AI pārveido veselības aprūpi, bet ne tā, kā jūs gaidāt  

Iedomājieties šo: ir pienācis laiks jūsu ikgadējai pārbaudei, tāpēc jūs fotografējat savas acis un dīvainos ādas izsitumus gar rokām. AI attēlveidošanas diagnostika pārbaudiet, vai tīklenē nav tīklenes slimības biomarķieru 1 un apstipriniet, ka sausa, zvīņaina āda, visticamāk, ir ekzēma — šī informācija ir saglabāta jūsu pacienta kartotēkā. 

Jūsu tikšanās sākas ar ikgadēju mamogrāfiju, pirms ārsts ierodas un jautā par jūsu neseno ekzēmas uzliesmojumu. Viņi uzmanīgi klausās, kad jūs pārrunājat nesen notikušās miega režīma izmaiņas — jums ir pielīpušas acis, nevis datora ekrāns. Pirms jūsu tikšanās beigām ārsts pārskata jūsu mammogrammas AI rādījumus pārliecinieties, ka jūsu rentgena attēls ir skaidrs 2 , sniedzot rezultātu stundas, nevis nedēļu laikā. 

Kad esat aizbraucis, ārsts var vērsties pie AI, lai apkopotu jūsu pacienta piezīmes un izceltu visas nianses, kuras viņš varētu būt palaidis garām. Tā vietā viņi pavadīs papildu laiku, lai analizētu jūsu atbildes uz reģistrēšanās jautājumiem un personalizētu jūsu ārstēšanas plānu, tostarp ieteiktu īpašu diētu ekzēmai un aktuāliem krēmiem.

Kā pacients jūs tieši nesadarbosities ar AI — vismaz pagaidām —, taču tas atvieglos ārsta dzīvi, precīzāku diagnostiku un patīkamāku pieredzi. Laipni lūdzam veselības aprūpes nākotnē.

Iepazīstieties ar ekspertiem

Kur mūsu veselības aprūpes sistēma neiztur ārstus

Diskusijas par veselības aprūpes sistēmu parasti risina ap neveiksmīgiem pacientiem, taču mēs bieži aizmirstam, ka tas piedzīvo arī mūsu veselības aprūpes speciālistus. 

Izdegšanas rādītāji ir pastāvīgi pieauga ārstu vidū pēdējās desmitgades laikā. 2024. gadā vairāk nekā puse ārstu ziņoja par izdegšanu sadaļā Medscape ārsta ziņojums par izdegšanu un depresiju un 83% no šiem saņēmējiem teica, ka viņu izdegšana ir tiešs viņu darba rezultāts. Turklāt sievietes veselības aprūpes speciālistiem bija vēl lielāka iespēja tikt galā ar izdegšanu.

Braiens Fergusons, dibinātājs veselības aprūpes tehnoloģiju uzņēmums Arena Labs , labi zina statistiku. Viņa uzņēmums nodrošina uz datiem balstītus risinājumus izdegšanas novēršanai, piedāvājot apmācību rīkus un taktikas ārstiem, kas strādā frontes līnijās.

'Iemesls, kāpēc lielākā daļa ārstu un medmāsu dodas uz veselības aprūpi, ir rūpēties par pacientiem,' skaidro Fergusons. 'Daļa no izdegšanas ir tāda, ka viņiem šķiet, ka viņiem ir pārāk liela administratīvā slodze. Viņi nedara tās lietas, uz kurām bija parakstījušies pacientu aprūpē.'

Neviena māsu skolas vai medicīnas skolas daļa neapmāca klīnicistus, kā patiešām pārvaldīt nervu sistēmu, atpūsties, atgūt [vai] līdzsvarot enerģiju.

8. aprīļa zodiaka saderība

Fergusons, kura māte bija medmāsa, savu karjeru pavadīja augstas veiktspējas organizācijās. Viņš redzēja, kā elites sportistiem, radošajiem darbiniekiem un militārpersonām tika mācīts par cilvēciskajiem faktoriem (t.i., cilvēku ierobežojumu izpratne un pārvaldīšana).

'Viņiem tiek mācīta saikne starp hidratāciju un izziņu, miegu un spēju koncentrēties. Šie mūsu iedzimtās fizioloģijas pamatelementi,' saka Fergusons. Tomēr veselības aprūpe ir viena no pēdējām nozarēm, kurā tiek ņemti vērā cilvēciskie faktori.

'Neviena māsu skolas vai medicīnas skolas daļa neapmāca klīnicistus, kā patiešām pārvaldīt savu nervu sistēmu, atpūsties, atgūt [vai] līdzsvarot enerģiju,' viņš piebilst.

