha sisemusse.Paljud diagnostilised protseduurid põhinevad siiski biopsiaga saadud füüsilistel koeproovidel, millega kaasneb nakkusoht.
Eksperdid ennustavad, et mõnel juhul võimaldab tehisintellekt olla järgmise põlvkonna radioloogiatööriistadel piisavalt täpsed ja üksikasjalikud, et asendada nõudlus eluskoeproovide järele.
Brighami naistehaigla (BWh) pildipõhise neurokirurgia direktor Alexandra golby ütles: "Tahame viia diagnostilise pildistamise meeskonna kokku kirurgide või sekkumisradioloogide ja patoloogidega, kuid koostöö saavutamine on erinevate meeskondade jaoks suur väljakutse. ja eesmärkide järjepidevus. Kui tahame, et radioloogia pakuks praegu koeproovidest saadavat teavet, siis peame suutma saavutada väga lähedased standardid, et teada saada iga piksli põhifakte.
Selle protsessi edu võib võimaldada arstidel paremini mõista kasvaja üldist toimimist, selle asemel et teha raviotsuseid pahaloomulise kasvaja tunnuste väikese osa põhjal.
AI saab ka paremini määratleda vähi invasiivsust ja sobivamalt määrata ravi eesmärgi.Lisaks aitab tehisintellekt realiseerida "virtuaalset biopsiat" ja edendada innovatsiooni radioloogia valdkonnas, mis on pühendunud pildipõhiste algoritmide kasutamisele kasvajate fenotüüpiliste ja geneetiliste omaduste iseloomustamiseks.
3. Laiendage meditsiiniteenuseid vähe teenindatud või arenevates piirkondades
Koolitatud tervishoiuteenuste osutajate, sealhulgas ultrahelitehnikute ja radioloogide puudumine arengumaades vähendab oluliselt võimalust kasutada meditsiiniteenuseid patsientide elude päästmiseks.
Kohtumisel juhiti tähelepanu sellele, et kuulsa Longwoodi avenüüga Bostoni kuues haiglas töötab rohkem radiolooge kui kõigis Lääne-Aafrika haiglates.
Tehisintellekt võib aidata leevendada arstide kriitilise puuduse mõju, võttes üle osa inimestele tavaliselt pandud diagnostikakohustustest.
Näiteks võib tehisintellekti pildistamise tööriist kasutada rindkere röntgenikiirgust tuberkuloosi sümptomite uurimiseks, tavaliselt sama täpsusega kui arst.Seda funktsiooni saab rakendada ressursivaeste piirkondade pakkujatele mõeldud rakenduse kaudu, vähendades vajadust kogenud diagnostiliste radioloogide järele.
"Sellel tehnoloogial on suur potentsiaal tervishoiu parandamiseks," ütles dr jayashree kalpathy Cramer, Massachusettsi üldhaigla (MGH) neuroteaduse assistent ja radioloogia dotsent.
Tehisintellekti algoritmide arendajad peavad aga hoolikalt arvestama tõsiasjaga, et erinevatest rahvustest või piirkondadest pärit inimestel võivad olla ainulaadsed füsioloogilised ja keskkonnategurid, mis võivad mõjutada haiguse kulgu.
"Näiteks võib India haigustest mõjutatud elanikkond olla väga erinev USA omast," ütles ta.Nende algoritmide väljatöötamisel on väga oluline tagada, et andmed kajastaksid haiguse esitusviisi ja elanikkonna mitmekesisust.Me ei saa mitte ainult välja töötada ühel populatsioonil põhinevaid algoritme, vaid ka loota, et see võib mängida rolli ka teistes populatsioonides."
4.Vähendage elektrooniliste tervisekaartide kasutuskoormust
Elektrooniline terviselugu (tema) on mänginud olulist rolli tervishoiutööstuse digitaalsel teekonnal, kuid see muutus on toonud kaasa mitmeid probleeme, mis on seotud kognitiivse ülekoormuse, lõputute dokumentide ja kasutajate väsimusega.
Elektrooniliste tervisekaartide (tema) arendajad kasutavad nüüd tehisintellekti, et luua intuitiivsem liides ja automatiseerida rutiine, mis võtavad palju kasutaja aega.
