Многія аспекты сучаснага жыцця ўсё часцей сілкуецца ад штучнага інтэлекту, уключаючы розныя аспекты здароўя і добрага самаадчування. Як доўга перад кампутарам можа апярэджваць медыцынскія ўмяшанні чалавека, накіраваныя? Магчыма, што яшчэ больш важна, як доўга, перш чым чалавек будзе гатовы давяраць, якi не з'яўляецца чалавекам, каб лячыць яго ці яе? Гэтыя два пытанні могуць стаць каардынацыйным у дыскусіі пра патэнцыял тэхналогіі машыннага навучання і робататэхнікі ў галіне аховы здароўя.
Кампутары могуць «думаць» ў большай ступені чалавекам, як шлях. Ці гатовыя мы ці не, апошнія распрацоўкі ў галіне кагнітыўных вылічэнняў сігнал аб тым, што ўзрост кампутарызаванага навучання і медыцынскай дапамогі прыбыў.
Статыстычна Аналіз медыцынскай інфармацыі
Не сакрэт, што мы падзяляем усе віды прыватную і, часта, інтымнай інфармацыі кожны раз, калі мы робім куплю або праглядаць Інтэрнэт. Здольнасць прадказваць падзеі ў галіне аховы здароўя проста шляхам адсочвання выпадковых паводзіны было з'едліва прадэманстравана яшчэ ў 2012 годзе, калі рытэйлер Target паказалі свету, што яны маглі б прадказаць з дзіўнай дакладнасцю, калі жанчына была цяжарная на аснове яе пакупніцкіх звычак, часам нават якiя прыносяць навіны цяжарнасці збянтэжыўшыся члены сям'і.
Многія асабістыя дадзеныя атрымаць статыстычны аналіз на рэгулярнай аснове, каб забяспечыць больш глыбокі свае звычкі і асаблівасці. Некаторыя з гэтых метадаў адбывацца добраахвотна і з поўным разуменнем і падтрымкай карыстальніка, у той час як іншыя могуць выконвацца ўтойліва арганізацыямі і кампаніямі.
Мімаволі адсочвання паводзін выклікае пэўныя этычныя і сацыяльныя пытанні.
Многія людзі цяпер могуць свабодна дзяліцца сваёй асабістай медыцынскай інфармацыі рознымі спосабамі, шляхам прамога абмену з дапамогай ацэнкі рызыкі для здароўя, выпадкова праз носных, а часам нават ненаўмысна праз пасты ў сацыяльных сетках і пакупніцкага паводзінаў.
Дакладнасць, з якой гэтая інфармацыя можа быць прааналізавана і інтэрпрэтаваныя расце, ствараючы як небяспекі і магчымасці, і, магчыма, ставячы нас на мяжы новай эры, калі тэхналогія можа гуляць пэўную ролю ў падштурхоўваючы нашага здароўя і дабрабыту ў пазітыўным ключы.
Індывідуалізацыя Здароўя і Рашэнне праблемы памылковага дыягназу
дыягнастычныя памылкі лекараў велізарнае заклапочанасць. Вынік нядбайнасці або няздольнасці разгледзець багацце варыянтаў, гэтыя памылкі могуць быць катастрафічнымі для пацыента і яго сям'і. Прафесар Eta Berner з Універсітэта штата Алабама ў Бірмінгеме, і д-р Марк Л. Грабер з Нортпорт VA Medical Center выявілі, што прыкладна 10 да 20 працэнтаў медыцынскіх выпадкаў былі дыягнастуецца. Berner і Грабер паказваюць на тое, што эфектыўныя кагнітыўныя працэсы забеспячэння правільнага дыягназу вялікую частку часу. Тым не менш, бываюць выпадкі, калі гэтыя кагнітыўныя працэсы церпяць няўдачу. Berner і аналіз Грабер паказалі, што самаўпэўненасць лекара часта можа быць адной з прычын урачэбных памылак. Акрамя таго, справаздачу аб фінансавай падтрымцы Агенцтва па ахове здароўя і якасці даследаванняў знайшлі 28 адсоткаў усіх дыягнастычных памылак, каб быць галоўным у сур'ёзнасці, магчыма, паказвае на небяспечнае для жыцця падзея.
Памылковы дыягназ можа ўключаць у сябе што-небудзь ад прызначэння няправільнага лекі хірургічнага шляху выдалення няправільна часткі цела.
Гэтая трывожная статыстыка можа прывесці некаторыя сцвярджае, што існуючая праблема можа быць вырашана шляхам простага выдалення чалавечага фактару з раўнання. Тэхналогія, як Уотсан IBM, цяпер прапануе надзею, што інфармацыя можа быць сінтэзавана і прадугледжанай у больш гуманістычнай модзе. кагнітыўная тэхналогія Уотсан мае патэнцыял для аналізу неструктураваных дадзеных, разумець складаныя пытанні і прадставіць канчатковым карыстачам на аснове фактычных дадзеных рашэнняў.
Уотсан імкнецца палепшыць прагнастычныя алгарытмы, якія не заўсёды аказваліся паспяховымі пры ўжыванні ў рэальных жыццёвых сітуацыях.
