Инструменты на основе ИИ используют алгоритмы для определения пациентов, находящихся в зоне риска развития определенных заболеваний. Врачи не перевели диагностирование полностью на такие инструменты – они помогают специалистам ставить диагноз. Но уже делают это очень эффективно.
Wall Street Journal рассмотрел случаи, когда ИИ помогает врачам. Forbes предлагает главные факты из материала.
Врачи считают ИИ-инструменты многообещающими, но они не спешат отдавать свою работу машинам, ведь технология еще новая и демонстрирует предубеждения, которые могут навредить некоторым пациентам.
Преимущественно медицинские программы по применению ИИ используют алгоритм или набор алгоритмов, которые учатся или усовершенствуются с помощью отзывов. То есть чем больше их используют и чем чаще врачи оценивают точность работы ИИ-инструментов, тем лучше становится технология.
Алгоритм использует разную информацию с медицинских карт пациентов, такую как анамнез пациента, его демографическая принадлежность, место жительства и результаты анализов, чтобы определить, разовьются ли у пациента проблемы со здоровьем.
Здесь вызывает вопрос то, что алгоритм, натренированный на данных пациентов одного региона, не будет столь эффективен для пациентов другой местности. Поэтому следует учитывать необходимость коррективов.
Масштабное исследование в 2019-м журнала Science выявило расовое предубеждение в алгоритме, которое привело к тому, что темнокожие пациенты не получили дополнительных процедур, которые им были действительно нужны. Чтобы решить эту проблему, группа специалистов в области технологий и здравоохранения в прошлом году взялась за разработку инструкций по справедливому, беспристрастному использованию ИИ в медицине.
В настоящее время есть много исследований использования ИИ, а ряд компаний разрабатывает продукты для врачей и систем здравоохранения. Однако технология медленно меняет медицинские практики. Вот три примера, когда ИИ помогает устанавливать диагнозы.
Определить проблемы с сердцем
Кардиологическому отделению клиники Mayo ИИ-инструмент помог выявить новые случаи сердечной недостаточности и мерцательную аритмию. По словам врачей клиники, на выявление таких проблем часто уходят годы.
Сами врачи без тестов не могут обнаружить, разовьется ли у пациента с нормальной кардиограммой мерцательная аритмия. А ИИ может увидеть на кардиограмме последовательность тревожных сигналов, не заметную для человеческого глаза.
В ходе исследования 2022 года врачи Mayo провели через алгоритм более 600 000 кардиограмм пациентов, чтобы выявить тех, у кого высок риск развития мерцательной аритмии. Алгоритм определил 1000 пациентов, которые затем в течение месяца носили специальный кардиомонитор.
Оказалось, что у этих пациентов в пять раз больше шансов получить диагноз мерцательная аритмия, чем у пациентов из контрольной группы.
Ранние проблемы с глазами
Группа врачей из клиники Cano Health в прошлом году запустила пилотное испытание ИИ на выявление диабетической ретинопатии, главной причины слепоты у людей с диабетом.
Для этого ИИ дали проанализировать изображение из специальной камеры для глаз. Исследование в четырех отдельных группах пациентов прошло хорошо, поэтому клиника хочет расширить применение этой технологии.
Врачи объяснили, что когда ИИ сообщает, что обнаружил у пациента диабетическую ретинопатию, все равно требуется подтверждение офтальмолога, который и назначит план лечения. Но эта программа по ИИ позволяет семейным врачам выявлять пациентов с этой болезнью без привлечения специалиста.
Раннее выявление сепсиса
Больница Sinai в Балтиморе – единственное медучреждение, использующее алгоритм для определения пациентов с высоким риском развития сепсиса, который является главной причиной смерти в больницах.
Алгоритм анализирует более 250 факторов, в числе которых жизненные показатели, демографические данные, история болезней и результаты лабораторных исследований.
Система оповещает врачей, если выявляет сепсис или приближение септического состояния. Затем врачи рассматривают данные пациента и начинают лечение антибиотиками, если согласны с оценкой ИИ. Система умеет совершенствоваться, учитывая отзывы врачей о ее работе.
Согласно исследованию, которое в прошлом году опубликовали в журнале Nature Medicine, использование этого алгоритма приводит к тому, что пациент получает лекарство от сепсиса почти на два часа раньше, чем без алгоритма. Это позволяет снизить смертность от сепсиса в больнице на 18%.
Вы нашли ошибку или неточность?
Оставьте отзыв для редакции. Мы учтем ваши замечания как можно скорее.
