Kaip kompiuteriai palaiko gydytojus

Specialiai apmokyti kompiuteriai kartais gali nustatyti tikslesnę diagnozę nei gydytojai. Jie galėtų palaikyti medicinos specialistus daugelyje sričių

Balso padėjėjai, tokie kaip „Siri“ ar „Alexa“, kurie, jei pageidaujama, išjungia vonios kambario šviesą. Navigacijos sistemos, rodančios spūsčių riziką ir siūlančios apvažiavimo kelius. Interneto reklaminės juostelės, kurios rekomenduoja papildomus produktus įsigijus internetinį pirkinį. Dirbtinis intelektas (AI) jau seniai rado kelią į mūsų kasdienį gyvenimą. Ir dabar medicina taip pat atrado šios technologijos galimybes. Beveik kiekvieną dieną mokslinių tyrimų grupės praneša apie naujus būdus, kaip dirbtinis intelektas galėtų padėti gydytojams - nustatant diagnozę, renkantis terapiją ar stebint ligos progresą.

Paprasčiau tariant, dirbtinis intelektas veikia kaip žmogaus smegenys. Pirmiausia kompiuteriams tiekiama daug duomenų, kuriuos jie naudoja atpažinti vaizdus arba pateikti atsakymus į klausimą. Ekspertai čia kalba apie mašininį mokymąsi, o kai jis toliau tobulinamas, jie kalba apie gilųjį mokymąsi ar neuroninius tinklus.

Mašinos gali geriau atpažinti modelius

Bet ar galite pasikliauti tokiais rezultatais? Ar kompiuteris rentgeno vaizde atpažįsta vėžį taip pat gerai, kaip ir gydytojas? Arba dar geriau? „Dirbtinis intelektas į auglio biologiją žvelgia kur kas giliau, nei gali žmogaus smegenys“, - sako profesorius Michaelas Forstingas, Eseno universitetinės ligoninės vyriausiasis radiologas. "Tai atpažįsta modelius, kurių nematome". Štai kodėl tyrimai daro išvadą, pavyzdžiui, kad skaitmeninis gydytojas gali geriau atskirti gerybinius apgamus nuo melanomos nei dauguma kūno ir kraujo gydytojų.

Odos žymės: gerybinės ar piktybinės?

Ar pigmento žymė nekenksminga, ar tai juodos odos vėžys, melanoma? Dermatologai ne visada gali tai užtikrintai vertinti žiūrėdami į juos. Profesorius Holgeris Hänßle'as iš Heidelbergo universiteto dermatologijos klinikos sukūrė sistemą, kuri palaiko gydytojus jų darbe.

Vieno tyrimo metu jis pastebėjo skirtumą geriau nei dauguma 58 dermatologų. Tik labai patyrę gydytojai buvo tikslesni. Dabar sistema naudojama maždaug 40 praktikų. „Gydytojas visada pirmiausia turėjo pažvelgti į apgamą, - paaiškina Hänßle, - tik tada jis gali įjungti dirbtinį intelektą. Sprendimas lieka gydytojui. Jis taip pat gali atsižvelgti į kitą informaciją, pavyzdžiui, ar odos ženklas pasikeitė, ar jis yra naujas.

Daugelis mokslininkų kuria kitas programas, kai kurias iš jų ketinama pritaikyti praktiškai. Pavyzdžiui, Forstingo projektas: su 95 procentų tikimybe jo sistema gali naudoti magnetinio rezonanso tomografiją, norėdama nuspėti, ar gimdos kaklelio vėžys jau išsivystė metastazėmis. Nepašalinus audinių ir be profesionalaus gydytojo įvertinimo.

Mažiau įprasto darbo

Pavyzdžiui, kitų tyrėjų programos nustatė krūties vėžį mamogramose bent taip dažnai, kaip ir gydytojai. Plaučių vėžio diagnozė taip pat yra vienas iš toli pažengusių projektų.

Tačiau radiologui Forstingui AI iš pradžių turi dar vieną naudą. Galite atleisti gydytoją nuo daugybės įprastų užduočių. Pavyzdžiui, skaičiuojant išsėtine skleroze sergančių pacientų uždegimo židinius. Arba patikrinus naviko dydį.

Be kita ko, tai galėtų užkirsti kelią klaidoms, atsirandančioms dėl „patenkintų paieškų“, kaip sako gydytojai. Taigi iš pasitenkinimo atradus ieškomą radinį. Tada tai lengvai lemia tai, kad nepastebima kitų anomalijų. Nustatytas IS židinių skaičius, tačiau neatsižvelgiama į metastazes diagnozės srityje. Jei kompiuteris perims rutiną, gydytojas galėtų sutelkti dėmesį į viską, ką gali atskleisti įrašai.

Vienas gydytojas, 20 intensyviosios terapijos pacientų

Dr. Aleksandras Meyeris imas Sinnas, būsimasis širdies chirurgas Vokietijos širdies centre Berlyne. Jį formavo patirtis, kurią jis turėjo patirti būdamas jaunas gydytojas: kaip vienintelis intensyviosios terapijos skyriaus gydytojas, prižiūrėjęs 20 pacientų.

