Искусственный интеллект в медицине: прорыв в лечении пациентов
Автор мнения — Эдмондо Дж. Робинсон, д.м.н., MBA, член Американской коллегии терапевтов (FACP), главный специалист по трансформации; старший Вице-президент по защите интересов потребителей; старший Вице-президент и исполнительный директор подразделения сети клиник Christiana Care в Уилмингтоне.
Иногда термин искусственный интеллект (ИИ) упоминают в контексте конечной цели обучения машин. Конечная цель — научить их думать самостоятельно. Это явление известно, как «общий искусственный интеллект», но до этого еще далеко. Однако одна форма искусственного интеллекта, а именно, машинное обучение, уже начинает проявлять себя в области медицины наилучшим образом, и в один прекрасный день сможет выполнять все функции от чтения рентгеновских снимков до выставления счетов за медицинские услуги.
Согласно разъяснениям исследователей в Медицинском журнале Новой Англии, в рамках машинного обучения происходит «подбор алгоритмов путем подстановки огромного множества переменных в поисках комбинаций для точного прогноза». Способность ИИ обрабатывать огромные массивы данных с целью подготовки прогнозов — это уже существенный прогресс.
Например, машинное обучение может повысить точность медицинской визуализации и диагностики патологий. Хорошо известно, что проведение оценки двумя экспертами будет более точным по сравнению с выводами одного специалиста. А при помощи функции «машинное обучение» компьютер может выполнять «контроль качества» и выявлять наиболее часто пропускаемые особенности с целью улучшения качества и результатов. Ряд начинающих компаний сделали акцент именно на этом.
Машинное обучение может также применяться для выявления скрытых симптомов заболевания и подбора соответствующих методов лечения, что особенно важно для лечения заболеваний, которые крайне желательно диагностировать на ранних стадиях, например, в рамках скрининга новорожденного, а также для выбора оптимальных методов лечения.
Недавно в рамках сотрудничества с несколькими ведущими компаниями в области геномики и машинного обучения Институт детской геномной медицины Rady в Сан-Диего попытался поставить мировой рекорд по скорости диагностики генетических заболеваний, который будет занесен в Книгу рекордов Гиннесса.
Однако каким бы впечатляющим не казался опыт применения машинного обучения, оно не сможет заменить врачей и других медицинских работников. С помощью машинного обучения можно подтвердить диагноз и даже спрогнозировать исход болезни, но невозможно объяснить причины происходящего. Для этого, как и раньше, необходимы квалификация и знания опытного врача.
Также эксперты предупреждают (и имеют на это все основания), что активное внедрение машинного обучения не должно опережать исследования его эффективности. Для «обучения» требуются колоссальные массивы данных. Например, в рамках исследования 2018 года эксперты попытались спрогнозировать повторную госпитализацию пациентов в течение 30 дней и их смертность в стационаре. Для этого они проанализировали амбулаторные карты 216 000 пациентов и зафиксировали 47 миллиардов результатов наблюдений. Несомненно, способность ИИ управлять таким массивом данных заслуживает высокой оценки; но в итоге исследователи получили слегка улучшенную модель прогноза, которая все же не может определить точный объем требуемого вмешательства во избежание нежелательных последствий.
ИИ больше не является предметом научной фантастики. Научная реальность такова, что ИИ может скоро стать воплощением мечты как для пациентов, так и для медицинских работников.
Об авторе
Эдмондо Дж. Робинсон, доктор медицинских наук, имеет степень MBA, член Американской коллегии терапевтов (FACP), главный специалист по трансформации; старший Вице-президент по защите прав потребителей в сети клиник Christiana Care.
В сферу компетенций д-ра Робинсон входит трансформация в сфере медицинских услуг с целью продвижения среди населения инициатив в области здравоохранения и смещения акцента с объема услуг на качество терапии, специализируясь на развитии и управлении стратегией защиты прав пациентов Christiana Care. В духе предпринимательства он тесно сотрудничает с руководством компаний Service Line и Essential Services, а также с другими локальными и зарубежными партнерами для достижения стратегических целей поддержания благосостояния, передового опыта и жизнеспособности организации с акцентом на использование передовых средств.
В качестве научного сотрудника института ценностей Christiana Care он проводит исследования в области применения аналитической методологии при принятии управленческих решений, уделяя особое внимание изменениям методов лечения, междисциплинарному сотрудничеству и внедрению технологий в сферу здравоохранения.
Доктор Робинсон присоединился к Christiana Care в 2008 году в качестве главврача и учредителя Christiana Care Hospitalist Partners. В его обязанности входили кадровые вопросы (отбор и прием на работу специалистов), наставничество и руководство большим отделением госпитальной медицины. В 2011 году он стал главврачом больницы Уилмингтона. Впоследствии он занял должность старшего вице-президента и исполнительного директора Christiana Care и работает по настоящее время.
Доктор Робинсон — адъюнкт-профессор медицины в Медицинском колледже Сидни Киммель при Университете Томаса Джефферсона и старший научный сотрудник Института экономики здравоохранения им. Леонарда Дэвиса при Пенсильванском университете. Он также является членом Американского колледжа врачей и старшим научным сотрудником Общества госпитальной медицины. Г-н Робинсон окончил медицинскую школу Дэвида Геффена при Калифорнийском университете в Лос-Анджелесе; получил степень мастера делового администрирования в области управления в системе здравоохранения в Уортонской школе бизнеса при Пенсильванском университете; и степень магистра в области исследований политики здравоохранения, также в Пенсильванском университете.
Источник: http://www.delawarebusinesstimes.com/ai-medicine/