De Michael J. Joyner

nevoie

Dacă ați citit reviste medicale de înaltă calitate, presa populară de vârf și reviste precum Science sau Nature, este clar că medicalizarea inteligenței artificiale, a învățării automate și a datelor mari este în plină desfășurare. Speculațiile abundă despre ceea ce pot face acestea pentru medicină. Este timpul să le punem la încercare.

Din ceea ce pot să spun, inteligența artificială, învățarea automată și big data sunt în mare parte jargon pentru unul dintre cele două lucruri. Primul este despre computere din ce în ce mai mari care trec prin munți de date pentru a detecta modele care ar putea fi obscure chiar și pentru cei mai bine pregătiți și cei mai calificați oameni. Al doilea este despre automatizarea sarcinilor de rutină și chiar complexe pe care oamenii le fac acum. Unele dintre acestea ar putea fi „mecanice”, cum ar fi roboții adaptivi într-un spital, iar altele ar putea fi „cognitive”, cum ar fi diagnosticarea complexă. Altele ar putea fi o combinație a celor două, ca și în mașinile cu conducere automată aproape de colț.

Ideea computerelor care sortează datele și detectează modele este de mare interes pentru analiza imaginilor precum mamografii și colonoscopii și pentru interpretarea electrocardiogramelor. Dar este chiar transformator sau roman? O versiune timpurie a analizei imaginii digitale și a recunoașterii faciale a fost propusă de polimatul Francis Galton la sfârșitul anilor 1800. La fel, citirea automată a electrocardiogramelor are loc cel puțin din anii 1960. Există, desigur, probleme cu AI și învățarea automată, cum ar fi supra-diagnosticul și citirile greșite, dar narațiunea este că, în cele din urmă, mai multe date și tehnologie vor rezolva astfel de probleme.

Poate, însă, că vânzarea excesivă a lui Watson de către IBM pentru a utiliza inteligența artificială pentru a identifica noi abordări ale îngrijirii cancerului este o poveste de avertizare și ne amintește că multe lucruri din medicină nu au reguli fixe și caracteristici stereotipe și, astfel, va fi greu de rezolvat pentru AI.

Startup-urile de AI se îndreaptă spre dezvoltarea medicamentelor. Iată 5 întrebări arzătoare despre care va supraviețui

O altă speranță este că AI ar putea reumana cumva medicina îmbunătățind fluxurile de lucru și înlocuind valul curent al timpului pe ecran cu timpul de față cu pacienții. Deși acest lucru s-ar putea întâmpla, toate datele și analizele asociate ar putea duce, de asemenea, la o versiune din ce în ce mai opresivă a taylorismului medical și la un impuls pentru „eficiență”.

Este posibil ca tehnologia să elibereze medicii și să le îmbunătățească interacțiunile cu pacienții, dar așa cum arată trecerea recentă la dosarele medicale electronice, acest lucru este departe de a fi sigur și de imperativele economice ale medicinei corporative de a vedea mai mulți pacienți, de a capta mai multe taxe și de a genera mai mult debitul ar putea predomina la fel de ușor. De asemenea, autoritățile de reglementare vor cântări probabil. Și în timp ce „Alexa, vă rog să completați doamna. Prescripția de statine a lui Smith ”pare destul de simplă, vom ajunge - sau vrem - la„ Alexa, vă rugăm să programați doamna Smith cu tot ce are nevoie pentru înlocuirea șoldului ”?

Cred că avem nevoie de un test Turing pentru inteligența artificială medicală. Un astfel de test, propus de matematicianul și informaticianul britanic Alan Turing în 1950, poate determina dacă un computer este capabil să îndeplinească funcții complexe ca o ființă umană. Pentru medicină, testul ar trebui să fie o problemă care în prezent este greu de rezolvat. Iată unul care cred că ar fi perfect: să creeze un plan de scădere în greutate pentru pacienții cu obezitate severă (un indice de masă corporală de 40 sau mai mult) care să fie la fel de eficient ca și chirurgia bariatrică. Acesta ar fi un studiu clasic de non-inferioritate, în care un nou tratament nu este mai puțin eficient decât unul deja utilizat.

Tratamentul obezității ca test al AI medicale are avantajul unui rezultat ușor de măsurat - tot ce aveți nevoie este o scală - și o afecțiune care poate fi tratată prin una sau mai multe intervenții. Chirurgia este eficientă pentru pierderea în greutate susținută și există date bune despre cele mai eficiente abordări chirurgicale. Dar nu este singura opțiune - unii oameni obțin pierderea în greutate pe termen lung fără intervenție chirurgicală. Obezitatea de clasa 3 este o afecțiune obișnuită, cu multe pericole din aval - inclusiv un risc crescut de a dezvolta diabet, boli de inimă, cancer și artrită, precum și probleme cu activitățile zilnice de viață - astfel încât capacitatea de a recruta participanți motivați pentru un studiu randomizat ar trebui să fie relativ ușor.

Sunt disponibile tot felul de date care ar putea fi introduse în „computere” pentru a genera planuri individualizate pentru participanți. Dincolo de demografia simplă, planurile ar putea, de asemenea, să sintetizeze date genetice, preferințe legate de dietă și exerciții și informații din articole purtabile. Ar putea fi trimise mesaje text pentru a le reaminti oamenilor ce alimente să evite sau când trebuie să facă mai mulți pași pentru o zi. Cumpărăturile pentru alimente ar putea fi automatizate, iar anumite mărimi de alimente și porții la restaurante ar putea fi făcute electronic în afara limitelor. Chiar și mai bine, meniurile personalizate ar putea fi construite la cerere. Toate acestea ar putea fi legate de programe de stimulare financiară.

