Najnowsza sztuczna inteligencja jest kierowana do gabinetu lekarskiego

Ta sama sztuczna inteligencja, która może wkrótce napędzać twój nowy samochód, jest dostosowywana, aby pomóc w prowadzeniu interwencyjnej opieki radiologicznej nad pacjentami.

Naukowcy z Uniwersytetu Kalifornijskiego w Los Angeles (UCLA) wykorzystali zaawansowaną sztuczną inteligencję, zwaną także uczeniem maszynowym, aby stworzyć "chatbota" lub wirtualnego radiologa internistycznego (VIR).

ReklamaReklama To urządzenie komunikuje się automatycznie z lekarzami pacjenta i może szybko oferować oparte na dowodach odpowiedzi na najczęściej zadawane pytania.

Naukowcy zaprezentują dziś swoje badania na corocznym spotkaniu naukowym Society of Interventional Radiology w Waszyngtonie w Waszyngtonie.

Przełom ten umożliwi lekarzom przekazanie pacjentom w czasie rzeczywistym informacji na temat interwencyjnych procedur radiologicznych, takich jak: oraz planowanie następnego etapu ich leczenia.

Reklama Komputery są obecnie tak samo dobre, jak ludzie przy identyfikacji konkretnych obiektów. Dr Kevin Seals, UCLA Health

Dr. Edward W. Lee, adiunkt radiologii w UGLA David Geffen School of Medicine, i jeden z autorów badania, powiedział, że on i jego koledzy teoretycznie mogą używać sztucznej inteligencji w tanim, zautomatyzowanym sposobie poprawy opieki nad pacjentem.

"Podstawową technologią, która umożliwiła samodzielne kierowanie pojazdami, jest głębokie uczenie się, rodzaj sztucznej inteligencji wzorowanej na połączeniach w ludzkim mózgu" - wyjaśnił dr Kevin Seals, lekarz prowadzący w diagnostyce radiologia w UCLA Health i współautorka badań, powiedziała w wywiadzie dla Healthline.

ReklamaReklama Pieczęcie, którzy zaprogramowali VIR, powiedzieli, że zaawansowane komputery i ludzki mózg mają wiele podobieństw.

"Korzystanie z głębokiego uczenia się, komputery są obecnie tak samo dobre, jak ludzie przy identyfikowaniu konkretnych obiektów, umożliwiając samochodom samo jeżdżącym" widzieć "i odpowiednio nawigować w ich otoczeniu" - powiedział.

"Ta sama technologia może umożliwić komputerom zrozumienie złożonych danych tekstowych, takich jak pytania medyczne ze strony pracowników służby zdrowia" - dodał. "Poprzez wdrożenie głębokiego uczenia się za pomocą technologii poznawczej IBM Watson i przetwarzania języka naturalnego, jesteśmy w stanie sprawić, że nasz" wirtualny radiolog interwencyjny "będzie wystarczająco inteligentny, aby rozumieć pytania lekarzy i reagować w inteligentny i użyteczny sposób. "

Przeczytaj więcej: Medycyna regeneracyjna ma świetlaną przyszłość»

Jak działa VIR?

Pomyśl o tym, jako o początkowej, superszybkiej warstwie gromadzenia informacji, którą można wykorzystać przed skontaktowaniem się z rzeczywistym diagnostą lub radiologiem interwencyjnym, powiedział Seals.

ReklamaReklama "Użytkownik po prostu wysyła pytanie do wirtualnego radiologa, który w wielu przypadkach zapewnia doskonałą, opartą na dowodach odpowiedź mniej lub bardziej natychmiastowo" - powiedział.

Zauważył, że jeśli pacjent nie otrzyma użytecznej odpowiedzi, jest szybko kierowany do radiologa człowieka.

"Narzędzia takie jak nasz chatbot są szczególnie ważne w obecnym środowisku klinicznym, które koncentruje się na metrykach jakości i opiera się na klinicznych wytycznych opartych na dowodach, które udowodniono, że pomagają pacjentom" - powiedział.

Reklama Seals powiedział, że zespół akademickich radiologów zapoznał się z informacjami zawartymi w aplikacji z literatury radiologicznej i jest rygorystycznie naukowy i oparty na dowodach.

"Mamy nadzieję, że korzystanie z aplikacji zachęci do nowatorskiego zarządzania pacjentami, które zapewni lepszą opiekę nad pacjentem i znacząco przyniesie korzyści naszym pacjentom" - dodał.

ReklamaReklama "Można ją traktować jako" tekstową "z wirtualną reprezentacją ludzkiego radiologa, która oferuje znaczną część funkcjonalności rozmowy z prawdziwym radiologiem człowieka" - powiedział Seals.

Kiedy lekarz nieradiologa wysyła pytanie do VIR, głębokie uczenie się jest używane, aby zrozumieć tę wiadomość i odpowiedzieć w inteligentny sposób.