Тым не менш, што можа быць больш правакацыйнымі, чым прадказваў патэнцыял Ўотсана з'яўляецца магчымасцю яго тэхналогіі пераўзыходзячы чалавек, калі гаворка ідзе пра умяшаннях здароўя і фітнесу.
У 2015 годзе IBM Watson сфармаваў стратэгічнае партнёрства з CVS аховы здароўя, гэта абвясціла аб прыбыцці пазнавальнага вылічэнняў у камерцыйнай індустрыі аховы здароўя. Ён выказаў здагадку, што ў бліжэйшы час, лекары і фармацэўты будуць мець доступ да тэхналогій, якія могуць, напрыклад, аўтаматычна выяўляць пагаршэнне здароўя пацыента.
Здзелка паміж Пад бранёй і IBM, які быў падпісаны ў 2016 годзе, дала Ватсону магчымасць далейшага нарошчвання і развіваць сваю платформу здароўя. Apple, таксама зрабілі значныя інвестыцыі ў платформу Ўотсана з мэтай паляпшэння яго HealthKIT і развіцця ResearchKIT платформаў. Паводле справаздачы Grand View Research Inc., сусветнае ахова здароўя кагнітыўны рынак вылічэнняў, па прагнозах, складзе больш за $ 5 млрд да 2020 года.
Навукова-даследчыя даследаванні таксама падтрымліваюць выкарыстанне тэхналогіі, каб звесці да мінімуму рызыка ўзнікнення памылак і шкоды ў медыцыне. Д-р Марк Л. Грабер мяркуе выкарыстанне так званыя «триггерные інструментамі», якія маглі б выявіць выпадкі рызыкі дыягнастычнай памылкі пры аналізе электронных медыцынскіх запісаў і пошуку неадпаведнасцяў. Розныя тыпы запуску інструментаў у цяперашні час выкарыстоўваецца ў амерыканскіх бальніцах, аднак, яны не заўсёды ў стане выявіць дыягнастычныя памылкі. Таму робяцца намаганні для распрацоўкі больш прафілактычных мерапрыемстваў, а таксама.
Перспектыўны падыход быў прадстаўлены доктарам Hardeep Сінгх і яго калегі. Яны распрацавалі электронны трыгер, які можа ідэнтыфікаваць пацыентаў, якія пазапланавых бальніцы прызначэння на працягу 2 тыдняў пасля іх першаснага візіту сыходу, мяркуючы, што нешта магло быць прапушчаны падчас іх першапачатковага абследавання. Многія эксперты прадказваюць, што тэхналогія як гэта дапаможа пазбегнуць памылак або, па меншай меры, давесці іх да ведама ў мэтах скарачэння іх.
Ахопліваючы Штучны інтэлект
У 2015 годзе старшыня NHS Англіі, сэр Малькольм Грант, выказаў меркаванне, што штучны інтэлект павінен быць абняліся на ахову здароўя, як гэта магло б палепшыць якасць медыцынскай дапамогі, а таксама загадзя персаналізаванай медыцыны. Многія спецыялісты ў галіне аховы здароўя з тых часоў паўтарылі гэта пачуццё. Тэхналогія, якая можа надзейна дыягнаставаць і / або выяўлення дыягнастычных памылак з дапамогай інтэлектуальнага аналізу дадзеных, хутчэй за ўсё, не далёка.
Кагнітыўны вылічэнні ў сектары аховы здароўя ў цяперашні час выкарыстоўваецца больш у ролі кансультанта, а не для прыняцця канчатковага рашэння або замяніць чалавек саміх па сабе. Уотсан, напрыклад, дапамагае людзям і арганізацыям зрабіць больш прасунутыя і складаныя клінічныя рашэнні і неўзабаве дапамагчы людзям палепшыць іх фізічную форму праз партнёрства з Under Armour. Аднак, гэта было толькі кароткі час таму, што кампутары абагналі чалавек як дамінуючая сіла ў інтэлектуальным выглядзе спорту, як шахматы, і вылічальныя здольнасці толькі растуць. Акрамя таго, чалавечы элемент дадаецца ў тэхналагічных характарыстык кампутараў, што робіць ідэю кампутара і робатаў клапаціцца аб нас не так ужо непраўдападобна, як гэта калісьці здавалася.
> Крыніцы
> Berner Е, Грабер М. Празмерны як прычына дыягнастычнай памылкі ў галіне медыцыны. Амерыканскі часопіс медыцыны. 2008; 121: S2-S23.
> Грабер ML. Частата дыягнастычных памылак у медыцыне. BMJ Якасць і бяспека. 2013; 22 (Suppl 2): ii21-ii27. DOI: 10.1136 / bmjqs-2012-001615.
> Прасоўванне Lupton D. Здароўе ў лічбавую эпоху: крытычны каментар. Ўмацавання здароўя International. 2015; 30 (1): 174-183
> Singh H, Джардзіні TD, Meyer І, Forjuoh С.Н., Reis Singh H, Джардзіні TD, Meyer І, Forjuoh С.Н., Reis MD, Томас EJ. Тыпы і Паходжанне дыягнастычных памылак у першасных формах сыходу. JAMA ўнутранай медыцыны. 2013; 173 (6): 418-425.
> Томпсан М. Здароўе і кагнітыўная вылічальная каманда для вялікіх зменаў. EContent. 2015: 4-8.