IBM a lansat supercomputerul său Watson ca o revoluție în îngrijirea cancerului. Nu este nicăieri aproape

Dacă ați dori cu adevărat să extindeți limitele, mașinile ar putea fi programate pentru a face dificilă oprirea la restaurantele de tip fast-food. Sau un fel de stimul aversiv „pre-alimentație” ar putea fi aplicat atunci când algoritmul a detectat semnale sau comportamente subtile asociate cu o probabilitate crescută de alimentație excesivă - în funcție, desigur, de aprobarea comitetului etic.

Pe scurt, este pe deplin posibil să dezvolți un plan cu adevărat cuprinzător de pierdere în greutate.

Faptul că datele genetice, preferințele dietetice, articolele portabile și mesajele text nu par să aibă un impact prea mare asupra pierderii în greutate pe termen lung în studiile controlate sunt doar detalii minore. Există, de asemenea, o serie de probleme legate de implementarea inteligenței artificiale în lumea reală. Dar să nu ne distragem atenția.

Pasionații de IA, învățarea automată și big data ar trebui să arunce prudență în vânt și să creeze o alternativă extrem de eficientă la chirurgia bariatrică. O astfel de demonstrație ar înclina în mod clar balanța și ar arăta scepticilor ce poate face IA medicală.

Sau mai simplu spus: este timpul ca inteligența artificială medicală să meargă mare sau să plece acasă.

Michael J. Joyner, M.D. este anestezist și fiziolog la Clinica Mayo. Opiniile din acest articol sunt ale sale.

Despre autor Reprints

Michael J. Joyner

Bine scris Michael ! AI are potențialul de a fi aplicat în aproape orice domeniu al medicinii, inclusiv dezvoltarea medicamentelor, monitorizarea pacientului și planurile de tratament personalizate ale pacientului. Industria medicală evoluează rapid, cu volume mari de date și provocări în creștere în ceea ce privește costurile și rezultatele pacienților. Deci, este necesară adaptarea timpurie a IA în spațiul medical. Am găsit câteva articole foarte informative despre acest subiect: https://www.navedas.com/real-world-examples-of-ai-and-healthcare-in-action/ și http: //sitn.hms. harvard.edu/flash/2019/artificial-intelligence-in-medicine-applications-implications-and-limitations/

Am fost psihoterapeut timp de 50 de ani și am constatat că majoritatea afecțiunilor psihiatrice puteau fi înțelese luând un istoric personal. Toți pacienții mei avuseseră traume nerezolvate în viața lor care cauzau simptome. Simptomele au fost ușurate când au înțeles legătura.
La pacienții psihotici situația a fost mult diferită.
A fost ușor de văzut de ce au fost considerați afectați de creier, în ciuda cercetărilor care nu au reușit să găsească creierul sau patologia genetică.
Din întâmplare, unul dintre cazurile mele de pregătire psihanalitică, un tânăr profesionist, a devenit brusc psihotic, iar tulburarea sa extremă de gândire a împiedicat comunicarea.
Amândoi ne-am simțit condamnați.
Dar am reușit să obțin un supraveghetor înzestrat, dr. Donald Winnicott, care mi-a sugerat să nu mai vorbesc și să ascult pacientul. Neavând altă opțiune, am făcut-o, sesiune după sesiune, până când am simțit că am înțeles ceva și am reușit să scot un sunet pozitiv. Acest lucru a dus treptat la comunicare și a reușit să-și refacă viața pe un teren solid.
Teza doctorului Winnicotts a fost că viața sa se bazase pe un eu conform care s-a format în timpul războiului când părinții lui erau absenți.

Când psihiatria a închis unitățile psihiatrice pe care le conduceam, pentru că au crezut că medicamentele vor fi mai rapide și mai ieftine, m-am retras la cabinetul privat din Ottawa, unde aș putea fi plătit pentru a vedea pacienții până când se vor face bine și am descoperit că pacienții psihotici au devenit provocatoare, muncitoare și plină de satisfacții în cariera mea.
Ei s-au simțit complet dezumanizați de experiențele de viață și, de asemenea, de ani de spitalizare forțată și de droguri și au apreciat foarte mult o mână umană care le-a ajuns; ajutându-i să devină oameni.
Am raportat aceste tratamente societăților psihiatrice și psihanalitice care ar asculta, dar în lumea noastră dezumanizată, nu ar asculta.

Știința ar trebui să ne ajute să înțelegem, dar mi-e teamă că s-a concentrat atât de mult pe lumea materială încât ne-a abandonat ființele psihologice, care sunt doar secundar fizice.
Când am răsturnat religia cu observații ale realității fizice, am părut că ne-am abandonat sufletele sau ceea ce Dr. Winnicott a numit Sinele nostru adevărat.
Sunt sigur că asta i-a ajutat pe pacienții mei să se refacă, i-am ajutat să se regăsească.
Groaza de astăzi este că atât de mulți oameni merg fără ajutorul uman.
Inteligența artificială este în regulă, dar inteligența umană este mult superioară în anumite circumstanțe.