Meyer dabar maitino kompiuterį su 11 000 pacientų duomenimis ir iš jų sukūrė pagalbos sistemą. Taip surenkamas didelis duomenų kiekis
privatūs pacientai surenkami, suburiami ir analizuojami. „Tai leidžia kompiuteriui ankstyvoje stadijoje nustatyti komplikacijas, kurios dar nėra aiškiai matomos ir gali išvengti gydytojo, ypač įtemptose situacijose“, - aiškina Meyer. Tokiu būdu dirbtinis intelektas netgi gali užkirsti kelią mirčiai. Pavyzdžiui, todėl, kad tai leidžia greičiau įsikišti inkstų nepakankamumo atveju.

Geriau nei žmogus?

Kompiuteriai taip pat gali padėti diagnozuoti smegenų kraujavimą, kurio neatrado gydytojai. EKG rasite širdies aritmijas. Jie gali rekomenduoti kraujo užkrėtimo terapiją. Jie atpažįsta plaučių embolijas.

Bet dirbtinis intelektas neveikia tobulai. Jų diagnozių tikslumas dažnai viršija 90 proc., Bet beveik niekada nėra 100. Vis dėlto to dažnai pakanka, kad pranoktų gydytojus ar bent jau būtų lygiavertis su jais.

Dirbtinis gydytojas gali iš to pasimokyti - per papildomus duomenis, kurie į jį įvedami. Ar galite pasitikėti dirbtiniu intelektu, paprastai priklauso nuo jų kokybės. Suma nesvarbu. Labai svarbu, kad kompiuteris būtų tiekiamas teisinga informacija. Tai, be kita ko, rodo mokslininkų, sukūrusių kepenų tyrimo sistemą iš kompiuterinių tomografijų, patirtis.

Tai gerai veikė, bet Azijos pacientų organai neveikė. Anatominė padėtis šiek tiek skiriasi nuo europiečių. Programa sugebėjo atpažinti Azijos kepenis kaip tokias tik įvedusi atitinkamus vaizdus.

Ištvermės testas dažnai praleidžiamas

Dėl tokių klaidų tampa aišku, kodėl svarbu sistemų kokybės kontrolė. Pirmiausia jis atliekamas ištyrus kompiuterio sistemos tikslumą. Prieš pradedant rinką, būtų tikslingas ištvermės testas realiose situacijose, jei įmanoma, tiesioginis palyginimas: vien medicininė diagnozė, palyginti su medicinine diagnostika, palaikant kompiuterį. Tačiau kadangi sistemos priskiriamos medicinos prietaisams, tokie bandymai nėra privalomi ir dažnai neatliekami.

Kita vertus, dabar medicina beveik natūraliai pasitiki kompiuteriu ir kitose srityse. Pavyzdžiui, anksčiau medicinos darbuotojai skaičiavo ląsteles kraujo mėginyje po mikroskopu, šiandien tai daro automatizuotos sistemos - ir tai daro kur kas patikimiau ir mažiau diagnozavus nei apmokyti specialistai.

Pagalba ar pakeitimas?

Tačiau daugeliui gydytojų kelia nerimą tai, kad procesai kompiuteryje galiausiai atspindi savotišką „juodąją dėžę“. Kokiu būdu, kokiomis analizės sekomis nustatoma diagnozė ar terapijos rekomendacijos, paprastai nėra aišku. Gydytojams tai nepatinka labiau nei pacientams. Todėl IT specialistai jau siekia užtikrinti, kad kompiuteriai pateisintų tam tikrą jų rezultatą.

Bet kokiu atveju vienas dalykas yra aiškus: kiek skaitmeninė pagalba bus naudinga ateityje, ji nepakeis gydytojo. Viena vertus, vadinamuoju algoritmu atliekamos analizės kada nors taikomos tik konkrečiai, ribotai užduočiai. Jis tuo pačiu metu negali analizuoti žarnyno polipo (žr. Langelį) ir diagnozuoti uždegiminę žarnyno ligą.

Gydytojai robotai išlieka fantazija

Kita vertus, dirbtinis intelektas dažnai gali tiksliau atpažinti tam tikrus modelius nei žmonės, bet ne emocijas ir asmeninę aplinką. Kaip pacientas išgyvena savo ligą, kokia jos istorija, kokios yra paveldimos problemos, ką atskleidžia fizinė apžiūra: visa tai dažnai yra tiek pat svarbu tikslingam gydymui, kiek tikslūs paveikslėlio duomenys - kurie kartais gali būti klaidinantys. Pavyzdžiui, ne kiekvienas išvaržos diskas skauda, ​​o vizualiai sveika nugara vis tiek gali labai pakenkti.

Ekspertai vis dėlto sutinka: vis didėjantis dirbtinio intelekto vaidmuo medicinoje kelia pavojų, bet visų pirma daug galimybių - jei žmonės laikys skeptrą savo rankose. Todėl fantazijos, kuriose ateityje vietoj gydytojų mus gydys robotai ir kompiuteriai, artimiausioje ateityje išliks būtent tokios: fantazijos.