Dr Adam Landman, Brighami tervise asepresident ja teabeametnik, ütles, et kasutajad veedavad suurema osa oma ajast kolme ülesandega: kliiniline dokumentatsioon, tellimuste sisestamine ja postkastide sorteerimine.Kõnetuvastus ja dikteerimine võivad aidata parandada kliiniliste dokumentide töötlemist, kuid loomuliku keele töötlemise (NLP) tööriistadest ei pruugi piisata.
"Ma arvan, et võib olla vaja olla julgem ja kaaluda mõningaid muudatusi, näiteks videosalvestuse kasutamist kliinilises ravis, täpselt nagu politsei kaameraid," ütles Landman.Tehisintellekti ja masinõpet saab seejärel kasutada nende videote indekseerimiseks edaspidiseks otsimiseks.Nii nagu Siri ja Alexa, kes kasutavad kodus tehisintellekti abilisi, tuuakse tulevikus patsientide voodi kõrvale virtuaalsed assistendid, mis võimaldavad arstidel kasutada meditsiiniliste tellimuste sisestamiseks manustatud intelligentsust."
Tehisintellekt võib aidata käsitleda ka rutiinseid postkastide päringuid, nagu ravimilisandid ja tulemuste teavitamine.Samuti võib see aidata seada prioriteediks ülesanded, mis tõesti vajavad arstide tähelepanu, muutes patsientidel oma ülesannete nimekirjade töötlemise lihtsamaks, lisas Landman.
5.Antibiootikumiresistentsuse risk
Antibiootikumiresistentsus on inimestele kasvav oht, sest nende peamiste ravimite liigtarbimine võib viia superbakterite tekkeni, mis enam ravile ei allu.Mitme ravimiresistentsed bakterid võivad haiglakeskkonda tõsiselt kahjustada, tappes igal aastal kümneid tuhandeid patsiente.Ainuüksi Clostridium difficile maksab USA tervishoiusüsteemile umbes 5 miljardit dollarit aastas ja põhjustab enam kui 30 000 surma.
EHR-andmed aitavad tuvastada nakkusmustreid ja tuua esile riski enne, kui patsiendil sümptomid hakkavad ilmnema.Masinõppe ja tehisintellekti tööriistade kasutamine nende analüüside juhtimiseks võib parandada nende täpsust ning luua tervishoiuteenuste osutajatele kiiremaid ja täpsemaid hoiatusi.
"Tehisintellekti tööriistad võivad täita ootusi infektsioonide kontrolli ja antibiootikumiresistentsuse osas," ütles dr Erica Shenoy, Massachusettsi üldhaigla (MGH) infektsioonikontrolli asedirektor.Kui nad seda ei tee, kukuvad kõik läbi.Kuna haiglatel on palju EHR-andmeid, kui nad ei kasuta neid täielikult ära, kui nad ei loo tööstusi, mis on kliiniliste uuringute kavandamisel nutikamad ja kiiremad, ja kui nad ei kasuta neid andmeid loovaid EHR-e, neid ootab ees ebaõnnestumine."
6. Loo patoloogiliste piltide jaoks täpsem analüüs
Dr Jeffrey golden, Brighami naistehaigla (BWh) patoloogiaosakonna juhataja ja HMS-i patoloogiaprofessor, ütles, et patoloogid on üks olulisemaid diagnostiliste andmete allikaid paljudele meditsiiniteenuste pakkujatele.
"70% tervishoiuotsustest põhinevad patoloogilistel tulemustel ja 70-75% kõigist EHR-i andmetest pärinevad patoloogilistest tulemustest," ütles ta.Ja mida täpsemad on tulemused, seda kiiremini tehakse õige diagnoos.See on eesmärk, mida digipatoloogial ja tehisintellektil on võimalus saavutada."
Suurte digipiltide sügava pikslitaseme analüüs võimaldab arstidel tuvastada peeneid erinevusi, mis võivad inimsilmast välja pääseda.
"Nüüd oleme jõudnud selleni, et saame paremini hinnata, kas vähk areneb kiiresti või aeglaselt ning kuidas muuta patsientide ravi pigem algoritmide kui kliiniliste staadiumite või histopatoloogilise klassifikatsiooni alusel," ütles golden.See saab olema suur samm edasi."