Šī izdegšana ne tikai maksā veselības aprūpes sistēmai vairāk nekā 260 miljoni USD gadā , bet tas arī pakļauj pacientus riskam. Ārsti, kas nodarbojas ar izdegšanu, ir divreiz lielāka iespēja tikt iesaistītam pacienta drošības negadījumā.

'Viens no provokatīvajiem apgalvojumiem, ko mēs izsakām Arena Labs, ir tas, ka pacienta drošības vismazākā daļa ir pacients. Ja es esmu kāds, kurš visu savu dzīvi koncentrējas uz citas personas ārējo mainīgo uz sevis rēķina, es esmu patiesībā degradējot to, ko es nācu darīt.'

Kā AI var palīdzēt izdegšanas gadījumā

Administratīvā darba garīgās slodzes mazināšana

Daudzi cilvēki var domāt par AI kā futūristisku robotu, kas veic atvērtas sirds operācijas vai sarežģītu mugurkaula rekonstrukciju (un jā, tādi pastāv!), taču mākslīgā intelekta integrēšanas mērķis veselības jomā nav aizstāt ārstus. Tas ir, lai viņiem palīdzētu.

'Tuvākajā laikā veselības aprūpe turpinās būt cilvēku sistēma,' saka Fergusons. 'Neatkarīgi no tā, cik pieredzējuši cilvēki spēj iesaistīties tehnoloģiju nodrošināšanas un pacientu aprūpes pusē, joprojām ir cilvēks, kurš rūpējas par cita cilvēka veselību. Pat vislabākais AI nevar ņemt vērā vajadzību palīdzēt šim cilvēkam, klīnicistam, būt viņu labākajam pašam.'

Tātad, ko tas nozīmē AI? Vislielākās izmaiņas varētu radīt mazākās atbalsta summas. Piemēram, ārsti nedēļā pavada vidēji 15,5 stundas par administratīvajiem uzdevumiem, un šis nogurdinošais, tomēr būtiskais uzdevums kļuva par daudzu AI jaunuzņēmumu pirmo uzmanību veselības aprūpes jomā.

Uzņēmumi, piemēram, Freed AI, a Saderīgs ar HIPPA AI rakstītājs, kas tika laists klajā 2022. gadā ar mērķi samazināt ārsta dokumentu kārtošanu. Tās tehnoloģija apgalvo, ka par 95% samazinās ārstu dokumentēšanas laiks, un šis dramatiskais kritums atspoguļojas AI rakstītāju izplatīšanā tādos lielos medicīnas tīklos kā Pastāvīgā medicīnas grupa . Grupa 2023. gada oktobrī piedāvāja mākslīgā intelekta rakstītājus vairāk nekā 10 000 ārstu — līdz 2024. gada aprīlim tā ziņoja, ka mākslīgā intelekta speciālisti grupā ir ietaupījuši ārstiem vismaz vienu darba stundu dienā. 

'Esmu anekdotiski dzirdējis no mūsu partneriem, kuri ir ārsti, ko viņi visvairāk vērtē ar balsi ģenerētu mākslīgo intelektu piezīmju veikšanai. Šķiet, ka tas atrisina problēmu visdziļākajā veidā, ļaujot viņiem atgriezties pie tā, ko viņi vēlas. darīt.'

Administratīvā darba garīgās slodzes mazināšana

AI ne tikai ietaupa ārstiem nepieciešamo laiku, bet arī paver iespējas ātrākai diagnostikai, kas netieši varētu palīdzēt glābt dzīvības. Aptuveni 795 000 pacientu gadā mirst vai ir neatgriezeniski invalīdi nepareizas diagnozes dēļ. Lai gan nav garantijas, ka AI var mainīt šo statistiku, ir daudzsološi pierādījumi, ka tas var palīdzēt. 

Agrīna ChatGPT novērtēšana vietnē Medicīnas interneta pētījumu žurnāls atklāja, ka Lielās valodas modelim (LLM) bija a 76,9% precizitātes rādītājs, diagnosticējot pacientus 3 . (Lielie valodu modeļi ir dziļās mācīšanās iekārtu apakškategorija, kas īpaši apstrādā un ģenerē cilvēku valodu.)

Turpmākie pētījumi apstiprināja šo apgalvojumu, parādot, ka AI bija gandrīz divreiz precīzāk nekā ārsti pareizas diagnozes noteikšanā (59,1 pret 33,6%). Turklāt 2019. gada agrīnie pētījumi liecina, ka AI varētu būt optimāls veids, kā palīdzēt diagnosticēt akūtus nieru bojājumus (AKI). līdz 48 stundām agrāk 4 , izaicinošs varoņdarbs, kas bieži neļauj pacientiem saņemt nepieciešamo aprūpi. 

