Изкуственият интелект (AI) ще революционизира медицината. Къде е замесена днес – и какви възможности и рискове са свързани с това?
През февруари 2023 г. тест за медицински преглед привлече вниманието по целия свят: „Изпитът за медицински лиценз на Съединените щати“ почти не беше изложен. Но самият изпит беше по -интересен от резултата: добре познат асистент разговаря на изкуствения интелект.
Експериментът, разбира се, беше предимно гаф. В други медицински райони обаче AI отдавна се е преместил и се смята, че ще се смята, че медицината революционизира медицината.
Намерете модели в хаоса
Изкуственият интелект се основава на компютърни програми, които са моделирани в невроналните мрежи в човешкия мозък. Можете да оценявате огромни количества от несортирани данни бързо, да идентифицирате модели в хаоса и да извлечете прогнози от тях, например.
Област, в която AI вече се използва в много случаи, е оценката на данните за медицински изображения. Те включват например мамографии, които откриват тумори на гърдата. Съответните програми бяха хранени с няколкостотин, ако не и хиляди снимки на здрави и засегнати от рак гърди.
Учете под медицински надзор
В допълнение, лекарите и лекарите научиха ИИ, какво е важно при оценката на това, което е здравословно и кое не. Разработчиците на AI говорят за „LED учене“.
В X -Ray Medicine AI работи като допълнителна двойка очи, които никога не се уморяват: „AI все още е толкова буден и се концентрира в 17:30 ч. Вечерта, както в 7:30 ч., „, казва проф. Тобиас Саам, председател на инициативата за радиология Бавария, в разговор с Нетдоктор.
SAAM изчислява, че в рентгенологията има около 700 различни AI приложения. Той е партньор в общност за радиологична практика в Мюнхен, където досега са разположени 15 такива приложения.
В рамките на секунди програмата AI маркира структури, които се появяват подозрително и изчисляват вероятността, от която е проблематична промяна в тъканта. „С висока стойност разглеждаме по -отблизо региона“, казва Саам.
Обратно, рентгенологът отново може да има поразителни зони по -подробно от AI.
AI разпознава промените по -добре от хората
AI е по -добър, когато става въпрос за разбиране на най -малките промени: измерва например, че туморът на простатата е увеличил милиметров обхват след последния преглед. „Човешкото око наистина достига своите граници“, казва Саам.
Друг пример е множествена склероза (MS): С помощта на магнитно -резонансно изображение (ЯМР) увреждането на нервните влакна под формата на бели петна може да се види. „Въпреки това, това не са само двойка, но често повече от 100 подобни лезии“, съобщава рентгенологът.
След това AI определя със скоростта на мълния дали са добавени други места за щети към пациентите с МС след последния преглед и къде. Не само прогресирането на заболяването, но и ефективността на терапията може да бъде документирана.
Спаси в живота
Някои приложения на AI позволяват на радиолозите на Мюнхен да се движат в практиката на Саам рутинно: Ако кръвоносните съдове в главата в главата се изследват чрез ангиография, AI автоматично проверява дали има аневризма някъде-съдово уволнение, което може да се спука при всеки Време и по този начин причинява животозастрашаващ мозъчен кръвоизлив.
Въпреки това, спад на горчивината е разходите. Защото няма нищо-то се разработва и се продава от компании. SAAM съобщава, че няма и номер за фактуриране за лекарите в предстоящата версия на графика на таксите за лекарите, въпреки че AI може да подобри медицинската помощ. И така практиката от вашата собствена чанта или плаща фиксирана сума за употреба, или съответна фиксирана ставка. „Само по -големи практики или клиники могат да си позволят“, казва лекарят.
AI сега пише писмото на лекаря
В допълнение към подкрепата в диагностиката, облекчението за медицинските специалисти е важен аргумент за използването на изкуствен интелект. „Лекарите липсваха по целия свят и по целия свят се оплакват от извънреден труд и твърде силен стрес“, казва Саам.
„Ако имат повече време да се грижат за своите пациенти, да обяснят откритията и след това да предприемат правилните следващи стъпки, това може да увеличи значително медицинското качество“, убеден е рентгенологът.
Един пример е да напишат открития и лекари: „Понякога лекарите използват 25 процента от работното си време по подобни дейности“, казва лекарят. Специализираните AI програми събират данните от съхранени лабораторни стойности, находки на изображения и правила за лекарства за нула време. Това ускорява процеса изключително много.
Такова спестяване на време в спешната медицина може да бъде спестяващ живот. Тук програмите помагат да се приоритизират извънредни ситуации. Те оценяват колко спешно е съответният случай. „Ако някой се лекува след 10 минути, а не след 30, той може да реши между живота и смъртта“, казва Саам.