Ta lisas: "AI võib samuti parandada tootlikkust, tuvastades slaididelt huvipakkuvad funktsioonid enne, kui arstid andmed üle vaatavad. AI saab slaide läbi filtreerida ja suunata meid õiget sisu nägema, et saaksime hinnata, mis on oluline ja mis mitte. See parandab patoloogide kasutamise tõhusust ja suurendab nende iga juhtumi uurimise väärtust.
Tooge intelligentsust meditsiiniseadmetesse ja masinatesse
Nutiseadmed võtavad tarbijakeskkondi üle ja pakuvad seadmeid alates reaalajas videost külmikus kuni autodeni, mis tuvastavad juhi tähelepanu hajutamise.
Meditsiinikeskkonnas on intelligentsed seadmed intensiivraviosakonnas ja mujal patsientide jälgimiseks hädavajalikud.Tehisintellekti kasutamine seisundi halvenemise tuvastamise võime parandamiseks, näiteks sepsise arenemise näitamiseks või tüsistuste tajumiseks, võib oluliselt parandada tulemusi ja vähendada ravikulusid.
"Kui me räägime erinevate andmete integreerimisest kogu tervishoiusüsteemis, peame integreerima ja hoiatama intensiivraviarste, et nad sekkuksid võimalikult varakult ning et nende andmete koondamine ei ole hea asi, mida inimarstid saavad teha," ütles Mark Michalski. , BWh kliiniliste andmete teaduskeskuse tegevdirektor.Nutikate algoritmide sisestamine neisse seadmetesse vähendab arstide kognitiivset koormust ja tagab patsientide võimalikult kiire ravi."
8.immunoteraapia edendamine vähiravis
Immunoteraapia on üks paljutõotavamaid viise vähi raviks.Kasutades pahaloomuliste kasvajate ründamiseks organismi enda immuunsüsteemi, võivad patsiendid olla võimelised tõrksatest kasvajatest jagu saama.Kuid ainult vähesed patsiendid reageerivad praegusele immunoteraapia režiimile ning onkoloogidel ei ole endiselt täpset ja usaldusväärset meetodit, et teha kindlaks, millised patsiendid saavad raviskeemist kasu.
Masinõppe algoritmid ja nende võime sünteesida väga keerulisi andmekogumeid võivad olla võimelised selgitama üksikisikute ainulaadset geenikoostist ja pakkuda uusi võimalusi sihtraviks.
"Viimasel ajal on kõige põnevam areng olnud kontrollpunktide inhibiitorid, mis blokeerivad teatud immuunrakkude poolt toodetud valke," selgitab Massachusettsi üldhaigla (MGH) tervikliku diagnostikakeskuse arvutuspatoloogia ja tehnoloogia arendamise direktor dr long Le.Kuid me ei mõista endiselt kõiki probleeme, mis on väga keeruline.Kindlasti vajame rohkem patsiendiandmeid.Need ravimeetodid on suhteliselt uued, nii et paljud patsiendid neid tegelikult ei kasuta.Seega, olenemata sellest, kas meil on vaja andmeid integreerida organisatsiooni sees või mitme organisatsiooni vahel, on see modelleerimisprotsessi juhtimiseks võtmetegur patsientide arvu suurendamisel."
9. Muutke elektroonilised tervisekaardid usaldusväärseteks riskiennustajateks
Elektrooniline terviselugu (tema) on patsiendiandmete aare, kuid pakkujate ja arendajate jaoks on pidev väljakutse suure hulga teabe täpseks, õigeaegseks ja usaldusväärseks hankimiseks ja analüüsimiseks.
Andmete kvaliteedi ja terviklikkuse probleemid koos andmevormingu segaduse, struktureeritud ja struktureerimata sisendi ning mittetäielike kirjetega raskendavad inimestel täpselt aru saada, kuidas teostada mõtestatud riskide kihistamist, ennustavat analüüsi ja kliiniliste otsuste toetamist.
