Se așteaptă ca inteligența artificială să devină o forță de transformare în domeniul îngrijirii sănătății.Deci, cum beneficiază medicii și pacienții de impactul instrumentelor bazate pe inteligență artificială?
Industria medicală de astăzi este foarte matură și poate face unele schimbări majore.De la boli cronice și cancer la radiologie și evaluarea riscurilor, industria sănătății pare să aibă nenumărate oportunități de a folosi tehnologia pentru a implementa intervenții mai precise, eficiente și eficiente în îngrijirea pacienților.
Odată cu dezvoltarea tehnologiei, pacienții au cerințe din ce în ce mai mari pentru medici, iar numărul de date disponibile continuă să crească într-un ritm alarmant.Inteligența artificială va deveni un motor pentru a promova îmbunătățirea continuă a îngrijirii medicale.
În comparație cu analiza tradițională și tehnologia de luare a deciziilor clinice, inteligența artificială are multe avantaje.Atunci când algoritmul de învățare interacționează cu datele de instruire, poate deveni mai precis, permițând medicilor să obțină perspective fără precedent asupra diagnosticului, procesului de îngrijire, variabilității tratamentului și rezultatelor pacientului.
La Forumul mondial de inovare medicală de inteligență artificială (wmif) din 2018, susținut de Partners Healthcare, cercetătorii medicali și experții clinici au elaborat tehnologiile și domeniile industriei medicale care sunt cel mai probabil să aibă un impact semnificativ asupra adoptării inteligenței artificiale în viitorul apropiat. deceniu.
Anne kiblanksi, MD, CO, președinte al wmif în 2018, și Gregg Meyer, MD, director academic al Partners Healthcare, au spus că acest tip de „subversiune” adusă în fiecare domeniu al industriei are potențialul de a aduce beneficii semnificative pacienților și are o scară largă. potenţial de succes în afaceri.
Cu ajutorul experților partenerilor din domeniul sănătății, inclusiv dr. Keith Dreyer, profesor la Harvard Medical School (HMS), director șef de știință a datelor al partenerilor, și dr. Katherine andreole, director de strategie și operațiuni de cercetare la Massachusetts General Hospital (MGH) , a propus 12 moduri prin care AI va revoluționa serviciile medicale și știința.
1.Unificați gândirea și mașina prin interfața creierului computerului
Utilizarea computerului pentru a comunica nu este o idee nouă, dar crearea unei interfețe directe între tehnologie și gândirea umană fără tastatură, mouse și afișaj este un domeniu de cercetare de frontieră, care are o aplicație importantă pentru unii pacienți.
Bolile sistemului nervos și traumele îi pot face pe unii pacienți să-și piardă capacitatea de conversație, mișcare și interacțiune semnificativă cu ceilalți și mediul lor.Interfața cu computerul creierului (BCI) susținută de inteligența artificială poate restabili acele experiențe de bază pentru pacienții care sunt îngrijorați de pierderea acestor funcții pentru totdeauna.
„Dacă văd un pacient în unitatea de terapie intensivă de neurologie care își pierde brusc capacitatea de a acționa sau de a vorbi, sper să-i refac capacitatea de a comunica a doua zi”, a spus Leigh Hochberg, MD, director al centrului de neurotehnologie și neuroreabilitare la Spitalul General Massachusetts (MGH).Folosind interfața cu computerul creierului (BCI) și inteligența artificială, putem activa nervii legați de mișcarea mâinii și ar trebui să putem face pacientul să comunice cu ceilalți de cel puțin cinci ori pe parcursul întregii activități, cum ar fi utilizarea tehnologiilor de comunicare omniprezente, cum ar fi ca tablete sau telefoane mobile."
Interfața cu computerul creierului poate îmbunătăți considerabil calitatea vieții pacienților cu scleroză laterală amiotrofică (ALS), accident vascular cerebral sau sindrom de atrezie, precum și a 500000 de pacienți cu leziuni ale măduvei spinării în întreaga lume în fiecare an.
