A modern élet számos dimenzióját egyre inkább a mesterséges intelligencia táplálja, beleértve az egészség és a wellness különböző aspektusait. Mennyi időbe telik el, amíg egy számítógép felülmúlja az ember által irányított egészségügyi beavatkozásokat? Talán még ennél is fontosabb, hogy mennyi idő előtt egy ember hajlandó bízni egy nem emberben, hogy kezelje őt? Ez a két kérdés központi szerepet játszhat a gépi tanulási technológia és az egészségügyi ellátás robotikájának potenciáljáról folytatott vitában.
A számítógépek "gondolkodnak" egyre inkább emberi módon. Akár készen vagyunk, a kognitív számítástechnika legújabb fejleményei jelzik, hogy a számítógépes coaching és az egészségügyi ellátás kora megérkezett.
Az egészségügyi információk statisztikai elemzése
Nem titok, hogy mindenféle személyes és gyakran intim információt megosztunk minden alkalommal, amikor vásárlást vagy böngészést folytatunk az interneten. Az alkalmi viselkedés nyomon követésének lehetőségét 2012-ben mutatták meg, amikor a kiskereskedő Target megmutatta a világot, amit megjósolhatatlan pontossággal tudott megjósolni, ha egy nő teherbe esett a vásárlási szokásai alapján - néha még a terhességről szóló hírt is átadja az abashednek családtagok.
Sok személyes adat statisztikailag rutinszerűen elemzésre kerül, hogy jobban betekintést nyerjen a szokásokba és jellemzőkbe. E gyakorlatok némelyike önként és a felhasználó teljes körű tudatosságával és támogatásával történik, míg mások is csalárd módon végezhetik el a szervezeteket és a vállalatokat.
A kirekesztett viselkedési magatartás bizonyos etikai és társadalmi kérdéseket vet fel.
Sok személy szabadon megoszthatja személyes egészségügyi adatait különféle módokon, kifejezett megosztással egészségi kockázatértékeléssel, véletlenül viselésre, sőt néha akaratlanul a közösségi médiában és a vásárlási magatartáson keresztül.
Az információ elemzésének és értelmezésének pontossága növekszik, mind a veszélyeket, mind a lehetőségeket teremtve, esetleg egy olyan új korszak határáig, ahol a technológia szerepet játszhat az egészségünk és a jólétünk pozitív módon történő megnyújtásában.
Az egészség személyre szabása és a hibás diagnózis problémájának megoldása
Az orvosok diagnosztikai hibái óriási problémát jelentenek. A gondatlanság vagy a lehetőségek bőségének figyelmen kívül hagyása miatt ezek a hibák pusztítóak lehetnek a beteg és családja számára. Eta Berner professzor az Alabama Egyetem Birminghamben és Dr. Mark L. Graber a Northport VA Medical Centernél megállapította, hogy az orvosi esetek becslések szerint 10-20 százaléka rosszul diagnosztizált. Berner és Graber rámutatnak arra, hogy a hatékony kognitív folyamatok a leginkább megfelelő diagnózist biztosítják. Vannak azonban olyan idők, amikor ezek a kognitív folyamatok meghiúsulnak. Berner és Graber elemzése azt mutatta, hogy az orvos túlérzékenysége gyakran orvosi hibákhoz vezethet. Továbbá az Egészségügyi Kutatás és Minőség Ügynökség által finanszírozott jelentés szerint az összes diagnosztikai hiba 28 százaléka súlyossági szempontból súlyos, és valószínűleg életveszélyes eseményt jelez.
A téves diagnózis magában foglalhat valamit a rossz gyógyszer felírásától a rossz testrész műtéti eltávolításához.
Ez a riasztó statisztika arra enged következtetni, hogy a meglévő probléma egyszerűen megoldható az emberi tényező eltávolításával az egyenletből. Az olyan technológiák, mint például az IBM Watson, reményt adnak arra, hogy az információk szintetizálhatók és szemléltethetők humanistább módon. A Watson kognitív technológiája képes a strukturálatlan adatok elemzésére, az összetett kérdések megértésére és a végfelhasználóknak a bizonyítékokon alapuló megoldások bemutatására.
A Watson célja a prediktív algoritmusok fejlesztése, amelyek nem mindig bizonyultak sikeresnek, ha valódi élethelyzetekben alkalmazzák.
Azonban mi lehetne provokatívabb, mint a Watson előrejelzési potenciálja, annak a lehetősége, hogy technológiája felülmúlja az embereket az egészség és a fitness beavatkozások terén.
