Команда Medical Brain від Google зараз активно працює над спеціалізованою системою штучного інтелекту. Інженери розраховують, що ця розробка буде здатна достатньо точно передбачити ризик смерті пацієнтів лікарень. І перші результати показують, що вона справді має дещо більшу точність, ніж традиційна лікарняна система.
Про систему
Medical Brain використовує для аналізу інформацію, яка раніше була непридатна для обробки, і генерує свій власний прогноз. Після введення даних AI робить прогнози щодо ймовірності настання смерті, одужання чи виписки з лікарні та реадмісії (регоспіталізації). Команда Google вказує, що їхній прогнозний алгоритм випередив традиційні клінічні прогностичні моделі у всіх випадках. Тому цей підхід може бути використаний для створення точних та масштабованих прогнозів різних сценаріїв розвитку хвороби.
В одному з досліджень Google застосував свій алгоритм до аналізу стану пацієнтки з метастатичним раком молочної залози. Через 24 години після того, як жінка була привезена у лікарню, Google Medical Brain оцінив вірогідність того, що вона помре у лікарні, в 19,9%, на відміну від показника 9,3%, який був спрогнозований госпітальною системою раннього попередження (Early Warning Score). Але менш ніж через 2 тижні пацієнтка таки померла від хвороби.
Реперні точки аналізу
Щоб зробити прогноз штучний інтелект виділив 175 639 точок даних з електронних медичних записів, включно з рукописними нотатками. Таким чином, основна різниця між розробкою Google та попередніми підходами глибинного навчання полягає в тому, що раніше аналіз був зосереджений на підмножині характеристик, доступних в електронних записах про здоров’я пацієнта (EHR — Electronic Health Record), а не всіх даних, доступних в EHR, які включають в себе клінічні нотатки з неофіційними текстовими зауваженнями, а також велику кількість структурованих та напівструктурованих даних. Алгоритм Google проаналізував 216 221 госпіталізацію з 114 000 пацієнтами — і понад 46 млрд точок даних з їх електронних медичних записів.
Це не перший випадок, коли штучний інтелект Google застосовується в галузі охорони здоров’я. На початку цього року компанія DeepMind співпрацювала з Департаментом у справах ветеранів США щоб обробити 700 000 медичних записів ветеранів і передбачити ознаки імовірної швидкої смерті пацієнтів.
Голосова стенографія
Компанія також працює над розробкою системи розпізнавання голосу для диктування клінічних нотаток, що дозволить скасувати обов’язкове введення тексту лікарем. В цьому конкретному випадку головна проблема полягає в точності розпізнавання, адже навіть найменші помилки в протоколі пацієнта можуть призвести до неправильного лікування в майбутньому. Доктор Стівен Лін (Steven Lin), який очолює це дослідження в Google, зауважив, що задача є складнішою, ніж здавалося. Але якщо вона буде вирішена, то це допоможе лікарям приділяти більше уваги пацієнтам, а не канцелярській роботі.
Разом з тим, якщо Google зможе одночасно спростити процес введення даних та покращити засоби, за допомогою яких такі дані використовуються, це може скоротити вірогідність лікарської помилки в індустрії в цілому.
Опір з боку пацієнтів
Найбільша проблема для компанії – отримати дані для аналізу, які зазвичай закриті з міркувань особистої безпеки. У 2016 році компанія зіткнулася із дуже негативною реакцією пацієнтів, коли з’ясувалося, що Google отримала доступ до даних 1,6 млн пацієнтів без їх згоди від трьох лікарень у Лондоні. Пізніше ці дані були використані для розробки програми, яка б повідомляла лікарів, що пацієнт може мати хворобу печінки.
Крім того, існують застереження, що AI буде занадто багато радити лікарям про те, який пацієнт має отримати більше лікування. Адже якщо AI зробив прогноз, що для пацієнта існує смертельна загроза, то логічно припустити, що лікарі повинні приділити йому більше уваги. Таким чином будуть обділені інші пацієнти, а наскільки це буде справедливо, особливо якщо штучний інтелект помилився?
ЧИТАЙТЕ ТАКОЖ:
- Технотренди в медицині: загальний огляд
- Канадці пропонують загоювати рани, друкуючи шкіру одразу на тіло людини
- Робототехника, AI и блокчейн в современной фармацевтике
Джерело: TNW