Mnoho dimenzí moderního života je stále více poháněno umělou inteligencí, včetně různých aspektů zdraví a wellness. Jak dlouho může počítač předcházet zdravotnickým zásahům zaměřeným na člověka? Možná je ještě důležitější, jak dlouho předtím, než bude člověk ochoten důvěřovat někomu jinému, aby se s ním nebo s ním choval? Tyto dvě otázky by se mohly stát hlavním tématem diskuse o potenciálu technologie strojového učení a robotiky ve zdravotnictví.
Počítače mohou "myslet" stále více lidsky. Ať už jsme připraveni, nebo ne, poslední vývoj v oblasti kognitivních počítačových signálů naznačuje, že dospěl věk počítačového koučování a zdravotní péče.
Statistické analýzy zdravotních informací
Není žádným tajemstvím, že sdílíme nejrůznější soukromé a často intimní informace při každém nákupu nebo procházení Internetu. Schopnost předvídat zdravotní události prostě sledováním příležitostného chování byla horečně demonstrována v roce 2012, kdy prodejce Target ukázal svět, který by mohli předvídat s podivnou přesností, pokud žena byla těhotná na základě jejích nákupních návyků - někdy dokonce doručovat zprávy o těhotenství, členové rodiny.
Mnoho osobních údajů je statisticky analyzováno na rutinním základě, aby bylo možno lépe pochopit návyky a vlastnosti. Některé z těchto postupů se dějí dobrovolně, s plným vědomím a podporou uživatele, zatímco jiné mohou být prováděny tajně organizacemi a společnostmi.
Neúmyslné sledování chování vyvolává určité etické a sociální otázky.
Mnoho lidí nyní svobodně sdílí své osobní zdravotní informace různými způsoby, a to prostřednictvím výslovného sdílení prostřednictvím hodnocení zdravotních rizik, náhodně prostřednictvím nositelů a někdy i neúmyslně prostřednictvím příspěvků na sociální média a nákupního chování.
Přesnost, s jakou lze analyzovat a interpretovat tyto informace, narůstá, vytváří jak nebezpečí, tak příležitosti, a možná nás umístila na hranici nové éry, kdy by technologie mohla hrát roli při pozitivním zlepšování zdraví a blahobytu.
Personalizace zdraví a řešení problému nesprávné diagnózy
Diagnostické chyby lékařů jsou obrovskou oblastí zájmu. V důsledku nedbalosti nebo zanedbání možnosti volby mohou být tyto chyby pro pacienta a jeho rodinu zničující. Profesorka Eta Bernerová z University of Alabama v Birminghamu a Dr. Mark L. Graber z Northport VA Medical Center zjistili, že přibližně 10 až 20 procent lékařských případů bylo nesprávně diagnostikováno. Berner a Graber poukazují na to, že efektivní kognitivní procesy zajišťují většinu času správnou diagnózu. Existují však chvíle, kdy tyto kognitivní procesy selhávají. Analýza Berner a Graber ukázala, že nadměrná důvěra lékaře může být často příčinou lékařských chyb. Zpráva financovaná Agenturou pro výzkum ve zdravotnictví a kvalitě navíc shledala, že 28 procent všech diagnostických chyb je závažnější, což může znamenat život ohrožující událost.
Špatná diagnóza může zahrnovat cokoli od předepisování špatného léku k chirurgickému odstranění špatné části těla.
Tato alarmující statistika může vést k tvrzení, že existující problém lze vyřešit jednoduše odstraněním lidského faktoru z rovnice. Technologie jako IBM Watson nyní nabízí naději, že informace mohou být syntetizovány a zamýšleny humanistickyji. Watsonova kognitivní technologie má schopnost analyzovat nestrukturované údaje, rozumět komplexním otázkám a prezentovat koncovým uživatelům řešení založená na důkazech.
Watson je zaměřen na posílení prediktivních algoritmů, které se vždy neprojevily úspěšně při použití v reálných situacích.
Nicméně, co by mohlo být mnohem provokativnější než předvídatelský potenciál společnosti Watson, je možnost, že její technologie překoná lidem, pokud jde o intervence v oblasti zdraví a kondice.