Dr Ziad OBERMEYER, Brighami naistehaigla (BWh) erakorralise meditsiini dotsent ja Harvardi meditsiinikooli (HMS) dotsent, ütles: "Andmete ühte kohta integreerimiseks tuleb teha kõvasti tööd. Kuid teine probleem on mõista mida inimesed saavad, kui nad ennustavad haigust elektroonilises tervisekaardis (tema). Inimesed võivad kuulda, et tehisintellekti algoritmid võivad ennustada depressiooni või insulti, kuid leiavad, et nad ennustavad tegelikult insuldi maksumuse suurenemist. See erineb oluliselt insult ise."
Ta jätkas: "MRI tulemustele tuginemine näib andvat täpsema andmestiku. Kuid nüüd peame mõtlema, kes saab endale lubada MRT-d? Nii et lõplik ennustus pole oodatud tulemus."
NMR-analüüs on andnud palju edukaid riskide hindamise ja kihistamise tööriistu, eriti kui teadlased kasutavad süvaõppe meetodeid, et tuvastada uusi seoseid näiliselt mitteseotud andmekogumite vahel.
Siiski usub OBERMEYER, et kliinilist hooldust tõeliselt parandavate tööriistade juurutamiseks on ülioluline tagada, et need algoritmid ei tuvastaks andmetes peidetud eelarvamusi.
"Suurim väljakutse on veenduda, et teame täpselt, mida ennustasime, enne kui hakkame musta kasti avama ja uurima, kuidas ennustada," ütles ta.
10. Tervisliku seisundi jälgimine kantavate seadmete ja isiklike seadmete abil
Peaaegu kõik tarbijad saavad nüüd andureid kasutada terviseväärtuse kohta andmete kogumiseks.Alates sammujälgijaga nutitelefonidest kuni kantavate seadmeteni, mis jälgivad pulssi kogu päeva, saab igal ajal luua üha rohkem tervisega seotud andmeid.
Nende andmete kogumine ja analüüsimine ning patsientide poolt rakenduste ja muude kodujälgimise seadmete kaudu pakutava teabe täiendamine võib anda ainulaadse perspektiivi üksikisiku ja rahvahulga tervisele.
AI mängib olulist rolli sellest suurest ja mitmekesisest andmebaasist kasulike teadmiste hankimisel.
Kuid dr Omar Arnout, Brighami naistehaigla (BWh) neurokirurg, arvutuslike neuroteaduste tulemuste keskuse direktor, ütles, et võib vaja minna täiendavat tööd, et aidata patsientidel kohaneda nende intiimsete ja pidevate jälgimisandmetega.
"Varem oli meil digiandmete töötlemine üsna vaba," ütles ta.Kuid kuna Cambridge'i analüütikas ja Facebookis toimuvad andmeleketid, on inimesed üha ettevaatlikumad selle suhtes, kes jagavaid andmeid jagab."
Ta lisas, et patsiendid usaldavad oma arste rohkem kui suuri ettevõtteid nagu Facebook, mis võib aidata leevendada suuremahuliste uurimisprogrammide jaoks andmete esitamise ebamugavust.
"On tõenäoline, et kantavatel andmetel on märkimisväärne mõju, kuna inimeste tähelepanu on väga juhuslik ja kogutud andmed on väga ebamäärased," ütles arnout.Pidevalt üksikasjalike andmete kogumine aitab tõenäolisemalt arstidel patsientide eest paremini hoolitseda."
11.muutke nutitelefonid võimsaks diagnostikavahendiks
Eksperdid usuvad, et kaasaskantavate seadmete võimsate funktsioonide kasutamise jätkamisel saavad nutitelefonidest ja muudest tarbijatasandi ressurssidest saadud kujutised kliinilise kvaliteediga pildistamise oluliseks täienduseks, eriti väheteenindatud piirkondades või arengumaades.
Mobiilkaamera kvaliteet paraneb igal aastal ja see suudab luua pilte, mida saab kasutada AI algoritmi analüüsimiseks.Dermatoloogia ja oftalmoloogia on sellest suundumusest varajased kasusaajad.
Briti teadlased on välja töötanud isegi vahendi arenguhaiguste tuvastamiseks, analüüsides laste näokujutisi.Algoritm suudab tuvastada diskreetseid tunnuseid, nagu laste alalõualuu joon, silmade ja nina asend ning muud omadused, mis võivad viidata näo kõrvalekalletele.Praegu saab tööriist kliiniliste otsuste toetamiseks sobitada tavalisi pilte rohkem kui 90 haigusega.
