ИИ трансформирует здравоохранение, но не так, как вы ожидаете  

Представьте себе: пришло время ежегодного осмотра, и вы фотографируете свои глаза и странную кожную сыпь на руках. Диагностика изображений с использованием искусственного интеллекта проверьте сетчатку на наличие биомаркеров заболеваний сетчатки 1 и убедитесь, что сухая, шелушащаяся кожа, скорее всего, является экземой — эта информация сохранена в вашей карте пациента. 

Ваш прием начинается с ежегодной маммографии, прежде чем придет ваш врач и спросит о недавнем обострении экземы. Они внимательно слушают, когда вы обсуждаете недавнее изменение в вашем режиме сна, — их глаза прикованы к вам, а не к экрану компьютера. Прежде чем ваш прием закончится, ваш врач проверит показания AI вашей маммограммы, чтобы подтвердите, что ваш рентген чистый 2 , давая вам результат в течение часа, а не недель. 

После того, как вы уйдете, ваш врач может обратиться к искусственному интеллекту, чтобы обобщить записи вашего пациента и выделить любые нюансы, которые он мог упустить. Вместо этого они потратят дополнительное время на анализ ваших ответов на контрольные вопросы и персонализацию вашего плана лечения, включая предложение специальной диеты от экземы и кремов для местного применения.

Как пациент, вы не будете напрямую взаимодействовать с ИИ — по крайней мере, пока — но это облегчит жизнь вашим врачам, их диагностику более точной, а ваш опыт — более приятным. Добро пожаловать в будущее здравоохранения.

Познакомьтесь с экспертами

Где наша система здравоохранения не справляется с врачами

Дискуссии о системе здравоохранения обычно вращаются вокруг терпящих неудачу пациентов, но мы часто забываем, что она подводит и наших врачей. 

Уровень выгорания среди врачей постоянно растет за последнее десятилетие. В 2024 году более половины врачей сообщил о выгорании в Отчет врачей Medscape о выгорании и депрессии — и 83% этих получателей заявили, что их выгорание было прямым результатом работы. Более того, женщины-медики еще чаще сталкивались с выгоранием.

Брайан Фергюсон, основатель компания медицинских технологий Arena Labs , хорошо знает статистику. Его компания предоставляет основанные на данных решения для борьбы с выгоранием, предлагая инструменты и тактики обучения врачам, находящимся на передовой.

«Причина, по которой большинство врачей и медсестер идут в систему здравоохранения, — это забота о пациентах», — объясняет Фергюсон. «Частью выгорания является то, что они чувствуют, что на них слишком большая административная нагрузка. Они не делают того, на что подписались в уходе за пациентами».

Ни одно отделение школы медсестер или медицинской школы не обучает врачей тому, как действительно управлять своей нервной системой, отдыхать, восстанавливаться или [или] балансировать энергию.

Фергюсон, чья собственная мать была медсестрой, провел свою карьеру в высокопроизводительных организациях. Он видел, как элитных спортсменов, творческих людей и военных учили человеческому фактору (то есть пониманию и управлению ограничениями людей).

«Их учат взаимосвязи между гидратацией и когнитивными способностями, сном и способностью концентрироваться. Это самые основные элементы нашей врожденной физиологии», — говорит Фергюсон. Однако здравоохранение является одной из последних отраслей, где учитывается человеческий фактор.

«Ни одна часть школы медсестер или медицинской школы не обучает врачей тому, как действительно управлять своей нервной системой, отдыхать, восстанавливаться или балансировать энергию», — добавляет он.

Мало того, что такое «выгорание» обходится системе здравоохранения дороже, чем 260 миллионов долларов в год , но это также подвергает пациентов риску. Врачи, занимающиеся проблемами выгорания, в два раза больше шансов быть вовлеченным в результате несчастного случая, связанного с безопасностью пациента.

«Одно из провокационных заявлений, которые мы делаем в Arena Labs, заключается в том, что наименее важной частью безопасности пациента является пациент. Если я тот, кто всю свою жизнь сосредоточен на внешних переменных другого человека в ущерб себе, я фактически унижая то, ради чего я пришел».

Как ИИ может помочь с выгоранием

Снижение умственной нагрузки административной работы

Многие люди могут думать об ИИ как о футуристическом роботе, выполняющем операцию на открытом сердце или сложную реконструкцию позвоночника (и да, они существуют!), но цель интеграции искусственного интеллекта в сферу здравоохранения не состоит в том, чтобы заменить врачей. Это чтобы помочь им.

