Multe dimensiuni ale vieții moderne sunt alimentate din ce în ce mai mult de inteligența artificială, incluzând diferite aspecte ale sănătății și sănătății. Cât timp înainte ca un computer să depășească intervențiile de îngrijire medicală direcționate de om? Poate mai important, cât de mult timp înainte ca un om să fie dispus să aibă încredere în un om care să nu-l trateze pe el? Aceste două întrebări ar putea deveni focale în dezbaterea privind potențialul tehnologiei de învățare a mașinilor și al roboticii în domeniul sănătății.
Computerele pot "gândi" într-un mod din ce în ce mai uman. Indiferent dacă suntem gata sau nu, evoluțiile recente din calculul cognitiv semnalează că a sosit vârsta de coaching informatizat și de îngrijire a sănătății.
Analiza statistică a informațiilor privind sănătatea
Nu este un secret că împărtășim tot felul de informații private și, adesea, intime, de fiecare dată când facem o achiziție sau căutăm pe Internet. Abilitatea de a anticipa evenimentele de sănătate pur și simplu prin urmărirea comportamentului ocazional a fost demonstrat în mod evident în 2012, când comerciantul Target a arătat lumea pe care o puteau prezice cu o precizie ciudată dacă o femeie era însărcinată pe baza obiceiurilor ei de cumpărături - uneori, membrii familiei.
Multe detalii personale sunt analizate statistic pe o bază de rutină pentru a oferi o mai bună înțelegere a obiceiurilor și caracteristicilor lor. Unele dintre aceste practici se întâmplă în mod voluntar și cu conștientizarea și sprijinul deplin al utilizatorului, în timp ce altele pot fi realizate în mod stealth de către organizații și companii.
Urmărirea involuntară a comportamentului ridică anumite probleme etice și sociale.
Mulți indivizi acum împărtășesc în mod liber informațiile lor personale de sănătate în diverse moduri, prin împărtășirea explicită printr-o evaluare a riscului pentru sănătate, ocazional prin purtători de ocazie și, uneori, chiar neintenționat, prin intermediul posturilor sociale și al comportamentului de cumpărare.
Precizia cu care aceste informații pot fi analizate și interpretate este în creștere, creând atât pericole și oportunități, cât și posibilitatea de a ne plasa la granița unei noi ere, în care tehnologia ar putea juca un rol în a ne lăsa sănătatea și bunăstarea în moduri pozitive.
Personalizarea sănătății și rezolvarea problemei de diagnosticare eronată
Erorile de diagnosticare ale medicilor reprezintă o zonă foarte îngrijorătoare. Ca urmare a neglijenței sau a nerespectării abundenței opțiunilor, aceste greșeli pot fi devastatoare pentru pacient și pentru familia sa. Profesorul Eta Berner de la Universitatea din Alabama la Birmingham și Dr. Mark L. Graber de la Centrul Medical Northport din VA au constatat că aproximativ 10 până la 20% dintre cazurile medicale au fost greșit diagnosticați. Berner și Graber subliniază că procesele cognitive eficiente asigură diagnosticul corect în majoritatea timpului. Cu toate acestea, există momente în care aceste procese cognitive eșuează. Analizele lui Berner și Graber au arătat că suprasolicitarea medicului poate fi adesea o cauză care contribuie la erorile medicale. Mai mult, un raport finanțat de Agenția pentru Cercetare și Calitate în Sănătate a constatat că 28% dintre toate greșelile de diagnosticare au o gravitate severă, indicând eventual un eveniment care pune viața în pericol.
Diagnosticarea incorectă poate include orice, de la prescrierea medicamentului greșit la îndepărtarea chirurgicală a părții greșite a corpului.
Această statistică alarmantă ar putea duce pe unii să susțină că problema existentă ar putea fi rezolvată pur și simplu prin eliminarea factorului uman din ecuație. Tehnologie precum IBM Watson oferă acum speranța că informațiile pot fi sintetizate și concepute într-un mod mai umanist. Tehnologia cognitivă a lui Watson are capacitatea de a analiza date nestructurate, de a înțelege întrebările complexe și de a prezenta utilizatorilor finali soluții bazate pe dovezi.
Watson urmărește să sporească algoritmii predictivi, care nu s-au dovedit întotdeauna de succes atunci când s-au aplicat în situații reale.
