«От искусственного интеллекта - ответ к здравоохранению будущего, даже на Сардинии»

Исследование, которое начинается на Сардинии и направлено на то, чтобы подчеркнуть важность подхода к медицине, который становится все более глобальным и в то же время адаптируется к реальным потребностям ухода за пациентами.

Подход, который рассматривает фигуру врача с его академической подготовкой и его собственным богатством знаний и опыта как существенный и ключевой элемент, но с базовой идеей важности с точки зрения результатов и преимуществ вмешательство на более позднем этапе создания искусственного интеллекта на основе баз данных.

«Эволюция клинической медицины: от экспертного мнения к искусственному интеллекту» - так называется публикация, опубликованная в 2021 году в престижном журнале «Перевод критической медицины».

Среди авторов много сардинцев, таких как нефролог из Кальяри Антонио Барракка , разработчик и эксперт в области "машинного обучения" Мауро Контини , инженер-электронщик и разработчик Стефано Ледда , инженер-электронщик и эксперт в области "компьютерных наук" Джанмария Манкосу и другие. старший инженер CRS4 Джованни Пинторе . Рядом с ними Киануш Кашани , нефролог клиники Мэйо в Рочестере, штат Миннесота, и Клаудио Ронко , директор Международного института исследований почек в Виченце.

Антонио Барракка, также основатель abcGO!, Стартапа, представленного в 45 странах с 9 приложениями, которые содержат более 100 приложений для клинической практики, объясняет это L'Unione Sarda.

«Это исследование, которое уже относится к профессиональному профилю авторов - врачей, статистиков, разработчиков и экспертов в области технологий - подчеркивает его главную цель: сосредоточить внимание на том, как сегодня фигура врача должна все больше взаимосвязываться с другими профессиями. Отправной точкой всегда является профессионал, который перед пациентом должен уметь использовать знания и навыки, чтобы поставить диагноз как можно точнее ».

Пример?

«Например: когда пациент прибывает в отделение неотложной помощи, врач должен предоставить первую и своевременную реакцию. Роль машины, должным образом обученной конкретными специалистами, проявляется на более позднем этапе, например, путем пересечения миллионов данных, которые человек по понятным причинам не может этого сделать, и, ища похожие случаи, чтобы узнать о применяемых в мире методах лечения и достигнутых клинических результатах ".

Настоящая ИТ-революция доступна врачам ...

«Сейчас очень много информации собирается по разным каналам. Большинство из них поступают из систем Интернета вещей (IoT), подключенных к устройствам телемедицины, которые постоянно контролируют пациента. Но они также могут исходить из различных изображений рентгеновских лучей или компьютерной томографии. Цель состоит в том, чтобы превратить все это богатство информации в знания. Вспомните знаменитые Apple Watch, которые постоянно отслеживают сердцебиение пациента и другие жизненно важные показатели. Предоставление этой информации эксперту и быстрое выполнение может означать раннюю и точную диагностику. Или даже рассчитать риск для каждого пациента заболеть определенной патологией в будущем. Это действительно была бы революция ».

В исследовании «интеллектуальному анализу данных» уделяется большое внимание: почему это так важно и что вам нужно знать о конкретных профессиональных деятелях?

«Интеллектуальный анализ данных», буквально от английского «извлечение данных», является отправной точкой, то есть набор техник и методологий, целью которых является извлечение полезной информации из больших объемов данных, так называемые «большие объемы данных». data », информация, которую затем должно изучить« машинное обучение ». Методы и стратегии, применяемые к операциям «интеллектуального анализа данных», в значительной степени автоматизированы и состоят из специального программного обеспечения и алгоритмов, подходящих для одной цели. Но они требуют определенных навыков работы с компьютером и степени магистра, и, следовательно, врачей необходимо во все большей степени получать поддержку со стороны конкретных профессиональных деятелей ".

Не могли бы вы теперь лучше объяснить, что такое «машинное обучение», еще один центральный аспект исследования, и что стоит за автоматическим обучением машин?

«Искусственный интеллект использует статистические методы для постепенного улучшения способности алгоритма определять эталонные шаблоны при анализе данных. Таким образом, машинное обучение на практике - это модель, которая учится на примерах. Для каждой задачи предоставляются примеры машинного обучения в виде входных данных или «классификаций» и выходных данных или «меток». Возьмем, к примеру, гистологическое исследование, прочитанное патологом, оцифрованное и преобразованное в классификации (набор всех пикселей, составляющих исследование) и в метки (информация, которая классифицирует тип имеющейся патологии). Используя алгоритм для обучения на основе наблюдений, вы можете определить, как запустить карту, которая объединяет классификации с надписями для создания обобщаемой модели. Таким образом, каждая новая модель будет выполнена правильно даже при новых гистологических исследованиях, ранее не проводившихся патологом ».

Есть ли какие-нибудь положительные примеры применения искусственного интеллекта в медицине?