2015-ben az IBM Watson stratégiai partnerkapcsolatot létesített a CVS Health-szel, amely bejelentette a kognitív számítástechnika megjelenését a kereskedelmi egészségiparban. Azt javasolta, hogy hamarosan az orvosok és a gyógyszerészek hozzáférhetnek olyan technológiához, amely például automatikusan észlelheti a páciens egészségének csökkenését.
Az Under Armor és az IBM által 2016-ban aláírt megállapodás lehetővé tette a Watson számára, hogy tovább építse és fejlessze egészségügyi platformját. Az Apple szintén jelentős befektetést eszközölt a Watson platformon azzal a céllal, hogy javítsa HealthKIT és ResearchKIT fejlesztési platformjait. A Grand View Research Inc. jelentése szerint a globális egészségügyi kognitív számítástechnikai piac 2020-ra várhatóan meghaladja az 5 milliárd dollárt.
A tudományos kutatások szintén támogatják a technológia használatát a hibák és az ártalom kockázatának minimalizálása érdekében. Dr. Mark L. Graber javasolja az úgynevezett "trigger eszközök" használatát, amelyek az elektronikus egészségügyi nyilvántartások elemzésével és az eltérések megkeresésével azonosíthatják a diagnosztikai hibák kockázatát. Az amerikai kórházakban jelenleg különféle típusú triggereszközök használatosak, azonban nem mindig képesek diagnosztikai hibák észlelésére. Ezért törekednek a jobb megelőző beavatkozások megtervezésére is.
Dr. Hardeep Singh és munkatársai ígéretes megközelítést mutattak be. Úgy tervezték, hogy az elsődleges ellátást követő 2 héten belül azonosítják azokat a betegeket, akiknél nem tervezett kórházi megbeszélések történtek, ami azt sugallja, hogy a kezdeti vizsgálat során előfordult valami. Számos szakértő azt jósolja, hogy az ilyen technológiák segítenek megakadályozni a hibákat, vagy legalább felhívni a figyelmüket a csökkentésük érdekében.
A mesterséges intelligencia felkarolása
2015-ben az NHS Anglia elnöke, Sir Malcolm Grant kifejtette véleményét, hogy a mesterséges intelligenciát az egészségügyi ellátásnak kell magáévá tenni, mivel javíthatja az ellátás minőségét és elősegítheti az orvosi személyiséget. Sok egészségügyi szakember már visszhangzott ettől az érzéstől. Valószínűleg nem messze van olyan technológia, amely megbízható diagnosztikát és / vagy diagnosztikai hibákat azonosítana az adatbányászat révén.
Az egészségügyi ágazat kognitív számítástechnikáját jelenleg tanácsadóként használják, és nem végleges döntéseket hoznak, illetve nem helyettesítik az embereket önmagukban. Például a Watson segíti az egyéneket és a szervezeteket a fejlettebb és legfejlettebb klinikai döntések meghozatalában, és hamarosan segítenek az egyéneknek javítani a fitneszszintjüket az Under Armourdal való partnerség révén. Azonban csak keveset ezelőtt fordult elő, hogy a számítógépek az emberiséget szellemi sport, mint a sakk uralkodó erejévé emelték, és a számítási teljesítmény csak növekszik. Ráadásul az emberi elemet a számítógépek feldolgozási jellemzőihez adják hozzá, így a számítógép és a robotok gondozása gondoskodik róla, nem olyan messziről, mint egykor.
> Források
> Berner E, Graber M. A túlzott meggyőződés az orvostudomány diagnosztikai hibájának okai. Az American Journal of Medicine . 2008-ban; 121: S2-S23.
> Graber ML. A diagnosztikai hiba előfordulása az orvostudományban. BMJ minőség és biztonság . 2013; 22 (Suppl 2): ii21-ii27. doi: 10,1136 / bmjqs-2012-001615.
> Lupton D. Egészségügyi promóció a digitális korszakban: kritikai kommentár. Health Promotion International . 2015-ig; 30 (1): 174-183
> Singh H, Giardina TD, Meyer ÉS, Forjuoh SN, Reis Singh H, Giardina TD, Meyer ÉS, Forjuoh SN, Reis MD, Thomas EJ. A diagnosztikai hibák típusai és eredetei az elsődleges gondozási beállításokban. JAMA belső orvoslás . 2013 173 (6): 418-425.
> Thompson M. Healthcare és a kognitív számítástechnikai csapat nagy változásokra készül. Econtent . 2015: 4-8.