Tomēr, neskatoties uz visu satraukumu, kas var pastāvēt ap AI medicīnas telpā, joprojām pastāv ierobežojumi, proti, paši ārsti. gadā publicēts neliels pētījums Atvērts JAMA tīkls pagājušajā mēnesī atklāja LLM faktiski neradīja būtisku atšķirību 5 palīdzot ārstiem, salīdzinot ar parastajiem resursiem (lai gan LLM tērzēšanas robots ievērojami pārspēja ārstus diagnosticējot solo ). Ārsti bieži vilcinājās, kad LLM piedāvāja atšķirīgu viedokli no viņu pašu viedokļa, un daudzi nesaprata pareizo veidu, kā ierosināt AI. 

Šie atklājumi bija pretrunā pētnieku hipotēzēm, tostarp Džonatans H. Čens, M.D., Ph.D ., docents plkst Stenfordas Biomedicīnas informātikas pētījumu centrs . Komanda gaidīja, ka tērzēšanas robotu AI sistēmas darbosies labi, pamatojoties uz izmēģinājuma pētījumiem, un uzskatīja, ka ārstiem, kas ir pilnvaroti ar līdzīgu rīku, vajadzētu darboties labāk.

16. oktobra zodiaka zīme

'Rezultāti saskārās ar' informātikas fundamentālo teorēmu', kas paredz, ka cilvēka un datora kombinācijai vajadzētu būt labākai nekā vienam pašam,' saka Čens. 'Lai gan es joprojām vēlētos ticēt, ka tā ir taisnība, šī pētījuma rezultāti liecina, ka ir nepieciešama apzināta apmācība, integrācija un novērtēšana, lai faktiski realizētu šo potenciālu.'

Mums visiem būs jāapgūst jaunas prasmes, kā mijiedarboties ar tērzēšanas robotu mākslīgā intelekta sistēmām, lai pamudinātu un sarunātu tās rīkoties tā, kā mēs vēlamies.

Lai gan LLM parasti ir diskusiju centrā pacientu diagnosticēšanā, tie nav vienīgie ārstiem un medmāsām pieejamie rīki. Padziļinātas mācīšanās sistēmas ir arī galvenā diskusijas daļa. 

Dziļās mācīšanās sistēmas attiecas uz mācību mašīnām, kas mācās no datiem, izmantojot mākslīgos neironu tīklus. Šīs AI sistēmas var noteikt anēmiju no tīklenes attēliem 6 un atklāt diabētiskās tīklenes slimības pazīmes 1 , kā arī paaugstināts glikozētā hemoglobīna līmenis (rādītājs, kas liecina par augstu glikozes līmeni asinīs un paaugstinātu ar diabētu saistītu veselības problēmu risku). 

Patiesībā padziļināts mācīšanās modelis pat pastāv, lai palīdzētu ātri un precīzi lasīt mammogrammas . Un jā, tas parādīja līdzīgu novērtējumu apmācītiem radiologiem, lasot pilna lauka digitālos mammogrāfiskos attēlus.

Nav šaubu, ka AI var un gribēs  radikāli mainīt pacientu diagnosticēšanas veidu , bet nākamais gads pavērs ceļu veselības aprūpes speciālistiem, lai saprastu, kā pareizi izmantot mākslīgo intelektu, lai informētu un palīdzētu diagnosticēt. 

Palīdzot ārstiem pārvarēt datu pārslodzi

Diagnostikas uzlabošana ir tiešais galvenais AI pētījumu mērķis, taču neskaitāmie mākslīgā intelekta izmantošanas gadījumi nodrošina, ka tas ir tālu no gala. Paredzams, ka AI arī spēlēs galveno lomu staru terapijas pārveidē. 

2023. gada pārskats, kas publicēts Radiācijas pētījumu žurnāls atklāja, ka AI varētu krasi palīdzēt samazināt laiku, kas nepieciešams vēža ārstēšanas plāna izveidei no vairākām dienām līdz tikai minūtēm, ja ne sekundēm. 

AI ietekme sniedzas ne tikai kā mēs saņemam ārstēšanu, bet arī pašu ārstēšanas veidu radīšanu. AI vadīts biotehnoloģiju uzņēmums Insilico medicīna , kura vērtība ir 895 miljoni ASV dolāru, pašlaik tiek veikti izmēģinājumi ar cilvēkiem, lai iegūtu pirmo medikamentu, kas izstrādāts, izmantojot ģeneratīvo AI tehnoloģiju. 