2. Dezvoltați următoarea generație de instrumente de radiații
Imaginile cu radiații obținute prin imagistica prin rezonanță magnetică (RMN), scanere CT și raze X oferă vizibilitate non-invazivă în interiorul corpului uman.Cu toate acestea, multe proceduri de diagnosticare se bazează în continuare pe mostre de țesut fizic obținute prin biopsie, care prezintă riscul de infecție.
Experții prevăd că, în unele cazuri, inteligența artificială va permite următoarei generații de instrumente de radiologie să fie suficient de precise și detaliate pentru a înlocui cererea de mostre de țesut vii.
Alexandra Golby, MD, director de neurochirurgie ghidată de imagini la Spitalul de femei Brigham (BWh), a spus: „dorim să aducem echipa de diagnosticare imagistică împreună cu chirurgi sau radiologi intervenționali și patologi, dar este o provocare uriașă pentru diferite echipe să obțină cooperarea. și coerența obiectivelor. Dacă dorim ca radiologia să furnizeze informațiile disponibile în prezent din probele de țesut, atunci va trebui să fim capabili să atingem standarde foarte apropiate pentru a cunoaște faptele de bază ale oricărui pixel dat.”
Succesul în acest proces poate permite medicilor să înțeleagă mai exact performanța generală a tumorii, mai degrabă decât să ia decizii de tratament bazate pe o mică parte din atributele tumorii maligne.
AI poate, de asemenea, să definească mai bine caracterul invaziv al cancerului și să determine mai adecvat ținta tratamentului.În plus, inteligența artificială ajută la realizarea „biopsiei virtuale” și la promovarea inovației în domeniul radiologiei, care se angajează să utilizeze algoritmi bazați pe imagini pentru a caracteriza caracteristicile fenotipice și genetice ale tumorilor.
3.Extindeți serviciile medicale în zonele defavorizate sau în curs de dezvoltare
Lipsa furnizorilor de servicii medicale instruiți în țările în curs de dezvoltare, inclusiv tehnicieni cu ultrasunete și radiologi, va reduce foarte mult șansele de a folosi serviciile medicale pentru a salva viețile pacienților.
Întâlnirea a subliniat că există mai mulți radiologi care lucrează în șase spitale din Boston cu faimosul Longwood Avenue decât în toate spitalele din Africa de Vest.
Inteligența artificială poate ajuta la atenuarea impactului unei penurii critice de clinicieni prin preluarea unora dintre responsabilitățile de diagnostic atribuite în mod normal oamenilor.
De exemplu, un instrument de imagistică AI poate folosi raze X toracice pentru a examina simptomele tuberculozei, de obicei cu aceeași acuratețe ca un medic.Această caracteristică poate fi implementată printr-o aplicație pentru furnizorii din zonele cu resurse sărace, reducând nevoia de radiologi cu experiență în diagnosticare.
„Această tehnologie are un potențial mare de a îmbunătăți asistența medicală”, a spus dr. jayashree kalpathy Cramer, asistent în neuroștiință și profesor asociat de radiologie la Spitalul General din Massachusetts (MGH)
Cu toate acestea, dezvoltatorii de algoritmi AI trebuie să ia în considerare cu atenție faptul că oamenii de naționalități sau regiuni diferite pot avea factori fiziologici și de mediu unici, care pot afecta performanța bolii.
„De exemplu, populația afectată de boală din India poate fi foarte diferită de cea din Statele Unite”, a spus ea.Când dezvoltăm acești algoritmi, este foarte important să ne asigurăm că datele reprezintă prezentarea bolii și diversitatea populației.Nu putem dezvolta doar algoritmi bazați pe o singură populație, dar și sperăm că aceasta poate juca un rol în alte populații."
4. Reduceți sarcina utilizării dosarelor electronice de sănătate
Dosarul electronic de sănătate (ei) a jucat un rol important în călătoria digitală a industriei de asistență medicală, dar această transformare a adus numeroase probleme legate de supraîncărcarea cognitivă, documentele nesfârșite și oboseala utilizatorilor.
Dezvoltatorii de fișe electronice de sănătate (ei) folosesc acum inteligența artificială pentru a crea o interfață mai intuitivă și a automatiza rutinele care necesită mult timp utilizatorului.
