Inteligența artificială este pentru îmbunătățire, nu pentru înlocuirea medicilor – Lideri de opinie

De: Doug Teany, consilier de inovare și fost director operațional al Corindus

Inteligența artificială și aplicațiile sale în sănătate au evoluat considerabil în ultimii ani. Tehnologiile de inteligență artificială sunt mai disponibile pentru furnizorii de servicii medicale decât oricând și oferă oportunități uriașe în sănătate, mai ales în procedurile complexe asistate de roboți, care necesită o cantitate excepțională de insight și previziune din partea medicilor. Din nefericire, există încă o convingere că inteligența artificială, ca urmare a maturizării sale, va înlocui inevitabil rolul medicului, deși acest lucru nu ar putea fi mai departe de adevăr.

În realitate, inteligența artificială împuternicește medicii cu cunoștințe și capacități noi care îmbunătățesc luarea deciziilor clinice și ajută la obținerea unor rezultate mai pozitive pentru pacienți. Aceasta transferă atenția lor de la gândirea tehnică despre manevrarea unui fir prin inimă la gândirea mai holistică despre strategia cazului și despre cum să obțină cel mai bun rezultat posibil. Atunci când este utilizată în medii procedurale asistate de roboți, inteligența artificială poate ajuta la crearea unei enciclopedii de cunoștințe clinice și procedurale istorice, la care orice medic poate accesa pentru a rezolva orice caz. Integrarea capacităților, cum ar fi viziunea computerizată, va revoluționa standardul actual de îngrijire, echipând medicii cu un instrument puternic care poate răspunde la și preveni complicațiile înainte de a apărea. Toate acestea se fac fără a înlocui factorul cheie în proces – medicul.

Punerea bazelor cu insight și învățare automată bazate pe date

Astăzi, medicii se bazează în principal pe experiența personală și pe abilitățile de luare a deciziilor, care pot varia în funcție de pregătirea lor, de numărul de proceduri pe care le-au efectuat și de alți factori. În esență, inteligența artificială introduce medicii în noile date și insight-uri informaționale care nu erau disponibile anterior, ceea ce poate fi deosebit de util în medii procedurale complexe care utilizează roboți. În aceste cazuri în care dispozitivele robotice sunt conectate la magazine de date istorice, inteligența artificială oferă o valoare fără precedent prin umplerea lacunelor de cunoștințe cu insight din mii de cazuri similare. Prin împuternicirea unui medic cu acces la datele istorice ale cazurilor dincolo de experiența sa proprie, acesta poate reduce unele dintre riscurile asociate cu aceste proceduri complicate.

Învățarea automată permite sistemului robotic să învețe din experiență și să se adapteze la noi intrări. La rândul său, robotul poate automatiza mișcările sale pentru a reflecta aceleași tehnici utilizate de cei mai buni medici din lume, ceea ce crește șansele de a rezolva provocările care apar în timpul unui caz. În cele din urmă, acest lucru permite medicilor să se concentreze asupra strategiei cazului și să răspundă la complicații mai eficient. Acest tip de insight bazat pe date se aseamănă cu modul în care datele au schimbat peisajul baseball-ului profesionist la începutul anilor 2000, subliniat de lansarea cărții Moneyball. Cartea a urmărit echipa Oakland Athletics și managerul Billy Beane, care a adoptat o abordare bazată pe date, pe dovezi, pentru a construi o echipă, în loc de a se baza pe metode învechite care lipseau de date. La rândul său, acest model a fost un succes uriaș și a declanșat o nouă eră a jocului condusă de date.

În sănătate, o bază de date de cunoștințe procedurale alimentate de învățarea automată creează insight-uri similare pentru medici, echipându-i cu informații valoroase care nu erau disponibile anterior. Capacitatea de a vedea un pacient pe fundalul a mii de cazuri similare permite medicilor să ia decizii mai bune și mai informate despre modul în care abordează un caz.

Următorul pas: Viziunea computerizată și automatizarea de înaltă nivel

Potentialul deplin al inteligenței artificiale în medii procedurale asistate de roboți este realizat pe deplin atunci când insight-ul bazat pe date și învățarea automată sunt combinate cu viziunea computerizată, permițând sistemului robotic să identifice și să răspundă la situații pe baza unor date de imagine bogate. În intervențiile cardiovasculare, o proporție semnificativă a timpului de procedură este dedicată manevrării firelor, multe dintre acestea fiind o metodă de “încercare și eroare” pentru navigarea prin vase. Această metodologie poate duce potențial la dispozitive medicale plasate greșit, cum ar fi stenturi, sau la timp de procedură mai lung, ceea ce crește expunerea la radiații pentru medici și pacienți.

Însă, pe măsură ce sistemele automate continuă să învețe mișcări eficiente și să creeze reguli bazate pe cunoștințe, putem permite viziunii computerizate să automatizeze porțiuni mai mari ale procedurii. Viziunea computerizată permite, de asemenea, sistemului să detecteze complicații înainte de a apărea, cum ar fi atunci când un ghidaj prolapsează, și poate efectua acțiuni corective automate pentru a livra dispozitivul și a preveni prejudiciul pacientului.

Importantly, automatizarea, indiferent de industrie, se află pe un spectru, iar industria auto oferă un exemplu solid. Multe dintre mașinile de astăzi au un anumit nivel de automatizare de nivel scăzut, cum ar fi asistența la frânare, controlul adaptiv al vitezei și centrarea pe bandă. La capătul opus al spectrului, producători precum Tesla (TSLA ) automate toate funcțiile de siguranță critică, necesitând mai puțină acțiune din partea șoferilor, deși șoferii sunt încă necesari. La fel este și cu automatizarea în sănătate. În cele din urmă, automatizarea bazată pe inteligență artificială ține medicii în poziția de conducere, în timp ce automatizează anumite sarcini care atrag atenția medicilor de la elementele critice, cum ar fi strategia cazului și răspunsul la complicații.

 Inteligența artificială pune medicii în centru

 Îngrijorările cu privire la inteligența artificială și automatizarea care înlocuiesc medicii nu au niciun temei și nu se bazează pe o înțelegere completă a modului în care sănătatea utilizează inteligența artificială și învățarea automată. La fel cum mașinile autonome necesită un șofer, procedurile intervenționale automate pe care le dezvoltăm vor necesita ghidarea unui medic, dar cu expertiza suplimentară a unei enciclopedii digitale construite pe experiența altor medici foarte calificați din întreaga lume. Automatizarea va standardiza modul în care se efectuează procedurile la un nivel foarte ridicat de calitate, ceea ce ajunge la obiectivul general al automatizării robotice – făcând cauzele mai sigure, mai rapide și mai eficiente, în timp ce reduc trauma asupra pacientului.