ИИ для усиления, а не замены врачей – лидеры мнений

Дуг Тини, советник по инновациям и бывший операционный директор Corindus

ИИ и его применения в здравоохранении значительно созрели за последние несколько лет. Технологии ИИ более широко доступны поставщикам медицинских услуг, чем когда-либо прежде, и они представляют огромные возможности во всей сфере здравоохранения, особенно в высококомплексных роботизированных процедурах, требующих исключительного количества инсайта и предвидения от врачей. К сожалению, все еще существует убеждение, что ИИ, в результате своего созревания, неизбежно заменит роль врача, хотя это не может быть дальше от истины.

На самом деле, ИИ наделяет врачей новыми знаниями и возможностями, которые улучшают клиническое принятие решений и помогают достичь более положительных результатов для пациентов. Он перенаправляет их внимание от технического мышления о маневрировании проводом через сердце к более целостному мышлению о стратегии дела и том, как достичь лучшего возможного результата. Когда ИИ развертывается в роботизированных процедурных условиях, он может помочь создать энциклопедию исторического клинического и процедурного знания, к которой может обратиться любой врач, чтобы решить любое дело. Включение возможностей, таких как компьютерное зрение, революционизирует текущий стандарт ухода, оснастив врачей мощным инструментом, который может реагировать на и предотвращать осложнения до их возникновения. Все это делается без замены ключевого водителя в процессе – врача.

Установка основы с помощью данных и машинного обучения

Сегодня врачи в основном полагаются на личный опыт и индивидуальные навыки принятия решений, которые могут варьироваться в зависимости от их подготовки, количества процедур, которые они выполнили, и других факторов. В своей основе ИИ знакомит врачей с новыми данными и информационными инсайтами, которые ранее были недоступны им, что может быть особенно полезно в сложных процедурных условиях с использованием робототехники. В этих случаях, когда роботизированные устройства подключены к историческим хранилищам данных, ИИ предлагает непревзойденную ценность, заполняя пробелы в знаниях с помощью инсайтов из тысяч подобных дел. Наделив врача доступом к историческим данным дел за пределами его собственного опыта, они могут смягчить некоторые риски, связанные с этими сложными процедурами.

Машинное обучение позволяет роботизированной системе учиться на опыте и адаптироваться к новым входным данным. В свою очередь, робот может автоматизировать свои движения, чтобы отразить те же техники, которые используют лучшие врачи мира, что увеличивает шансы на решение проблем, возникающих во время дела. В конечном итоге это позволяет врачам сосредоточить свое внимание на стратегии дела и более эффективно реагировать на осложнения. Этот тип данных, основанных на инсайтах, напоминает, как данные радикально изменили ландшафт профессионального бейсбола в начале 2000-х годов, подчеркнутый выпуском книги Манибол. Книга следила за командой Oakland Athletics и менеджером Билли Бином, который использовал подход, основанный на данных и доказательствах, для построения команды, а не полагался на устаревшие методы, лишенные данных. В свою очередь, эта модель была огромным успехом и эффективно спровоцировала новую эру игры, движимую данными.

В здравоохранении база данных процедурного знания, работающая на машинном обучении, создает аналогичные инсайты для врачей, оснастив их ценными сведениями, которые ранее были недоступны. Возможность рассматривать пациента на фоне тысяч подобных дел позволяет врачам принимать лучшие, более обоснованные решения о том, как подойти к делу.

Следующий шаг: компьютерное зрение и высокая автоматизация

Полный потенциал ИИ в роботизированных процедурных условиях полностью реализуется, когда данные, основанные на инсайтах, и машинное обучение сочетаются с компьютерным зрением, позволяя роботизированной системе интеллектуально определять и реагировать на ситуации на основе богатых изображений. В кардиоваскулярных вмешательствах значительная часть времени процедуры посвящена манипуляциям с проводом, многие из которых являются методом “проб и ошибок” для навигации через сосуды. Этот метод потенциально может привести к неправильному размещению медицинских устройств, таких как стенты, или к более длительному времени процедур, что увеличивает воздействие радиации на врачей и пациентов.

Но по мере того, как автоматизированные системы продолжают учиться эффективным движениям и создавать правила, основанные на знаниях, мы можем позволить компьютерному зрению автоматизировать более крупные части процедуры. Компьютерное зрение также позволяет системе обнаруживать осложнения до их возникновения, такие как когда проводник выходит за пределы, и может автоматически выполнять корректирующие действия, чтобы доставить устройство и предотвратить вред пациенту.

Важно отметить, что автоматизация, независимо от отрасли, находится на спектре, и автомобильная промышленность предлагает солидный пример этого. Многие современные автомобили имеют некоторую степень низкоуровневой автоматизации, такую как помощь при торможении, адаптивный круиз-контроль и центрирование в полосе. На другом конце спектра производители, такие как Tesla (TSLA ), автоматизируют все критически важные функции безопасности, требуя меньше действий от водителей, хотя водители все еще необходимы. То же самое верно для автоматизации в здравоохранении. В конечном итоге ИИ-автоматизация сохраняет врачей в водительском кресле, автоматизируя определенные задачи, которые отвлекают внимание врачей от критически важных элементов, таких как стратегия дела и реагирование на осложнения.

ИИ ставит врачей в центр

Беспокойства об ИИ и автоматизации, заменяющих врачей, просто не имеют никаких оснований и не основаны на полном понимании того, как здравоохранение развертывает ИИ и машинное обучение. Как и автономные автомобили нуждаются в водителе, автоматизированные интервенционные процедуры, над которыми мы работаем, будут нуждаться в руководстве врача, но с добавленным опытом цифровой энциклопедии, построенной на опыте других высококвалифицированных врачей со всего мира. Автоматизация будет стандартизировать способ выполнения процедур на очень высоком уровне качества, что соответствует основной цели роботизированной автоматизации – делая дела более безопасными, быстрыми и эффективными, а также снижая травму пациента.