V roce 2015 vytvořila společnost IBM Watson strategické partnerství s CVS Health, což oznámilo příchod kognitivních výpočtů v komerčním zdravotnictví. To navrhlo, že brzy budou mít lékaři a lékárníci přístup k technologiím, které by například mohlo automaticky odhalit pokles zdraví pacienta.
Dohoda mezi firmou Under Armor a IBM, která byla podepsána v roce 2016, poskytla Watson příležitost dále rozvíjet a rozvíjet svou zdravotní platformu. Apple také významně investoval do platformy Watson s cílem zlepšit vývojové platformy HealthKIT a ResearchKIT. Podle zprávy společnosti Grand View Research Inc. se předpokládá, že globální trh s kognitivní výpočetní technikou v oblasti zdravotnictví dosáhne do roku 2020 více než 5 miliard dolarů.
Studie vědeckého výzkumu rovněž podporují využívání technologií k minimalizaci rizika chyb a poškození medicíny. Dr. Mark L. Graber navrhuje použití tzv. "Spouštěcích nástrojů", které by mohly identifikovat případy ohrožené diagnostickou chybou analýzou elektronických zdravotních záznamů a hledáním nesrovnalostí. V amerických nemocnicích se nyní používají různé typy spouštěcích nástrojů, avšak nejsou vždy schopné detekovat diagnostické chyby. Proto se vyvíjejí snahy navrhnout lépe preventivní zásahy.
Slibný přístup představil Dr. Hardeep Singh a jeho kolegové. Navrhovaly elektronickou spoušť, která dokáže identifikovat pacienty, kteří mají neplánované hospitalizační schůzky do 2 týdnů od jejich primární návštěvy, což naznačuje, že by při prvním vyšetření mohlo být něco zapomenuto. Mnoho odborníků předpovídá, že technologie, jako je tato, pomohou zabránit chybám nebo je přinejmenším přimět k tomu, aby je snížili.
Přijmout umělou inteligenci
V roce 2015 předseda NHS Anglie, sir Malcolm Grant, vyjádřil svůj názor, že umělá inteligence by měla být přijata zdravotní péčí, protože by mohla zlepšit kvalitu péče, stejně jako předem personalizovat lékařství. Mnozí odborníci v oblasti zdravotnictví od té doby odrážejí toto sentiment. Technologie, která by mohla spolehlivě diagnostikovat a / nebo identifikovat diagnostické chyby pomocí dolování dat, pravděpodobně není daleko.
Kognitivní výpočetní techniky v sektoru zdravotnictví se v současné době využívají více v poradní roli, nikoliv při přijímání konečných rozhodnutí nebo při nahrazování lidí jako takových. Například Watson pomáhá jednotlivcům a organizacím provádět pokročilejší a sofistikovanější klinická rozhodnutí a brzy pomůže jednotlivcům zlepšit jejich kondiční úroveň prostřednictvím partnerství s Under Armour. Jenže před několika lety počítače předčily lidi jako dominantní sílu v intelektuálním sportu, jako je šach, a výpočetní síly se zvyšují. Dále je lidský prvek přidáván ke zpracování charakteristik počítačů, takže myšlenka počítačů a robotů se o nás postará tak nezkresleně, jak se kdysi zdálo.
> Zdroje
> Berner E, Graber M. Overconfidence jako příčina diagnostické chyby v medicíně. Americký časopis medicíny . 2008; 121: S2-S23.
> Graber ML. Výskyt diagnostické chyby v medicíně. BMJ Kvalita a bezpečnost . 2013; 22 (Suppl 2): ii21-ii27. dva: 10.1136 / bmjqs-2012-001615.
> Lupton D. Podpora zdraví v digitální éře: kritický komentář. Mezinárodní propagace zdraví . 2015; 30 (1): 174-183
> Singh H, Giardina TD, Meyer AND, Forjohn SN, Reis Singh H, Giardina TD, Meyer AND, Forjuoh SN, Reis MD, Thomas EJ. Typy a počty diagnostických chyb v nastavení primární péče. JAMA interní lék . 2013; 173 (6): 418-425.
> Thompson M. Zdravotní péče a kognitivní výpočetní technika se spojili s velkými změnami. Econtent . 2015: 4-8.