Dr Hadi shafiee, Brighami naistehaigla (BWh) mikro-/nanomeditsiini ja digitaalse tervise labori direktor ütles: "Enamik inimesi on varustatud võimsate mobiiltelefonidega, millel on palju erinevaid sisseehitatud andureid. See on meile suurepärane võimalus. Peaaegu kõik tööstuse mängijad on hakanud oma seadmetesse ehitama Ai tarkvara ja riistvara. See pole juhus. Meie digimaailmas genereeritakse iga päev üle 2,5 miljoni terabaidi andmeid Mobiiltelefonide vallas usuvad tootjad, et saavad seda kasutada tehisintellekti andmed, et pakkuda isikupärasemaid, kiiremaid ja intelligentsemaid teenuseid.
Nutitelefonide kasutamine patsientide silmade, nahakahjustuste, haavade, infektsioonide, ravimite või muude objektide piltide kogumiseks võib aidata lahendada ekspertide puudust alateenindusega piirkondades, vähendades samal ajal teatud kaebuste diagnoosimiseks kuluvat aega.
"Tulevikus võib toimuda mõni suursündmus ja me saame seda võimalust ära kasutada, et lahendada mõned olulised haigusjuhtimise probleemid hooldepunktis," ütles Shafiee.
12. Kliiniliste otsuste tegemise uuendamine voodi kõrval asuva AI abil
Kuna tervishoiutööstus pöördub tasuliste teenuste poole, eemaldub see passiivsest tervishoiust üha enam.Ennetamine enne kroonilisi haigusi, ägedaid haigusjuhtumeid ja äkilist seisundi halvenemist on iga teenuseosutaja eesmärk ning hüvitiste struktuur võimaldab lõpuks välja töötada protsesse, mis võimaldavad saavutada aktiivset ja ennustavat sekkumist.
Tehisintellekt pakub selle evolutsiooni jaoks palju põhitehnoloogiaid, toetades ennustavat analüüsi ja kliiniliste otsuste tugitööriistu, et lahendada probleemid enne, kui teenuseosutajad mõistavad, et on vaja midagi ette võtta.Tehisintellekt võib anda varajase hoiatuse epilepsia või sepsise eest, mis tavaliselt nõuab väga keerukate andmekogumite põhjalikku analüüsi.
Massachusettsi üldhaigla (MGH) kliiniliste andmete direktor Brandon Westover ütles, et masinõpe võib samuti aidata toetada kriitilises seisundis patsientide, näiteks südameseiskuse järel koomas olevate patsientide jätkuvat ravi.
Ta selgitas, et tavaolukorras peavad arstid nende patsientide EEG andmeid kontrollima.See protsess on aeganõudev ja subjektiivne ning tulemused võivad erineda sõltuvalt arstide oskustest ja kogemustest.
Ta ütles: "Nendel patsientidel võib suundumus olla aeglane.Mõnikord, kui arstid tahavad näha, kas keegi on paranemas, võivad nad vaadata jälgitavaid andmeid kord iga 10 sekundi järel.Kuid vaadata, kas see on 24 tunni jooksul kogutud 10 sekundi andmetest muutunud, on sama, kui vaadata, kas juuksed on vahepeal kasvanud.Kui aga kasutatakse tehisintellekti algoritme ja suuri andmehulki paljudelt patsientidelt, on inimeste nägemust lihtsam pikaajaliste mustritega sobitada ning võidakse leida mõningaid peeneid parandusi, mis mõjutavad arstide õendusotsuste tegemist. ."
Tehisintellekti tehnoloogia kasutamine kliiniliste otsuste toetamiseks, riskide hindamiseks ja varajaseks hoiatamiseks on selle revolutsioonilise andmeanalüüsi meetodi üks paljutõotavamaid arendusvaldkondi.
Varustades uue põlvkonna tööriistu ja süsteeme, saavad arstid paremini mõista haiguse nüansse, pakkuda õendusteenuseid tõhusamalt ja lahendada probleeme eelnevalt.Tehisintellekt juhatab sisse uue ajastu kliinilise ravi kvaliteedi parandamiseks ja teeb põnevaid läbimurdeid patsientide ravis.
Postitusaeg: august 06-2021
