(HealthDay)—Zurück vor coronavirus übernahm die Schlagzeilen, jede Woche scheint zu bringen ein weiterer Bericht über künstliche Intelligenz schlug die menschlichen ärzte, die auf alles von der Diagnose Hautkrebs zu entdecken Lungenentzündung auf der Brust X-Strahlen.
Aber diese künstliche Intelligenz (KI) Werkzeuge—computer-Programme, die besser auf eine Aufgabe durchzuführen, indem Sie „ausgebildet“ auf die richtige Art von Daten—sind Jahre Weg von sein verwendet, um zu diagnostizieren, die real-life-Patienten, laut den ärzten helfen, zu entwickeln und zu testen.
„Wir haben noch eine Menge von unbekannten im Hinblick auf die Verallgemeinerung und die überprüfung dieser Systeme, bevor wir beginnen können, um Sie als standard der Versorgung,“ sagte Dr. Matthew Hanna, ein Pathologe am Memorial Sloan Kettering Cancer Center in New York City.
Verallgemeinern bedeutet das erstellen einer AI-tool, das verwendet werden kann, in mehreren Krankenhäusern, und die Validierung beinhaltet die Prüfung und Anpassung von AI-tool, um sicherzustellen, es ist richtig.
„Diese sind die Arten der Studien, die wir tun müssen, um sicherzustellen, dass diese Modelle ordnungsgemäß ausgeführt werden und nicht potenziell Schaden Patienten,“ Hanna erklärt.
Inzwischen sind die Menschen nicht in Eile zu tauschen, Ihren Arzt für eine Diagnose AI.
In einem Jahr 2019 der New York University-Harvard-Studie, business-school-Schüler sagte, Sie wäre OK mit immer schlechterer Qualität Gesundheit-Pflege so lange wie es vorgesehen war, von einem Menschen statt von AI. Menschen, die widerstanden AI, die Autoren der Studie gefunden, da Sie der Meinung es würde nicht nehmen Ihre „idiosynkratische Merkmale und Umstände“ zu berücksichtigen.
Forschung gegenüber der realen Welt
Ob es den Menschen gefällt oder nicht, die KI wird zunehmend spielen eine unterstützende Rolle in der Medizin unterstützen, effizienter zu arbeiten und konsequent. Die US-amerikanische Food and Drug Administration genehmigt hat Dutzende von AI-Plattformen für Anwendungen wie überwachung von Patienten aus der Ferne, zu identifizieren Gehirn Blutungen auf CT-scan, erkennen anormale herzrhythmen basierend auf der Apple Watch-Aufnahmen, und auch die Diagnose Autismus.
Alle diese Werkzeuge werden überwacht, was bedeutet, Sie nicht gehen Sie aus und lernen, die Dinge auf eigene. Denke, von Ihnen als vertrauenswürdigen Helfer hinter den kulissen arbeiten, und bietet Vorschläge, aber keine Entscheidungen zu treffen.
KI-Werkzeuge entwickelt werden, zu beschleunigen, Diagnose und Behandlung von Krebs, zum Beispiel, indem Sie helfen Radiologen in jobs, die Sie jetzt tun müssen, mit der hand, wie „Bahnsteuerung“ oder manuell Zeichnung die Grenzlinie zwischen einem tumor und normalem Gewebe auf mehrere Bilder.
„Was wir wirklich tun wollen ist, in einer strukturierten Art und Weise, zu lehren, einen Algorithmus zu finden, Lungen-Knötchen, charakterisieren Sie nach der standard-Klassifikation schema, und dann helfen, Radiologen legen Sie Sie in eine nützliche Bericht“, erklärt Dr. Bibb Allen Jr, chief medical officer der American College of Radiology Data Science Institute.
„AI, ist alles über Informationen und bringt Informationen, die als angemessen für die ärzte, die Pflege und Betreuung der Patienten,“ Allen Hinzugefügt. „Wir haben eine explosion von Daten um unsere Patienten, aber es ist schwer zu erreichen.“
‚Mehr Effizienz‘
Radiologen, die den Wechsel von reading X-ray-Filme, auf Licht-Boxen zur Interpretation von Bildern auf Bildschirmen, die vor Jahrzehnten. Aber die Digitalisierung ist nicht so weit für Pathologen, von denen viele noch immer spähte durch Mikroskope in dünne Scheiben durch Biopsie gewonnene Gewebe fixiert auf Objektträger aus Glas.
Auch wenn die Beurteilung von Dias auf einen computer, „es kann sehr zeitaufwändig sein für Pathologen manuell zu überprüfen, die Bilder aller Lymphknoten-Proben zu identifizieren potentielle metastatische Krankheit,“ Hanna merkte. „Wenn ein AI-Modell ausgebildet ist, um das Vorhandensein oder die Abwesenheit von metastasierendem Brustkrebs, das automatisierte screening könnte helfen triage Fällen für Pathologen—bringen spezifische Fälle, um Ihre Aufmerksamkeit.“
AI-nicht ersetzen werden, Pathologen, der Bericht mehrere andere diagnostische Befunde für jedes Exemplar, das Sie zu überprüfen, Hanna Hinzugefügt. „Aber AI könnte eine größere Effizienz zu potenziell abrasieren Stunden, oder sogar Tage, so dass die Pathologie-Berichte können abgeschlossen werden, früher für die Patienten“, sagte er.
„Wir haben einen sehr großen Mangel prognostiziert Pathologen in den USA, und wir haben auch eine erheblich erhöhte Arbeitsbelastung, so dass ich denke, dass diese machine-learning-Modelle wird eine Notwendigkeit in der Zukunft,“ Hanna erklärt.
Allen wies darauf hin, dass „es nicht über Nacht geschehen. Jedes Jahr, wir sind nur gehen, um mehr und mehr AI-tools in der Art, wie wir Pflege für die Patienten. Es wird Dinge zu tun, die sind nur gehen, um im Laufe der Zeit zu verbessern, wie wir kümmern uns um die Patienten. Es ist nicht, ‚Oh, wir betätigte einen Schalter, und das haben wir AI,'“, fügte er hinzu.