Штучний інтелект для посилення, а не заміни лікарів – лідери думок

Від: Дуг Тіні, радник з інновацій та колишній операційний директор Corindus

Штучний інтелект та його застосування в сфері охорони здоров’я значно дорослі за останні кілька років. Технології штучного інтелекту тепер більш доступні для працівників охорони здоров’я, ніж будь-коли раніше, і вони пропонують величезні можливості в сфері охорони здоров’я, особливо в складних роботизованих процедурах, які вимагають виняткової кількості знань і передбачення від лікарів. На жаль, все ще існує переконання, що штучний інтелект, внаслідок свого дорослішання, неминуче замінить роль лікаря, хоча це не може бути далі від істини.

Насправді штучний інтелект наділяє лікарів новими знаннями та можливостями, які покращують клінічне прийняття рішень та допомагають досягти більш позитивних результатів для пацієнтів. Він переносить їхню увагу від технічного мислення про маневрування дротовим проводом через серце до більш цілісного мислення про стратегію випадку та те, як досягти найкращого можливого результату. Коли штучний інтелект застосовується в роботизованих процедурних умовах, він може допомогти створити енциклопедію історичної клінічної та процедурної інформації, до якої може звернутися будь-який лікар, щоб вирішити будь-який випадок. Інтеграція можливостей, таких як комп’ютерне зору, революціонізує сучасний стандарт лікування, забезпечуючи лікарів потужним інструментом, який може реагувати на та запобігати ускладненням до їх виникнення. Все це робиться без заміни ключового учасника процесу – лікаря.

Створення основи з даних та машинного навчання

Сьогодні лікарі в основному покладаються на особистий досвід та індивідуальні навички прийняття рішень, які можуть варіюватися залежно від їхньої підготовки, кількості процедур, які вони здійснили, та інших факторів. У своїй основі штучний інтелект знайомить лікарів з новими даними та інформаційними інсайтами, які раніше були недоступні їм, що може бути особливо корисним у складних процедурних умовах з використанням робототехніки. У цих випадках, коли роботизовані пристрої підключені до історичних баз даних, штучний інтелект пропонує неперевершену цінність, заповнюючи прогалини знань інсайтами з тисяч подібних випадків. Наділяючи лікаря доступом до історичної інформації про випадки за межами його власного досвіду, вони можуть помітно зменшити деякі ризики, пов’язані з цими складними процедурами.

Машинне навчання дозволяє роботизованій системі навчатися на досвіді та адаптуватися до нових входів. У свою чергу, робот може автоматизувати свої рухи, щоб відтворити ті самі техніки, які використовують найкращі лікарі світу, що збільшує шанси на успішне вирішення складностей, які виникають під час процедури. В кінцевому підсумку це дозволяє лікарям зосередитися на стратегії випадку та реагувати на ускладнення більш ефективно. Цей тип даних інсайтів нагадує, як дані кардинально змінили ландшафт професійного бейсболу на початку 2000-х років, підкресленого виходом книги Менібол. Книга слідувала за командою Окленд Атлетікс та менеджером Біллі Біном, який застосовував дані-орієнтований, доказовий підхід до будівництва команди, а не покладався на застарілі методи, які не мали даних. У свою чергу, ця модель була величезним успіхом і ефективно спровокувала нову еру гри, керованої даними.

У сфері охорони здоров’я база даних процедурної інформації, підтримувана машинним навчанням, створює подібні інсайти для лікарів, забезпечуючи їх цінною інформацією, яка раніше була недоступна. Можливість розглянути пацієнта на тлі тисяч подібних випадків дозволяє лікарям приймати кращі, більш обґрунтовані рішення щодо того, як вони підходять до випадку.

Наступний крок: комп’ютерне зору та висока автоматизація

Повний потенціал штучного інтелекту в роботизованих процедурних умовах повністю реалізується, коли дані інсайти та машинне навчання поєднуються з комп’ютерним зором, що дозволяє роботизованій системі інтелектуально ідентифікувати та реагувати на ситуації на основі багатих даних зображень. У кардіоваскулярних втручаннях значна частина часу процедури присвячена маніпуляціям з дротовим проводом, більша частина яких є методом “спроб і помилок” для навігації через судини. Цей метод може потенційно привести до неправильного розміщення медичних пристроїв, таких як стенти, або результатувати в триваліші процедури, які збільшують радіаційне опромінення лікарів і пацієнтів.

Але, оскільки автоматизовані системи продовжують навчатися ефективним рухам і створювати правила, засновані на знаннях, ми можемо дозволити комп’ютерному зору автоматизувати більші частини процедури. Комп’ютерне зору також дозволяє системі виявляти ускладнення до їх виникнення, наприклад, коли проводник виходить за межі судини, і може автоматично виконувати коригувальні дії для доставки пристрою та запобігання шкоди пацієнту.

Важливо, що автоматизація, незалежно від галузі, знаходиться на спектрі, і автомобільна промисловість пропонує солідний приклад цього. Багато сучасних автомобілів мають певний рівень низької автоматизації, такий як система допомоги при гальмуванні, адаптивний круїз-контроль та центрування в смугі. На іншому кінці спектру виробники, такі як Тесла, автоматизують всі критичні для безпеки функції, що вимагає менше дій від водіїв, хоча водії все ще необхідні. Те саме стосується автоматизації в сфері охорони здоров’я. В кінцевому підсумку штучний інтелект забезпечує автоматизацію, яка тримає лікарів за кермом, автоматизуючи певні завдання, які відволікають лікарів від критичних елементів, таких як стратегія випадку та реакція на ускладнення.

Штучний інтелект ставить лікарів в центр

Обставини щодо штучного інтелекту та автоматизації, які замінять лікарів, просто не мають жодної підстави та не ґрунтуються на повному розумінні того, як сфера охорони здоров’я застосовує штучний інтелект та машинне навчання. Як і автономні автомобілі потребують водія, так і автоматизовані втручання, які ми працюємо над їх створенням, будуть потребувати керівництва лікаря, але з доданим експертним знанням цифрової енциклопедії, побудованої на досвіді інших висококваліфікованих лікарів з усього світу. Автоматизація стандартизує спосіб виконання процедур на дуже високому рівні якості, що відповідає основній меті роботизованої автоматизації – зробити випадки безпечнішими, швидшими та більш ефективними, а також зменшити травму пацієнта.