«Доктор под рукой» - это приложение, запущенное в 2017 году и сегодня очень широко распространенное в Соединенном Королевстве: оно появилось в результате сотрудничества между Babylon Health, компанией по оказанию медицинских услуг, и Национальной службой здравоохранения (NHS). Через приложение пациент может получить доступ к системе сортировки на основе чат-бота, который анализирует сообщенные симптомы и предлагает некоторые ответы, например, записывает видео на прием к семейному врачу или, в некоторых случаях, отправляется в отделение неотложной помощи. Граждане также могут получить прямой доступ к консультациям, доступным 24 часа в сутки, обычно в течение 2 часов с момента запроса. За консультацией может последовать фармакологический рецепт, совет по лечению или указание на консультацию специалиста.

Цель?

«Миссия Babylon Health состоит в том, чтобы снизить нагрузку на врачей и больничные службы, особенно в отделения неотложной помощи, и предоставить более качественное обслуживание граждан, чтобы сделать медицинское обслуживание доступным, доступным и, по сути,« доступным, но не доступным ».

Другой пример?

«Ping An Good Doctor», гигант, возглавляемый Фангом Вейхао и крупнейшим китайским оператором телемедицины, с более чем 300 миллионами пользователей, одной пятой населения Дракона. Он предлагает цифровые медицинские услуги и платформу электронной коммерции, специализирующуюся на здравоохранении с профессионалы доступны в любое время с помощью приложений искусственного интеллекта. Мало того: компания также создала клиники, где можно круглосуточно получить немедленную и своевременную диагностику.

Многие из людей, которые полагаются на это приложение, - это люди, которые живут в сельской местности и поэтому не имеют надлежащих услуг. И самый важный аспект приложения заключается в том, что за ним стоит работа сотен ученых, которые разработали серию точных рекомендаций: поэтому машина работает на основе информации, предоставленной профессионалами. В таком случае диагноз не ставится автоматически, а ставится на основании научной литературы ».

На Сардинии настоящий дефицит белых халатов. Как вы думаете, могут ли инструменты такого типа найти эффективное применение на острове?

«На Сардинии в первую очередь необходимо рассмотреть вопрос о цифровизации и компьютерной грамотности среди всех слоев населения, который еще предстоит пройти долгий путь. Также очень не хватает белых халатов. И необходимость в лучшем случае реорганизовать здравоохранение. Начнем с ключевого момента: говорят, что на острове пропали без вести 1400 врачей, но этот факт считается органическим из прошлого. Так почему бы не выдвинуть гипотезу об обновлении кадров, возможно, избавив самых опытных врачей от дежурства и ночных охранников и, таким образом, дав им время изучить и поделиться всеми данными, доступными и содержащимися, например, в медицинских записях, которые будут оцифрованы? Кроме того, существует проблема, что на Сардинии много небольших больниц с диагностическими услугами, но нет рентгенологов. Почему бы не создать единый диагностический центр, в котором можно было бы обрабатывать различные изображения, полученные в разных местах? Это было бы ответом на потребность в более своевременной и, скорее всего, более точной диагностике ».

Есть ли в этой местности модели, на которых остров мог бы черпать вдохновение?

«Я приведу вам пример Zebra Medical Vision, израильского стартапа, который использует технологию искусственного интеллекта для чтения данных компьютерной томографии. Компания, получившая гранты от Израильского управления инноваций, работает над обнаружением ранних признаков рака груди и остеопороза, анализируя информацию и составляя медицинские отчеты с точностью до 90%. В Соединенных Штатах в течение некоторого времени отчеты о некоторых диагностических тестах с визуализацией обрабатываются для ускорения времени экспертами, удаленно связанными из Бангалора и посвященными исключительно этой деятельности ".

Новая медицинская культура, все более заметное использование искусственного интеллекта и больших данных и все больше и больше людей подключаются к Интернету: какие еще ингредиенты для здоровья завтрашнего дня?

«Прежде всего, включение конкретных профессионалов из университетов, которые все чаще реагируют на этот« комплексный »подход с помощью машин: врачам полезно получать поддержку со стороны экспертов в области статистики, инженерии и информационных технологий. А затем возможность систематизировать данные, что в Италии сегодня случается слишком редко: электронные медицинские карты почти не используются, в больницах часто досье пациента обновляется только после выписки и с единственным указанием окончательного диагноза. Представьте себе систему, в которой врачи получают информацию о пациенте, перенесшем инсульт, находясь в машине скорой помощи. Или что данные тысяч, миллионов людей могут быть использованы врачом для определения наилучшего лечения пациента с определенной формой рака или для прогнозирования, как учит Ковид, развития эпидемии. Это всего лишь простые примеры того, что цифровая медицина и правильное использование больших данных могут предложить уже сегодня. С этическим уточнением: машина никогда не ставит диагноз, всегда должен быть медицинский менеджер, который обрабатывает то, что предлагает машина. Таким образом, никакого автоматизма, но важная помощь машин, чтобы всегда работать лучше, сводя к минимуму возможность ошибки ".