Cu toate acestea, ceea ce ar putea fi mai provocator decât potențialul de predicție al lui Watson este posibilitatea ca tehnologia sa să depășească performanțele oamenilor atunci când vine vorba de intervențiile de sănătate și de fitness.
În 2015, IBM Watson a format un parteneriat strategic cu CVS Health, acest lucru a anunțat apariția computerelor cognitive în industria comercială de îngrijire a sănătății. Acesta a sugerat că, în curând, medicii și farmaciștii ar avea acces la tehnologie care ar putea, de exemplu, detecta automat o scădere a sănătății unui pacient.
Un acord între Under Armor și IBM, semnat în 2016, a oferit lui Watson ocazia de a-și construi și dezvolta platforma de sănătate. De asemenea, Apple a făcut o investiție semnificativă în platforma Watson, în scopul îmbunătățirii platformelor de dezvoltare HealthKIT și ResearchKIT. Potrivit unui raport al companiei Grand View Research Inc., se estimează că piața globală de calcul cognitiv pentru sănătate va ajunge la peste 5 miliarde de dolari până în 2020.
Studiile de cercetare științifică susțin, de asemenea, utilizarea tehnologiei pentru a minimiza riscul de eroare și de rău în medicină. Dr. Mark L. Graber sugerează utilizarea așa-numitelor "instrumente de declanșare", care ar putea identifica cazurile cu risc de eroare de diagnostic prin analizarea înregistrărilor medicale electronice și căutarea unor discrepanțe. Diferite tipuri de instrumente de declanșare sunt acum utilizate în spitalele americane, cu toate acestea, ele nu sunt întotdeauna capabile să detecteze erori de diagnostic. Prin urmare, se depun eforturi pentru a realiza mai bine intervenții preventive.
O abordare promițătoare a fost prezentată de Dr. Hardeep Singh și colegii săi. Ei au proiectat un declanșator electronic care să poată identifica pacienții care au programări spital neplanificate în termen de 2 săptămâni de la vizita lor de asistență medicală primară, sugerând că ceva ar fi putut fi ratat în timpul examinării inițiale. Mulți experți prevăd că o astfel de tehnologie va ajuta la prevenirea erorilor sau, cel puțin, la aducerea lor la o atenție într-un efort de a le reduce.
Îmbrățișând inteligența artificială
În 2015, președintele NHS Anglia, Sir Malcolm Grant, și-a exprimat opinia că inteligența artificială ar trebui să fie îmbrățișată de asistența medicală, deoarece ar putea îmbunătăți calitatea îngrijirii, precum și personalizarea în avans a medicamentelor. Mulți profesioniști din domeniul sănătății au repetat de atunci acest sentiment. Tehnologia care ar putea diagnostica și / sau identifica în mod fiabil erorile de diagnostic prin extragerea de date nu este deloc posibilă.
Calculul cognitiv în sectorul sănătății este în prezent utilizat mai mult într-un rol consultativ și nu în luarea deciziilor finale sau înlocuirea omului în sine. Watson, de exemplu, ajută persoanele și organizațiile să ia decizii clinice mai avansate și mai sofisticate și va ajuta în curând persoanele să-și îmbunătățească nivelul de fitness prin parteneriatul cu Under Armor. Cu toate acestea, doar cu puțin timp în urmă computerele au depășit pe oameni ca forță dominantă într-un sport intelectual ca șahul, iar puterile de calcul sunt doar în creștere. În plus, elementul uman se adaugă la caracteristicile de procesare ale computerelor, făcând ideea calculatoarelor și a roboților care să aibă grijă de noi, care nu au fost atinși atât de mult cum se părea odată.
> Surse
> Berner E, Graber M. Overconfidența ca o cauză a erorii de diagnostic în medicină. Jurnalul American de Medicină . 2008; 121: S2-S23.
> Graber ML. Incidența erorii de diagnostic în medicină. BMJ Calitate și siguranță . 2013; 22 (Suppl 2): ii21-ii27. doi: 10.1136 / bmjqs-2,012-001,615.
> Lupton D. Promovarea sănătății în era digitală: un comentariu critic. Promovarea sănătății internaționale . 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. Tipurile și originile erorilor de diagnosticare din setările de asistență primară. JAMA medicina interna . 2013; 173 (6): 418-425.
> Thompson M. Healthcare și echipa de computere cognitive pentru schimbări mari. Econtent . 2015: 4-8.