«В ближайшем будущем здравоохранение продолжит оставаться человеческой системой», — говорит Фергюсон. «Независимо от того, насколько продвинуты люди в области технических возможностей и ухода за пациентами, все еще есть человек, который заботится о здоровье другого человека. Даже самый лучший ИИ не может объяснить необходимость помогать этому человеку, врачу, быть лучшим собой».

Так что же это значит для ИИ? Самая маленькая сумма поддержки может иметь самое большое значение. Например, врачи тратить в среднем 15,5 часов в неделю на административных задачах — и эта утомительная, но важная задача стала основной задачей многих стартапов в области искусственного интеллекта в сфере здравоохранения.

Такие компании, как Freed AI, HIPPA-совместимый AI-писец, запущенный в 2022 году с целью сокращения бумажной работы врачей. Ее технология утверждает, что сокращает время документации врачей на 95 %, и это резкое снижение отражается в развертывании писцов с искусственным интеллектом в крупных медицинских сетях, таких как Постоянная медицинская группа . В октябре 2023 года группа предоставила писцам ИИ более чем 10 000 врачей, а к апрелю 2024 года она сообщила, что писцы ИИ экономят врачам в группе как минимум один час работы в день. 

«Я слышал от наших партнеров-клиницистов, что они больше всего ценят голосовой ИИ для ведения заметок. И, похоже, он решает проблему самым глубоким образом, позволяя им вернуться к тому, чего они хотят. сделать».

Снижение умственной нагрузки административной работы

Помимо экономии времени врачей, ИИ также открывает возможности для более быстрой диагностики, что косвенно может помочь спасти жизни. По оценкам, 795 000 пациентов в год умирают или навсегда становятся инвалидами из-за неправильного диагноза. Хотя нет никакой гарантии, что ИИ сможет изменить эту статистику, есть многообещающие доказательства того, что он может помочь. 

Ранняя оценка ChatGPT в Журнал медицинских интернет-исследований обнаружил, что модель большого языка (LLM) имеет Точность 76,9% при диагностике пациентов 3 . (Большие языковые модели — это подкатегория машин глубокого обучения, которые специально обрабатывают и генерируют человеческий язык.)

Дальнейшие исследования подтвердили это утверждение, показав, что ИИ практически в два раза точнее, чем врачи в постановке правильного диагноза (59,1 против 33,6%). Более того, ранние исследования 2019 года показали, что ИИ может быть оптимальным способом диагностики острых повреждений почек (ОПП). до 48 часов раньше 4 , сложная задача, которая часто мешает пациентам получить необходимую помощь. 

Тем не менее, несмотря на весь ажиотаж, который может возникнуть вокруг ИИ в медицинской сфере, все еще существуют ограничения, а именно, сами врачи. Небольшое исследование, опубликованное в Сеть JAMA открыта в прошлом месяце открылся LLM на самом деле существенной разницы не было 5 в помощи врачам по сравнению с традиционными ресурсами (хотя чат-бот LLM значительно превзошел врачей при индивидуальной диагностике ). Врачи часто колебались, когда LLM предлагал мнение, отличное от их собственного, и многие не понимали, как правильно подсказать ИИ. 

Эти данные противоречили гипотезам исследователей, в том числе Джонатан Х. Чен, доктор медицинских наук, доктор философии ., доцент кафедры Стэнфордский центр исследований биомедицинской информатики . Основываясь на пилотных исследованиях, команда ожидала, что системы искусственного интеллекта чат-ботов будут работать хорошо, и предположила, что врачи, наделенные аналогичным инструментом, должны работать лучше.

23 сен зодиак

«Результаты бросают вызов «фундаментальной теореме информатики», которая предполагает, что комбинация человека и компьютера должна превосходить любую из них по отдельности», — говорит Чен. «Хотя мне все же хотелось бы верить, что это правда, результаты этого исследования показывают, что для реальной реализации этого потенциала необходимы целенаправленное обучение, интеграция и оценка».

Нам всем нужно будет освоить новые навыки взаимодействия с системами искусственного интеллекта чат-ботов, чтобы подталкивать их и договариваться о том, чтобы они вели себя так, как мы хотим.

Несмотря на то, что LLM, как правило, находятся в центре дискуссий при диагностике пациентов, они не являются единственными инструментами, доступными врачам и практикующим медсестрам. Системы глубокого обучения также являются ключевой частью обсуждения. 

Системы глубокого обучения относятся к обучающимся машинам, которые учатся на данных с использованием искусственных нейронных сетей. Эти системы искусственного интеллекта могут обнаружить анемию по изображениям сетчатки 6 и выявить признаки диабетического заболевания сетчатки 1 , а также повышенный гликированный гемоглобин (показатель высокого уровня глюкозы в крови и повышенного риска проблем со здоровьем, связанных с диабетом). 

