Attenzione: questa pagina è una traduzione automatica di questa pagina originariamente in lingua inglese. Si prega di notare in quanto le traduzioni sono generate da macchine, non tutte le traduzioni saranno perfetti. Questo sito web e le sue pagine web sono destinati ad essere letto in inglese. Ogni traduzione del sito e le sue pagine web possono essere imprecise e inesatte, in tutto o in parte. Questa traduzione è fornita per comodità.

Intelligenza artificiale (AI) nella cura del cancro

insights from industryMatej AdamEuropean Oncology and Genomics LeadIBM Watson

non c'è nessun segreto che l'intelligenza artificiale sta provanda nelle impostazioni cliniche intorno al mondo, ma è un'ambizione realistica per applicarsi gli algoritmi specializzati ai sistemi sanitari antiquati? Parliamo a Matej Adam della ricerca che è effettuata da IBM.

Come società di miliardi di dollari, perché IBM sta investendo in intelligenza artificiale per il settore di sanità?

Abbiamo investito in intelligenza artificiale sviluppando una piattaforma di AI, Watson, nominato dopo uno dei fondatori di IBM. Quando stavamo sviluppando la tecnologia, era evidente dall'inizio che il suo uso nella sanità avrebbe reso a senso per le ragioni multiple.

Medici che esaminano scansione di MRI del paziente con tumore al cervello potenziale.Credito di immagine: Gorodenkoff/Shutterstock.com

Una ragione è che il AI può contribuire a setacciare con molti dati non strutturati dei tipi e dei formati differenti. La sanità comprende la massa dei dati non strutturati; non c'è approccio costante per la maggior parte delle note e delle informazioni cliniche che i ricercatori vorrebbero analizzare. Corrente, questi dati sono usati per informare le diverse casse pazienti, ma è troppo difficile da essere analizzato e da utilizzare più di tanto.

Il AI può essere usato per estrarre le comprensioni da quell'oceano dei dati, che stanno sviluppandosi costantemente nella dimensione e nella complessità. Nel frattempo, i costi di sanità stanno aumentando e sta aumentando le emissioni con il personale, l'accesso ed il coordinamento. Crediamo che il nostro AI abbia potenziale significativo di fare fronte ad alcuni di questi problemi brucianti di sanità.

Quali campi di medicina è l'intelligenza artificiale più ha stato adatta a ed a perché? Che cosa rende questa tecnologia così utile per gli oncologi?

Tendiamo ad usare l'intelligenza aumentata ` di termine', per illustrare il fatto che non siamo nell'affare di sostituzione della gente o di sostituzione dei professionisti, particolarmente nella sanità. La nostra tecnologia è un aiuto. Può essere allegorized a utilizzare GPS in un automobilistico le guide di GPS per traversare, ma la persona è ancora il driver.

Da questa prospettiva, l'intelligenza artificiale ha grande potenziale dovunque dove ci sono lotti dei dati. La sanità è un esempio particolarmente prominente di questa, perché sta ritardando dietro molte industrie in termini di digitalizzazione. Per lo più le cose che sono sistematiche e ripetitivo ancora sono fatti manualmente ed il sistema notevolmente sarebbero avvantaggiati se assunto la direzione di da automazione con tutte le misure necessarie della segretezza e di obbligazione.

Ciò potrebbe liberare la capacità del professionista - il medico o l'infermiere - per più valore-aggiunge le mansioni piuttosto che la routine e quelle ripetitive. Quasi dovunque guardiate nella sanità, c'è potenziale non sfruttato ed incredibile di migliorare.

Faccia l'esempio dell'oncologia, che è una delle aree che specificamente stiamo mettendo a fuoco sopra. Ci sono 70.000 nuovi studi, articoli e prove ogni anno in oncologia. Ciò non può essere attinta da una persona. Tuttavia, possiamo fingere un sistema per assistere all'orientamento e per portare in avanti i pezzi pertinenti delle informazioni.

Lavorare determinato poi dovrà passare meno tempo che traversa le informazioni e può passare più tempo che studia il caso paziente e che studia alle le informazioni basate a prova là fuori. Ciò è un'area che abbiamo progredito dentro, tra l'altro e ci sono molto vogliamo espanderci in.

Recentemente avete rivelato 22 nuovi studi alla società americana per la riunione annuale clinica 2019 dell'oncologia (ASCO). Potete riassumere prego gli studi più significativi?

Watson AI è stato messo negli studi clinici dall'inizio nell'ordine per essere sicuro che è stato provato sufficientemente. Ciò è generalmente come la tecnologia di sanità è funzionata sopra ed è provata.

Quattro o cinque anni fa, abbiamo cominciato le prove per esaminare gli aspetti come se il trattamento del linguaggio naturale ha funzionato e se il sistema poteva trovare i dati nel testo non strutturato degli studi. Poichè ci siamo mossi in avanti, una delle cose che abbiamo esaminato in particolare era supporto decisionale della clinica in oncologia.

Il nostro processo qui era di contribuire a portare tutte questi a informazioni basate a prova personali intorno all'operazione particolare all'oncologo o alla riunione pluridisciplinare del gruppo per aiutare la loro decisione circa come curare il paziente.

