Mnoge dimenzije sodobnega življenja vedno poganjajo umetne inteligence, vključno z različnimi vidiki zdravja in dobrega počutja. Koliko časa, preden lahko računalnik preseže ukrepe, usmerjene v zdravje ljudi, ki jih usmerja človek? Morda je še pomembneje, kako dolgo bo človek pripravljen zaupati nečloveškemu, da bi ga zdravil? Ta dva vprašanja bi lahko postala osrednja tema razprave o potencialu tehnologije strojnega učenja in robotike v zdravstvu.
Računalniki lahko "razmišljajo" na vse bolj človeški način. Ne glede na to, ali smo pripravljeni ali ne, nedavni razvoj kognitivnih računalniških signalov kaže, da je prišlo do starosti računalniškega inštruiranja in zdravstvenega varstva.
Statistično analiziranje zdravstvenih informacij
Ni skrivnost, da vsakič, ko kupujemo ali brskamo po internetu, delimo vse vrste zasebnih in pogosto intimnih informacij. Sposobnost napovedovanja zdravstvenih dogodkov s preprostim spremljanjem navideznega obnašanja je bila močno dokazana leta 2012, ko je trgovec na drobno Target pokazal svet, ki bi ga lahko napovedali s čudno natančnostjo, če je bila ženska noseča zaradi njenih nakupovalnih navad - včasih celo prenaša novice o nosečnosti Družinski člani.
Mnogi osebni podatki se statistično analizirajo rutinsko, da bi dobili več vpogleda v navade in značilnosti. Nekatere od teh praks se odvijajo prostovoljno in s polnim zavedanjem in podporo uporabnika, druge pa jih lahko prikrijejo organizacije in podjetja.
Neobvezno spremljanje vedenja sproža nekatera etična in družbena vprašanja.
Številni posamezniki zdaj svoje podatke o osebnem zdravju prosto izmenjujejo na različne načine, in sicer z izrecno izmenjavo prek ocene tveganja za zdravje, in sicer z nošnjami, včasih pa celo nenamerno preko objav socialnih medijev in vedenja pri nakupu.
Točnost, s katero se te informacije lahko analizirajo in razlagajo, se povečuje, kar ustvarja nevarnosti in priložnosti ter nas morda postavlja na mejo nove dobe, kjer bi tehnologija lahko imela vlogo pri spodbujanju našega zdravja in dobrega počutja na pozitivne načine.
Prilagajanje zdravja in reševanje problema napačne diagnostike
Diagnostične napake zdravnikov so veliko skrb. Posledica malomarnosti ali neupoštevanja številčnosti možnosti, so lahko te napake pestre za pacienta in njegovo družino. Profesor Eta Berner z univerze v Alabami v Birminghamu in dr. Mark L. Graber iz medicinskega centra Northport VA ugotavljajo, da je ocenjenih 10 do 20 odstotkov zdravstvenih primerov napačno diagnosticirano. Berner in Graber poudarjata, da učinkoviti kognitivni procesi večino časa zagotavljajo pravilno diagnozo. Vendar pa obstajajo časi, ko ti kognitivni procesi ne uspejo. Analiza Bernera in Graberja je pokazala, da je prevelikost zdravnika pogosto vzrok za zdravstvene napake. Poleg tega je bilo v poročilu, ki ga je financirala agencija za raziskave in kakovost zdravstvenega varstva, ugotovljeno, da je 28 odstotkov vseh diagnostičnih napak resno, kar lahko pomeni življenjsko nevaren dogodek.
Napačno diagnosticiranje lahko vključuje kaj od predpisovanja napačnega zdravila do kirurškega odstranjevanja napačnega dela telesa.
Ta zaskrbljujoča statistika lahko pripelje do trditve, da bi se obstoječi problem lahko rešil z odstranitvijo človeškega dejavnika iz enačbe. Tehnologija, kot je IBM Watson, zdaj ponuja upanje, da se informacije lahko sintetizirajo in razmišljajo bolj humanistično. Watsonova kognitivna tehnologija ima sposobnost analiziranja nestrukturiranih podatkov, razumevanja zapletenih vprašanj in predstavitev končnih uporabnikov z dokazi temelječimi rešitvami.
Watson si prizadeva izboljšati napovedne algoritme, ki se pri uporabi v resničnih situacijah niso vedno izkazali za uspešne.
Vendar, kar bi lahko bilo bolj provokativno od Watsonovega potenciala predvidevanja, je možnost, da njegova tehnologija prekaša ljudi, ko gre za zdravstvene in fitnes intervencije.