Dr. Adam Landman, vicepreședinte și director de informații al Brigham Health, a declarat că utilizatorii își petrec cea mai mare parte a timpului pe trei sarcini: documentație clinică, introducerea comenzilor și sortarea căsuțelor primite.Recunoașterea vorbirii și dictarea pot ajuta la îmbunătățirea procesării documentelor clinice, dar instrumentele de procesare a limbajului natural (NLP) pot să nu fie suficiente.
„Cred că ar putea fi necesar să fim mai îndrăzneți și să luăm în considerare unele schimbări, cum ar fi utilizarea înregistrării video pentru tratamentul clinic, la fel ca poliția care poartă camere”, a spus Landman.Inteligența artificială și învățarea automată pot fi apoi folosite pentru a indexa aceste videoclipuri pentru recuperarea ulterioară.La fel ca Siri și Alexa, care folosesc asistenți de inteligență artificială acasă, asistenții virtuali vor fi aduși la patul pacienților în viitor, permițând clinicienilor să folosească inteligența încorporată pentru a introduce comenzi medicale."
AI poate ajuta, de asemenea, să gestioneze solicitările de rutină din căsuțele de e-mail, cum ar fi suplimentele de medicamente și notificarea rezultatelor.De asemenea, poate ajuta la prioritizarea sarcinilor care necesită cu adevărat atenția clinicienilor, facilitând procesarea listelor de sarcini ale pacienților, a adăugat Landman.
5. Risc de rezistență la antibiotice
Rezistența la antibiotice este o amenințare tot mai mare pentru oameni, deoarece utilizarea excesivă a acestor medicamente cheie poate duce la evoluția superbacteriilor care nu mai răspund la tratament.Bacteriile rezistente la mai multe medicamente pot provoca daune grave în mediul spitalicesc, ucigând zeci de mii de pacienți în fiecare an.Numai Clostridium difficile costă aproximativ 5 miliarde de dolari pe an pentru sistemul de sănătate din SUA și provoacă peste 30.000 de decese.
Datele EHR ajută la identificarea tiparelor de infecție și la evidențierea riscului înainte ca pacientul să înceapă să prezinte simptome.Utilizarea instrumentelor de învățare automată și inteligență artificială pentru a conduce aceste analize poate îmbunătăți acuratețea acestora și poate crea alerte mai rapide și mai precise pentru furnizorii de servicii medicale.
„Instrumentele de inteligență artificială pot îndeplini așteptările privind controlul infecțiilor și rezistența la antibiotice”, a declarat dr. Erica Shenoy, director adjunct pentru controlul infecțiilor la Spitalul General din Massachusetts (MGH).Dacă nu, atunci toată lumea va eșua.Pentru că spitalele au o mulțime de date EHR, dacă nu le folosesc pe deplin, dacă nu creează industrii care sunt mai inteligente și mai rapide în proiectarea studiilor clinice și dacă nu folosesc EHR care creează aceste date, se vor confrunta cu eșecul."
6.Creați analize mai precise pentru imaginile patologice
Dr. Jeffrey Golden, șeful departamentului de patologie la Spitalul de femei Brigham (BWh) și profesor de patologie la HMS, a spus că patologii oferă una dintre cele mai importante surse de date de diagnostic pentru o gamă completă de furnizori de servicii medicale.
„70% dintre deciziile de îngrijire a sănătății se bazează pe rezultate patologice, iar între 70% și 75% din toate datele din EHR provin din rezultate patologice”, a spus el.Și cu cât rezultatele sunt mai precise, cu atât mai repede se va face diagnosticul corect.Acesta este obiectivul pe care patologia digitală și inteligența artificială au șansa să-l atingă."
Analiza profundă a nivelului de pixeli pe imagini digitale mari le permite medicilor să recunoască diferențele subtile care pot scăpa de ochiul uman.
„Acum am ajuns la punctul în care putem evalua mai bine dacă cancerul se va dezvolta rapid sau lent și cum să schimbăm tratamentul pacienților pe baza algoritmilor, mai degrabă decât pe stadiile clinice sau gradarea histopatologică”, a spus Golden.Va fi un mare pas înainte."