"Otrzymujemy wiele pytań, które są dość łatwo zautomatyzowane" - powiedział Seals. "Takich jak" Obawiam się, że mój pacjent ma zakrzep krwi w płucach. Jaki jest najlepszy rodzaj obrazowania, który można wykonać, aby postawić diagnozę? "Chatbot może odpowiedzieć na takie pytania w supersmart, oparty na dowodach. "

Reklama Przykładowe odpowiedzi, jak powiedział, mogą zawierać pouczające obrazy (na przykład schemat blokowy, który pokazuje algorytm kliniczny), komunikaty tekstowe odpowiedzi i podprogramy w aplikacji - takie jak kalkulator do określenia pacjenta" Wynik Wellsa, "lekarze metryczni używają do kierowania zarządzaniem klinicznym.

Aplikacja VIR przypomina czat online obsługi klienta.

ReklamaReklama Aby stworzyć kluczowy fundament wiedzy, badacze nakarmili aplikację ponad 2 000 punktów danych, które symulowały najczęściej spotykane zapytania, jakie otrzymują interwencyjni radiologowie, gdy spotykają się z pacjentami.

Dowiedz się więcej: Zegarek informujący o zachorowaniu »

VIR staje się mądrzejszy przy każdym użyciu

Gdy lekarz kierujący zadaje pytanie, szeroka baza wiedzy aplikacji umożliwia natychmiastową reakcję z najlepszą odpowiedzią.

Różne formy odpowiedzi mogą obejmować strony internetowe, infografiki i niestandardowe programy.

Jeśli VIR ustali, że odpowiedź wymaga reakcji człowieka, program dostarczy dane kontaktowe dla radiologa interwencyjnego z udziałem człowieka.

Aplikacja uczy się, jak jej używają klinicyści, a każdy scenariusz uczy VIR, by stał się coraz inteligentniejszy i potężniejszy, powiedział Seals.

Charakter komunikacji chatbot powinien chronić prywatność pacjentów.

Poufność jest "niezwykle ważna w świecie nowoczesnych technologii i czegoś, co traktujemy bardzo poważnie" - powiedział Seals.

Dodał, że aplikacja została stworzona i zaprogramowana przez lekarzy z obszernym szkoleniem HIPAA (Health Insurance Portability and Accountability Act z 1996 roku).

"Jesteśmy w stanie uniknąć tych problemów, ponieważ użytkownicy zadają pytania w sposób ogólny i anonimowy" - powiedział Seals. "Chronione informacje zdrowotne nigdy nie są potrzebne do korzystania z aplikacji ani nie są istotne dla jej funkcji. "

Wszyscy użytkownicy - profesjonalni dostawcy usług zdrowotnych, tacy jak lekarze i pielęgniarki - muszą wyrazić zgodę na to, aby nie dołączać do chatbota żadnych konkretnych chronionych informacji o pacjentach w swoich tekstach" - dodał.

Żadna z różnorodnych funkcji w aplikacji nie wymaga specyficznych informacji o pacjencie, powiedział Seals.

Dowiedz się więcej: Sztuczne kości są najnowszą metodą drukowania trójwymiarowego »

Poprawa szybkości i wydajności opieki

Ta nowa technologia stanowi najszybszy i najłatwiejszy sposób, aby klinicyści mogli uzyskać potrzebne informacje w szpitalu, zaczynając od radiologii i ostatecznie rozszerzając się na inne specjalizacje, takie jak neurochirurgia i kardiologia, powiedział Seals.

"Nasza technologia może zasilać każdego rodzaju chatbota lekarskiego" - wyjaśnił. "Obecnie istnieją różne typy informacji, które istnieją między różnymi specjalistami w szpitalu, i nie ma dobrego narzędzia do szybkiego dzielenia się informacjami między tymi silosami. Jest to często powolny i trudny sposób na uzyskanie przez telefon zatłoczonego radiologa, co jest uciążliwe dla klinicystów i opóźnia opiekę nad pacjentem. "

Inni klinicyści z UCLA David Geffen School of Medicine testują chatbota, a Seals i Lee twierdzą, że ich technologia jest teraz w pełni funkcjonalna.

"Ulepszamy go i udoskonalamy, aby mógł się rozwijać w szerokim wydaniu" - powiedział Seals.

Tło inżynierii i oprogramowania Sealsa pozwoliło mu wykonać niezbędne programowanie w ramach niefinansowanego projektu badawczego. Powiedział, że wraz z kolegami będą szukać funduszy, gdy będą się powiększać.

Ta przełomowa technologia wkrótce się zadebiutuje.

VIR zostanie udostępniony w ciągu około miesiąca wszystkim klinicystom z Centrum Medycznego Ronalda Reagana w UCLA. Dalsze korzystanie z UCLA pomoże zespołowi udoskonalić chatbota w celu szerszego wydania.

VIR może również stać się darmową aplikacją.

"Zbieramy potencjalne modele do zwalniania aplikacji," powiedział Seals. "Może to być bezpłatne narzędzie, które udostępniamy, aby pomóc naszym kolegom z klinik, ponieważ jesteśmy naukowcami zajmującymi się radiologią akademicką, którzy koncentrują się na dzieleniu się wiedzą i ulepszaniu medycyny klinicznej.

Naukowcy opisali znaczenie VIR w podsumowaniu swoich ustaleń: "Ulepszona sztuczna inteligencja poprzez głębokie uczenie się może potencjalnie fundamentalnie przekształcić nasze społeczeństwo, od zautomatyzowanej analizy obrazu do tworzenia samochodów samojezdnych. "