Leta 2015 je IBM Watson oblikoval strateško partnerstvo s podjetjem CVS Health, ki je napovedal prihod kognitivnih računalniških sredstev v komercialno zdravstveno industrijo. Predlagal je, da bi zdravniki in farmacevti kmalu imeli dostop do tehnologije, ki bi lahko na primer samodejno zaznala upad bolnikovega zdravja.
Dogovor med podjetjem Under Armour in IBM, ki je bil podpisan leta 2016, je Watsonu omogočil nadaljnjo izgradnjo in razvoj svoje zdravstvene platforme. Tudi Apple je znatno vlagal v platformo Watson, da bi izboljšal svoje razvojne platforme HealthKIT in ResearchKIT. Po poročilu Grand View Research Inc. naj bi svetovni trg kognitivnih računalniških storitev za zdravje do leta 2020 dosegel več kot 5 milijard dolarjev.
Znanstvenoraziskovalne študije podpirajo tudi uporabo tehnologije za zmanjšanje tveganja napak in škode v medicini. Dr. Mark L. Graber predlaga uporabo tako imenovanih "sprožilnih orodij", ki bi lahko z analizo elektronskih zdravstvenih kartotek in iskanjem neskladij identificirali primere, ki jim grozi diagnostična napaka. V ameriških bolnišnicah se zdaj uporabljajo različni tipi sprožilnih orodij, vendar niso vedno sposobni odkrivati diagnostičnih napak. Zato si prizadevamo tudi za boljše preventivne ukrepe.
Obetaven pristop so predstavili dr. Hardeep Singh in njegovi kolegi. Oblikovali so elektronski sprožilec, ki lahko identificira bolnike, ki so imeli nenačrtovane bolnišnične sestanke v roku 2 tednov po prvem zdravljenju, kar kaže na to, da bi lahko med prvim pregledom nekaj zamudili. Mnogi strokovnjaki napovedujejo, da bo tehnologija, kot je ta, pripomogla k preprečevanju napak ali vsaj privedla pozornost, da bi jih zmanjšala.
Sprejemanje umetne inteligence
Leta 2015 je predsednik NHS Anglije, Sir Malcolm Grant, izrazil mnenje, da bi morala zdravstvena oskrba vključevati umetno inteligenco, saj bi lahko izboljšala kakovost oskrbe in izboljšala osebno medicino. Mnogi zdravstveni delavci so od takega razmišljanja ponovili. Tehnologija, ki bi zanesljivo diagnosticirala in / ali ugotovila diagnostične napake s pomočjo podatkovnega rudarjenja, verjetno ni daleč.
Kognitivno računalništvo v zdravstvenem sektorju se trenutno bolj uporablja v svetovalni vlogi in ne sprejema dokončnih odločitev ali ljudi sam po sebi. Watson, na primer, pomaga posameznikom in organizacijam narediti bolj napredne in prefinjene klinične odločitve in bo kmalu pomagal posameznikom izboljšati svojo stopnjo telesne pripravljenosti prek partnerstva z Under Armor. Vendar pa je bilo šele pred kratkim, da so računalniki prehiteli ljudi kot prevladujočo silo v intelektualnem športu, kot je šah, računalniške moči pa se šele povečujejo. Poleg tega se človeški element dodaja računalniškim značilnostim obdelave, zaradi česar se zaveda, da računalnik in roboti skrbijo za nas, ne tako daleč, kot je nekoč zdelo.
> Viri
> Berner E, Graber M. Prekomerna zanesljivost kot vzrok diagnostične napake v medicini. Ameriški časopis medicine . 2008; 121: S2-S23.
> Graber ML. Incidenca diagnostičnih napak v medicini. BMJ Kakovost in varnost . 2013; 22 (Suppl 2): ii21-ii27. doi: 10.1136 / bmjqs-2012-001615.
> Lupton D. Promocija zdravja v digitalni dobi: kritičen komentar. Mednarodno promocijo zdravja . 2015; 30 (1): 174-183
> Singh H, Giardina TD, Meyer IN, Forjuoh SN, Reis Singh H, Giardina TD, Meyer IN, Forjuoh SN, Reis MD, Thomas EJ. Vrste in poreklo diagnostičnih napak v nastavitvah primarne skrbi. JAMA interna medicina . 2013; 173 (6): 418-425.
> Thompson M. Zdravstvena in kognitivna računalniška ekipa za velike spremembe. Econtent . 2015: 4-8.