El a adăugat: „AI poate îmbunătăți, de asemenea, productivitatea prin identificarea caracteristicilor de interes în diapozitive înainte ca clinicienii să examineze datele. AI poate filtra prin diapozitive și ne poate ghida să vedem conținutul potrivit, astfel încât să putem evalua ce este important și ce nu este. Acest lucru se îmbunătățește. eficiența utilizării patologilor și crește valoarea studiului lor pentru fiecare caz.”
Aduceți inteligență dispozitivelor și mașinilor medicale
Dispozitivele inteligente preiau mediile consumatorilor și oferă dispozitive, de la video în timp real în interiorul frigiderului până la mașini care detectează distracția șoferului.
Într-un mediu medical, dispozitivele inteligente sunt esențiale pentru monitorizarea pacienților din UTI și din alte părți.Utilizarea inteligenței artificiale pentru a îmbunătăți capacitatea de a identifica deteriorarea afecțiunii, cum ar fi indicarea că sepsisul se dezvoltă sau percepția complicațiilor poate îmbunătăți semnificativ rezultatele și poate reduce costurile de tratament.
„Când vorbim despre integrarea diferitelor date în sistemul de asistență medicală, trebuie să integrăm și să alertăm medicii UTI pentru a interveni cât mai curând posibil și că agregarea acestor date nu este un lucru bun pe care medicii umani îl pot face”, a spus Mark Michalski. , director executiv al Centrului de Știință a datelor clinice de la BWh.Introducerea unor algoritmi inteligenți în aceste dispozitive reduce sarcina cognitivă asupra medicilor și asigură că pacienții sunt tratați cât mai prompt posibil."
8.promovarea imunoterapiei pentru tratamentul cancerului
Imunoterapia este una dintre cele mai promițătoare modalități de a trata cancerul.Folosind propriul sistem imunitar al organismului pentru a ataca tumorile maligne, pacientii pot fi capabili sa depaseasca tumorile incapatanate.Cu toate acestea, doar câțiva pacienți răspund la regimul actual de imunoterapie, iar oncologii încă nu au o metodă precisă și fiabilă pentru a determina ce pacienți vor beneficia de pe urma regimului.
Algoritmii de învățare automată și capacitatea lor de a sintetiza seturi de date extrem de complexe pot elucida compoziția genică unică a indivizilor și pot oferi noi opțiuni pentru terapie țintită.
„Recent, cea mai incitantă dezvoltare a fost inhibitorii punctelor de control, care blochează proteinele produse de anumite celule ale sistemului imunitar”, explică dr. long Le, director de patologie computațională și dezvoltare tehnologică la Centrul de diagnostic cuprinzător al Spitalului General din Massachusetts (MGH).Dar încă nu înțelegem toate problemele, ceea ce este foarte complicat.Cu siguranță avem nevoie de mai multe date despre pacienți.Aceste tratamente sunt relativ noi, așa că nu mulți pacienți le iau efectiv.Prin urmare, fie că trebuie să integrăm datele într-o organizație sau în mai multe organizații, acesta va fi un factor cheie în creșterea numărului de pacienți pentru a conduce procesul de modelare."
9. Transformați înregistrările medicale electronice în predictori de risc fiabili
Fișa medicală electronică (ea) este o comoară a datelor despre pacienți, dar este o provocare constantă pentru furnizori și dezvoltatori să extragă și să analizeze o cantitate mare de informații într-un mod precis, în timp util și de încredere.
Problemele legate de calitatea și integritatea datelor, împreună cu confuzia formatului de date, intrarea structurată și nestructurată și înregistrările incomplete, îngreunează oamenii să înțeleagă cu exactitate cum să efectueze o stratificare semnificativă a riscurilor, o analiză predictivă și un suport pentru deciziile clinice.