Более того, даже существует модель глубокого обучения, которая помогает быстро и точно читать маммограммы . И да, он продемонстрировал аналогичную оценку обученным рентгенологам при чтении полноформатных цифровых маммографических изображений.

Нет сомнений в том, что ИИ может и будет  произвести революцию в способах диагностики пациентов , но следующий год проложит путь практикующим врачам к пониманию того, как правильно использовать искусственный интеллект для информирования и помощи в постановке диагноза. 

Помогаем врачам справиться с перегрузкой данных

Улучшение диагностики является непосредственной целью большинства исследований в области ИИ, но бесчисленные варианты использования искусственного интеллекта гарантируют, что это далеко не конец. Ожидается, что ИИ также сыграет ключевую роль в трансформации лучевой терапии. 

Обзор 2023 года, опубликованный в журнале Журнал радиационных исследований обнаружил, что ИИ может существенно помочь сократить время, необходимое для создания плана лечения рака от нескольких дней до нескольких минут, если не секунд. 

Влияние ИИ также выходит за рамки того, как мы получаем лечение, и касается создания самого лечения. Биотехнологическая компания, управляемая искусственным интеллектом Инсилико Медицина , оцениваемая в 895 миллионов долларов, в настоящее время проходит испытания на людях первого в мире препарата, разработанного с использованием технологии генеративного искусственного интеллекта. 

Лечение ISM001-055 предназначено для людей с идиопатическим фиброзом легких (ИЛФ), заболеванием, которым страдают более 100 000 человек. Первые результаты выручки показывают перспективность лечения, которое хорошо переносится пациентами с ИЛФ.

Даже самый лучший ИИ не может объяснить необходимость помочь этому человеку, врачу, проявить себя с лучшей стороны.

Что будет дальше

Глядя на 2025 год, мы продолжим понимать, как ИИ может помочь с некоторыми из самых серьезных осложнений в сфере здравоохранения: неправильным диагнозом, выгоранием и общими исследованиями. Тем не менее, также станет ясно, насколько необходимо обучение, чтобы обеспечить эффективное использование ИИ, доступного у нас под рукой.

Нехватка технических навыков уже беспокоит отрасль здравоохранения. Поскольку инвестиции в ИИ увеличатся с 20 миллиардов долларов в 2024 году до почти 150 миллиардов долларов в течение следующих пяти лет, подготовка квалифицированной рабочей силы, которая сможет использовать ИИ для улучшения документации, коммуникации и рабочих процессов, станет необходимостью для отрасли здравоохранения. 

«Здравоохранение во многих отношениях является устаревшей организацией. Оно насыщено технологиями, поэтому внедрение новых технологий — это большая работа, и зачастую эта работа выполняется не очень хорошо», — объясняет Фергюсон.

Он указывает на внедрение роботизированных хирургических систем Da Vinci, которые позволяют применять минимально инвазивный хирургический подход. Попав в операционную, многие врачи жаловались, что технология плохая или плохо работает. Роботизированные системы были просто добавлены в существующую операционную, тогда как на самом деле для их работы требовалась совершенно другая установка.

Чтобы ИИ мог способствовать успеху клиницистов, важно, чтобы технология была правильно внедрена (иначе мы потерпим неудачу в достижении цели).

«Если я использую ИИ для ведения заметок, это означает, что мои рабочие процессы должны измениться, и мне нужно освободить место, чтобы использовать эту автоматизацию и каким-то образом вернуть ее в цикл. Обычно это требует больше работы, чем рассчитано». , и если это не будет сделано должным образом, это создаст большую нагрузку на человеческую систему».

В ближайшие годы практикующим врачам придется научиться использовать ИИ — что Чен сравнивает с появлением Интернета.

«Хотя мы считаем само собой разумеющимся повседневные онлайн-действия, такие как поиск в Интернете, просмотр статей и онлайн-транзакции, все это приобретенные навыки, которые мы научились делать (а мы сами, 35 лет назад, не знали бы, как это делать), ', - говорит Чен. «Точно так же я ожидаю, что нам всем нужно будет освоить новые навыки взаимодействия с системами искусственного интеллекта чат-ботов, чтобы подталкивать их и договариваться о том, чтобы они вели себя так, как мы хотим».

Так что же это значит для вышеупомянутого дня у врача, наполненного искусственным интеллектом? Что ж, нам, вероятно, еще далеко до того, как это станет реальностью. На данный момент Фергюсон утверждает: «Лучшая роль искусственного интеллекта — сделать человека более человечным».

Это означает снижение когнитивной нагрузки врачей, помощь в том, чтобы сделать их день менее напряженным и, в конечном итоге, помочь этому архетипу услуг вернуться к своей основной цели: помогать другим людям.