Колкото по -малко човек пречи, толкова по -добър е резултатът
Нещото става наистина вълнуващо, когато AI не може да се учи свободно под ръководството, но свободно. След това работи например: правите 500 снимки на компютърна томография на тумори, които попитаха за имунотерапията, и 500 снимки на пациенти, които не са били така.
„Ние тренираме AI система, която научава напълно автоматично кои характеристики на изображението са свързани с отговора на лечението“, обяснява проф. Якоб Катър от Ту Дресден в интервю за Нетдоктор.
Това може да е размерът на тумора, текстурата или формата. „Колкото повече оставяме ИИ в мир, толкова повече ги оставяме да разберат за себе си, толкова повече ги оставяме да разберат“, каза ученият. От 2022 г. той е професор по клиничен изкуствен интелект в Центъра за цифрово здраве на Крьонер Крьонер Фресений на Tu-Dresden.
Биомаркер: Ръководство за терапия
По този начин AI намира нови биомаркери, т.е. характерни биологични характеристики, които в този случай прогнозират ефективността на определена терапия. „Такива биомаркери революционизираха терапията с рак през последните години“, съобщава Катер. Благодарение на AI, сега бихте могли да напреднете бързо по пътя към индивидуализираната медицина.
Предварителната селекция чрез биомаркер спасява пациента от една страна, ненужна, стресираща и опасно време -консумация на опити за терапия. От друга страна, той също помага да се финансират иновативните лекарства. „Колкото по -точно имаме биомаркерите, толкова по -добре можем да присвоим тези скъпи нови лекарства точно тези пациенти, които се възползват от това“, казва Катер.
Ловец на съкровища в джунглата на данните
Катер и неговите съ-изследователи понастоящем изграждат съвсем различно приложение на AI програма за самообучение. Обучавате системата да действа като ловец на съкровища: тя независимо изхвърля съответната информация по определени теми от различни научни източници на данни.
„Отделните мозъци вече не виждаха печалбите от знанията в медицината. Всъщност всеки ден се добавят хиляди есета “, казва лекарят. Благодарение на AI става възможно да бъдете в течение.
Рисковете: алгоритъм на Blackbox
Но като всичко в медицината, AI базирани системи също имат нежелани странични ефекти.
Един основен проблем: „AI винаги е също толкова добър, колкото данните, с които го захранвате“, казва Саам. И те никога не са неутрални: „Нечестността, която се намира в данните, просто научава ИИ“, казва Катер. И това причинява изкривяване.
След това AI-поддържаните скрининг на кожата могат да бъдат непропорционално въз основа на данни на хората с лекокожи. Или данните за сърдечния удар се основават главно на пациенти от мъжки пол.
Друга централна точка: Програмите за самостоятелно обучение в крайна сметка са вид „черна кутия“. С много алгоритми разработчиците дори не знаят подробно, въз основа на кои критерии решава системата. Как са създадени резултатите остава в тъмното. „Това са алгоритми, които вече не разбираме“, обяснява Саам.
И не на последно място, изкуственият интелект прави и грешки – понякога озадачаващ или почти абсурден. Случайно изрязано изображение на X -Ray след това задейства нивото на алармата в червено.
Най -голямото предизвикателство е да се прегледа надеждността на системите, които сега се разработват в големи проучвания, казва Катер. Но там, където всъщност са работили по -добре от хората, те също трябва да се използват – в полза на пациентите.
Скоро ли машините заменят лекаря и лекаря?
С целия ентусиазъм за възможностите на AI, лекарят не вярва, че машините могат да заменят изцяло лекарите: „Ние правим много повече, отколкото просто решаваме диагностични задачи за пъзели“, казва Катри.
За разлика от лекар, AI, който се основава на статистически данни, не може да оцени отделния случай. И в крайна сметка са необходими на хората, които поемат отговорност за решения. Ето как нещата се случват в момента в радиологичната практика на Саам в Мюнхен: AI е третата двойка тук, оценката продължава да превзема той и неговите колеги.
И тогава има и друг важен аспект: „Не мисля, че хората приемат, че компютърът изплюва нещо и определя съдбата им“, казва Саам. В случая той се страхува, че още повече хора ще избягат от лекарството, основано на доказателства, и ще изпробват други методи, далеч от науката и сертифицираната ефективност.
Else Kröner Fresenius Center (EKFZ) за цифрово здраве
EKFZ за цифрово здраве в Tu Dresden и Университетската болница Карл Густав Карс Дрезден е основана през септември 2019 г. Той се фокусира върху иновативните, медицинските и цифровите технологии в директния интерфейс към пациентите.
Целта е напълно да се използва потенциала на дигитализацията в медицината, за да се подобри значително и устойчиво подобряване на здравеопазването, медицинските изследвания и клиничната практика.