Dr. Ziad OBERMEYER, profesor asistent de medicină de urgență la Spitalul de Femei Brigham (BWh) și profesor asistent la Harvard Medical School (HMS), a spus: „Este o muncă grea de făcut pentru a integra datele într-un singur loc. Dar o altă problemă este să înțelegem. ce primesc oamenii atunci când prezic o boală în fișa electronică de sănătate (ea). Oamenii ar putea auzi că algoritmii de inteligență artificială pot prezice depresia sau accidentul vascular cerebral, dar constată că de fapt prezic o creștere a costului accidentului vascular cerebral. Este foarte diferit de cel se mângâie în sine.”
El a continuat, „bazându-se pe rezultatele RMN pare să furnizeze un set de date mai precis. Dar acum trebuie să ne gândim cine își poate permite RMN-ul? Deci predicția finală nu este rezultatul așteptat.”
Analiza RMN a produs multe instrumente de succes de punctare a riscurilor și stratificare, mai ales atunci când cercetătorii folosesc tehnici de învățare profundă pentru a identifica noi conexiuni între seturi de date aparent nelegate.
Cu toate acestea, OBERMEYER consideră că asigurarea faptului că acești algoritmi nu identifică părtinirile ascunse în date este crucială pentru implementarea instrumentelor care pot îmbunătăți cu adevărat îngrijirea clinică.
„Cea mai mare provocare este să ne asigurăm că știm exact ce am prezis înainte de a începe să deschidem cutia neagră și să ne uităm la cum să prezicem”, a spus el.
10.Monitorizarea stării de sănătate prin dispozitive purtabile și dispozitive personale
Aproape toți consumatorii pot folosi acum senzori pentru a colecta date despre valoarea sănătății.De la smartphone-uri cu sistem de urmărire a pașilor până la dispozitive portabile care urmăresc ritmul cardiac pe tot parcursul zilei, tot mai multe date legate de sănătate pot fi generate în orice moment.
Colectarea și analizarea acestor date și completarea informațiilor furnizate de pacienți prin aplicații și alte dispozitive de monitorizare la domiciliu poate oferi o perspectivă unică pentru sănătatea individuală și a mulțimii.
AI va juca un rol important în extragerea de informații utile din această bază de date mare și diversă.
Dar dr. Omar Arnout, neurochirurg la Spitalul de Femei Brigham (BWh), director CO al centrului pentru rezultate neuroștiințe computaționale, a spus că ar putea fi nevoie de muncă suplimentară pentru a ajuta pacienții să se adapteze la aceste date intime de monitorizare continuă.
„Odinioară eram destul de liberi să procesăm date digitale”, a spus el.Dar, pe măsură ce apar scurgeri de date la Cambridge Analytics și Facebook, oamenii vor fi din ce în ce mai precauți cu privire la cine să împărtășească datele pe care le distribuie."
Pacienții au tendința de a avea mai multă încredere în medicii lor decât companiile mari precum Facebook, a adăugat el, ceea ce ar putea ajuta la atenuarea disconfortului de a furniza date pentru programe de cercetare la scară largă.
„Este probabil ca datele purtabile să aibă un impact semnificativ, deoarece atenția oamenilor este foarte accidentală, iar datele colectate sunt foarte brute”, a spus Arnout.Prin colectarea continuă a datelor granulare, este mai probabil ca datele să ajute medicii să îngrijească mai bine pacienții."
11.faceți telefoanele inteligente un instrument de diagnosticare puternic
Experții consideră că imaginile obținute de pe telefoane inteligente și alte resurse la nivel de consumator vor deveni un supliment important pentru imagistica clinică de calitate, în special în zonele defavorizate sau țările în curs de dezvoltare, prin continuarea utilizării funcțiilor puternice ale dispozitivelor portabile.
Calitatea camerei mobile se îmbunătățește în fiecare an și poate genera imagini care pot fi folosite pentru analiza algoritmului AI.Dermatologia și oftalmologia sunt primii beneficiari ai acestei tendințe.
Cercetătorii britanici au dezvoltat chiar un instrument de identificare a bolilor de dezvoltare prin analiza imaginilor fețelor copiilor.Algoritmul poate detecta caracteristici discrete, cum ar fi linia mandibulei la copii, poziția ochilor și a nasului și alte atribute care pot indica anomalii faciale.În prezent, instrumentul poate potrivi imaginile comune cu mai mult de 90 de boli pentru a oferi suport decizional clinic.