Ārstēšana, ISM001-055, ir paredzēta tiem, kam ir idiopātiska plaušu fibroze (IPF), slimība, kas skar vairāk nekā 100 000 cilvēku. Agrīnie toplīnijas rezultāti izrādīt solījumu par ārstēšanu, ko IPF pacienti labi panes.

Pat vislabākais mākslīgais intelekts nevar izskaidrot vajadzību palīdzēt šim cilvēkam, klīnicistam, kļūt par labāko sevi.

134 eņģeļu numurs

Kas nāks

Skatoties uz 2025. gadu, mēs turpināsim izprast veidus, kā mākslīgais intelekts var palīdzēt atrisināt dažas no lielākajām veselības aprūpes problēmām: nepareiza diagnoze, izdegšana un vispārēja izpēte. Tomēr kļūs arī skaidrs, cik daudz apmācību ir nepieciešams, lai nodrošinātu, ka mūsu rīcībā esošā AI tiek efektīvi izmantota.

Tehnisko prasmju trūkums jau nomoka veselības aprūpes nozari. Tā kā AI investīcijas palielinās no 20 miljardiem USD 2024. gadā līdz gandrīz 150 miljardiem USD nākamo piecu gadu laikā, veselības aprūpes nozarei būs nepieciešams apmācīt kvalificētu darbaspēku, kas var izmantot AI, lai uzlabotu dokumentāciju, saziņu un darbplūsmas. 

'Veselības aprūpe daudzējādā ziņā ir mantota organizācija. Tā ir piesātināta ar tehnoloģijām, tāpēc jaunu tehnoloģiju ieviešana ir liels darbs, un daudzas reizes šis darbs netiek veikts labi,' skaidro Fergusons.

Viņš norāda uz Da Vinci Robotic Surgical Systems ieviešanu, kas ļauj izmantot minimāli invazīvu ķirurģisku pieeju. Iepazīstoties ar operāciju zāli, daudzi ārsti sūdzējās, ka tehnoloģija ir slikta vai nedarbojas labi. Robotu sistēmas vienkārši tika pievienotas esošajam VAI iestatījumam, kad tām faktiski bija nepieciešama pavisam cita iestatīšana, lai tās attīstītos.

Lai nodrošinātu, ka mākslīgais intelekts var palīdzēt klīnicistam gūt panākumus, ir svarīgi, lai tehnoloģija tiktu pareizi ieviesta (vai arī mēs nevaram sasniegt mērķi).

'Ja es izmantoju mākslīgo intelektu, lai veiktu piezīmes, tas nozīmē, ka manām darbplūsmām ir jāmainās, un man ir jāatstāj vieta, lai izmantotu šo automatizāciju un kaut kādā veidā atgrieztu to cilpā. Parasti tas prasa vairāk darba, nekā tiek ņemts vērā. , un, ja tas nav izdarīts labi, tas rada lielāku stresu cilvēka sistēmai.'

Nākamajos gados veselības aprūpes speciālistiem būs jāiemācās izmantot mākslīgo intelektu — kaut ko Čens pielīdzina interneta ieviešanai.

'Lai gan mēs uzskatām par pašsaprotamām ikdienas tiešsaistes darbībām, piemēram, meklēšanu internetā, rakstu pārlūkošanu un tiešsaistes darījumu iesniegšanu, tās visas ir iegūtas prasmes, kuras mēs iemācījāmies darīt (un mūsu bijušie es pirms 35 gadiem to nebūtu pratuši). 'saka Čens. 'Līdzīgi es sagaidu, ka mums visiem būs jāapgūst jaunas prasmes, kā mijiedarboties ar tērzēšanas robotu AI sistēmām, lai pamudinātu un sarunātu tās rīkoties tā, kā mēs vēlamies.'

Tātad, ko tas nozīmē iepriekšminētajai AI piesātinātajai dienai pie ārsta? Nu, mēs, iespējams, esam tālu, pirms tas kļūs par realitāti. Pagaidām Fergusons apgalvo: 'Mākslīgā intelekta labākā loma ir padarīt cilvēku cilvēciskāku.'

Tas nozīmē klīnicistu kognitīvās slodzes samazināšanu, palīdzot padarīt viņu dienu mazāk saspringtu un galu galā palīdzēt šim pakalpojuma arhetipam atgriezties pie tā galvenā mērķa: palīdzēt citiem cilvēkiem.