A „bizonyítékokon alapuló orvoslás” már felforgatja az orvosi hivatást és dehumanizálja a betegellátást, de az AI alkalmazása a kezelés és az eredmények előrejelzésére több nagyságrenddel rosszabb. Ha a Google tévesen jósolja a közelgő megszűnését, akkor pénzt takarítanak meg a kezeléssel? ⁃ TN szerkesztő
Egy késői stádiumú emlőrákos nő egy városi kórházba érkezett, folyadékkal már elárasztva a tüdejét. Látta két orvosát, és radiológiai vizsgálatot kapott. A kórházi számítógépek olvassák az életfontosságú jeleit, és becslések szerint 9.3 százalékos esélyt jelentenek arra, hogy tartózkodása alatt meghal.
Aztán jött a Google sora. A cég által létrehozott új típusú algoritmus felolvasta a nőt - 175,639 19.9 adatpont -, és megadta halálának kockázatának értékelését: XNUMX százalék. A napokban elhunyt.
Az azonosítatlan nő halálának bántalmazó beszámolóját a Google májusban tette közzé az ideghálózatok egészségügyi ellátási potenciálját kiemelve - ez egy olyan mesterséges intelligencia szoftver, amely különösen alkalmas az adatok automatikus megtanulására és fejlesztésére. A Google létrehozott egy eszközt, amely előrejelzheti a betegek sokaságát, ideértve azt is, hogy meddig tartózkodhatnak az emberek a kórházakban, milyen lehet az esélyük az újbóli befogadásukra, és milyen eséllyel hamarosan meghalnak.
Az orvosi szakértőket leginkább lenyűgözte a Google azon képessége, hogy szétválaszthassa a korábban nem elérhető adatokat: a PDF-be eltemetett vagy a régi táblázatokba írt megjegyzések. Az idegháló ezt a szabálytalan információt összegyűjtötte, majd kiszámította az előrejelzéseket. És sokkal gyorsabban és pontosabban csinálta, mint a létező technikák. A Google rendszere azt is megmutatta, hogy mely rekordok vezetik a következtetéseket.
A kórházak, az orvosok és más egészségügyi szolgáltatók évek óta próbálják jobban felhasználni az elektronikus egészségügyi nyilvántartásokat és más betegadatokat. A megfelelő időben megosztott és kiemelt több információ életet menthet - és legalábbis segít abban, hogy az egészségügyi dolgozók kevesebb időt töltsenek papírmunkával, és több időt fordítsanak a betegellátásra. Az egészségügyi adatok bányászatának jelenlegi módszerei azonban költségesek, nehézkesek és időigényesek.
A mai prediktív modellekhez fordított idő 80 százaléka az adatok reprezentatívvá tételéhez szükséges „kutatási munkának” felel meg - mondta Nigam Shah, a Stanford University egyetemi docens, aki a Google kutatási munkájának társszerzője. közzétett a Nature folyóiratban. A Google megközelítése ezt elkerüli. "Bedobhatja a konyhai mosogatót, és nem kell aggódnia emiatt" - mondta Shah.
A Google következő lépése ennek a prediktív rendszernek a klinikákba történő áthelyezése - mondta Jeff Dean, az AI vezetője a Bloomberg Newsnak májusban. Dean egészségkutató egysége - amelyet néha orvosi agynak is neveznek - számos AI eszközön dolgozik, amelyek olyan pontossággal képesek megjósolni a tüneteket és betegségeket, amelyek reményt és riasztást is jelentenek.
A cégen belül sok izgalom van a kezdeményezés miatt. "Végre találtak egy új alkalmazást az AI számára, amelynek kereskedelmi ígérete van" - mondja az egyik Google-alkalmazott. Amióta az Alphabet Inc. Google 2016-ban „AI-first” vállalatnak nyilvánította magát, ezen a területen végzett munkájának nagy része a meglévő internetes szolgáltatások fejlesztésére fordult. Az Medical Brain csapat által elért előrelépések lehetőséget adnak a Google-nek, hogy betörjön egy vadonatúj piacra - Larry Page és Sergey Brin társalapítók újra és újra kipróbálták.
Az egészségügyben használt szoftvereket manapság nagyrészt kézzel kódolják. Ezzel szemben a Google megközelítése, ahol a gépek megtanulják önállóan elemezni az adatokat, „csak átugorhatja az összes mást” - mondta Vik Bajaj, a Verily volt ügyvezetője, az Alphabet egészségügyi kar és a Foresite Capital befektetési vállalkozás ügyvezető igazgatója. "Megértik, milyen problémákat érdemes megoldani" - mondta. "Most elég kis kísérletet hajtottak végre, hogy pontosan tudják, mi a gyümölcsöző irány."
Dean előirányozza az AI rendszert, hogy az orvosokat bizonyos gyógyszerek és diagnózisok irányába irányítsa. Egy másik Google kutató szerint a meglévő modellek hiányoznak a nyilvánvaló orvosi eseményekről, beleértve azt is, hogy a beteg korábban műtétet végzett-e. A személy a meglévő, kézzel kódolt modelleket az egészségügyi ellátás „nyilvánvaló, hatalmas akadályának” nevezte. Az a személy kérte, hogy ne kerüljön azonosításra a folyamatban lévő munka megvitatásakor.
wpDiscuz