Dr. Hadi Shafiee, directorul laboratorului de medicină micro/nano și sănătate digitală de la Spitalul de femei Brigham (BWh), a declarat: „Majoritatea oamenilor sunt echipate cu telefoane mobile puternice, cu mulți senzori diferiți încorporați. Este o oportunitate grozavă pentru noi. Aproape toți jucătorii din industrie au început să construiască software și hardware Ai în dispozitivele lor. Nu este o coincidență. În lumea noastră digitală, se generează peste 2,5 milioane de terabytes de date în fiecare zi. În domeniul telefoanelor mobile, producătorii cred că pot folosi acest lucru date pentru inteligența artificială pentru a oferi servicii mai personalizate, mai rapide și mai inteligente.”
Utilizarea telefoanelor inteligente pentru a colecta imagini ale ochilor, leziunilor pielii, rănilor, infecțiilor, medicamentelor sau altor subiecte ale pacienților poate ajuta la abordarea deficitului de experți în zonele defavorizate, reducând în același timp timpul de diagnosticare a anumitor plângeri.
„Poate exista unele evenimente majore în viitor și putem profita de această oportunitate pentru a rezolva unele probleme importante de management al bolii în punctul de îngrijire”, a spus Shafiee.
12. Inovarea procesului decizional clinic cu IA de la noptieră
Pe măsură ce industria sănătății se îndreaptă către servicii bazate pe taxe, este din ce în ce mai departe de asistența medicală pasivă.Prevenirea înaintea bolilor cronice, a evenimentelor acute ale bolii și a deteriorării bruște este scopul fiecărui furnizor, iar structura de compensare le permite în cele din urmă să dezvolte procese care pot realiza o intervenție activă și predictivă.
Inteligența artificială va oferi multe tehnologii de bază pentru această evoluție, prin sprijinirea analizei predictive și a instrumentelor de sprijinire a deciziilor clinice, pentru a rezolva problemele înainte ca furnizorii să realizeze nevoia de a lua măsuri.Inteligența artificială poate oferi o avertizare timpurie pentru epilepsie sau sepsis, care de obicei necesită o analiză aprofundată a seturilor de date foarte complexe.
Brandon Westover, MD, director de date clinice la Spitalul General din Massachusetts (MGH), a declarat că învățarea automată ar putea ajuta, de asemenea, să susțină furnizarea continuă de îngrijire pentru pacienții grav bolnavi, cum ar fi cei aflați în comă după stop cardiac.
El a explicat că în circumstanțe normale, medicii trebuie să verifice datele EEG ale acestor pacienți.Acest proces necesită timp și subiectiv, iar rezultatele pot varia în funcție de abilitățile și experiența clinicienilor.
El a spus „La acești pacienți, tendința poate fi lentă.Uneori, când medicii doresc să vadă dacă cineva se recuperează, pot analiza datele monitorizate o dată la 10 secunde.Totuși, a vedea dacă s-a schimbat de la 10 secunde de date colectate în 24 de ore este ca și cum ai vedea dacă părul a crescut între timp.Cu toate acestea, dacă se folosesc algoritmi de inteligență artificială și cantități mari de date de la mulți pacienți, va fi mai ușor să se potrivească ceea ce văd oamenii cu modele pe termen lung și pot fi găsite unele îmbunătățiri subtile, care vor afecta luarea deciziilor de către medici în asistență medicală. ."
Utilizarea tehnologiei de inteligență artificială pentru sprijinirea deciziilor clinice, scorul de risc și avertizarea timpurie este una dintre cele mai promițătoare domenii de dezvoltare ale acestei metode revoluționare de analiză a datelor.
Oferind putere pentru o nouă generație de instrumente și sisteme, clinicienii pot înțelege mai bine nuanțele bolii, pot oferi servicii de îngrijire medicală mai eficient și pot rezolva problemele în avans.Inteligența artificială va introduce o nouă eră de îmbunătățire a calității tratamentului clinic și va face descoperiri interesante în îngrijirea pacienților.
Ora postării: Aug-06-2021