Dopo che abbiamo provato che questa tecnologia ha funzionato, abbiamo cominciato confrontare i suggerimenti di Watson ai gruppi di esperti, esaminanti il livello di coesione e di concordanza fra gli esperti ed il sistema. Questi studi erano di grande successo, che è principale noi per credere che il nostro sistema potesse abbinare le opinioni che avreste ottenuto dalle istituzioni e dagli esperti superiori.

Da questi studi, abbiamo attinto alcuni problemi interessanti cui la nostra tecnologia può aiutare con, quale la variabilità indesiderata di cura. Ciò significa che qualcuno che fornisca il sistema sanitario con un problema può essere curato diversamente in ospedali differenti, o persino all'interno dello stesso ospedale se in circostanze varie.

Purtroppo, c'è protocollo e soluzione non comuni e universali per ogni problema. Questo livello di variabilità non è buono da una prospettiva clinica di risultati o da una prospettiva di costo e ci sono molti sistemi sanitari ed organizzazioni che stanno lavorando a diminuirlo. Alcuni degli studi messi a fuoco sull'impatto di usando Watson per prendere le decisioni, con i risultati interessanti.

Stiamo lavorando con i responsabili della politica di sanità per cambiare i trattamenti ed alterare molto gradualmente le procedure di lavoro, con processo decisionale aumentato aiutato da Watson. Finora, i nostri risultati indicano che usando Watson, i clinici potevano più scegliere un trattamento ottimale per un paziente particolare.

Abbiamo fatto un confronto interessante fra l'effetto sui subspecialists con conoscenza approfondita del loro oggetto e un tipo specifico di cancro, che continuano con letteratura e gli studi, contro gli oncologi del non specialista che si occupano di molti tipi di cancri e di un sovraccarico di informazioni.

Abbiamo veduto un impatto positivo significativo sulle decisioni degli oncologi del non specialista con le tempestive realizzazioni della tecnologia. Ciò indica che c'è potenziale significativo affinchè la nostra tecnologia aiuti come le decisioni del trattamento sono prese.

Come i risultati da questi 22 studi scientifici stanno usandi per informare ulteriore ricerca?

Stiamo lavorando agli studi regionali. Watson ora sta spiegando su cinque continenti in una serie di ospedali. Sembra essere in particolare paesi importanti per avere studi locali perché questa è come la loro sanità funziona in termini di consegna di cura; la gente è messa a fuoco sulla loro realtà e circostanze locali. Stiamo portando gli studi e la ricerca localmente.

Egualmente stiamo valutando l'impatto della tecnologia. Finalmente, a tempo, potremo determinare l'impatto di costo di migliori, decisioni alterate. Ciò permetterà che noi determiniamo l'implicazione pratica per i sistemi sanitari specifici locali.

C'è delle barriere che devono essere superate prima che l'intelligenza artificiale possa essere utilizzata in una regolazione di sanità?

Ci sono due barriere:

Quello primo è di fare con la qualità e di formarsi dei dati. La maggior parte di organizzazione e del bloccaggio di dati di sanità è piantata nel fatto che qualcuno ha dovuto inviare ad una fattura, il rimborso, richiesta dell'assicurazione sanitaria, o in qualche cosa di simile. Dipende da dove siete ed il tipo di sistema di risarcimento.

Gradualmente, le informazioni cliniche reali sono catturate. Tuttavia, il modulo e la qualità è un'emissione, perché ci sono molte differenze in come questo è fatto dai fornitori di cure mediche differenti. Ciò influenze come i dati possono essere analizzati ed elaborati. Se le informazioni di qualità scadente vanno dentro, il risultato analizzato sarà qualità scadente.

La seconda barriera, che è più provocatoria, è la gente. Questo lato della sanità può essere molto conservatore. Ciò è buona da una prospettiva medica perché significa che la gente non è curata diversamente ogni giorno basato su cui qualcuno Internet-ha cercato il giorno prima. Gli studi clinici contribuiscono a stabilire le linee guida per questo.

Ancora, introdurre questi trattamenti ha implicazioni per il livello di organizzazione e di coordinamento di cura che può essere consegnato. Ciò è meno applicabile agli aspetti medici e più ai flussi di lavoro. La gente è naturalmente resistente a cambiamento.

I clinici devono accettare ed adottare queste pratiche, che è difficile. Molto siamo messi a fuoco sul lavoro con quello e sui professionisti d'aiuto per capire che questo non sia un affare della sostituzione e realmente li aiuteremo e forniremo molti vantaggi.

Pensate che il grande pubblico debba essere istruito circa intelligenza artificiale prima che possa essere usata come strumento diagnostico complementare?

Abbiamo studiato l'uso di cura e di processo decisionale del ricoverato di AI. Da cui abbiamo veduto, il paziente e le loro relazioni non sono un problema. Il feedback è stato positivo senza esigenza di tutto l'ordinamento di fare una campagna.

Tuttavia, c'è un consenso di che abbiamo bisogno per spiegare alla società che AI significa e che non è un esercito dei robot che assumono la direzione dei sistemi; invece, è basicamente una collezione di strumenti. Ad IBM, abbiamo pubblicato i nostri valori e un codice di condotta per quanto riguarda AI. Ciò comprende i concetti come il fatto che non usiamo i dati senza la comprensione del fornitore di, a differenza di molti altri settori là fuori.

Non siamo nell'affare di sostituzione della gente; miriamo a sostituire le mansioni e liberare la capacità per le mansioni stimate. Infatti, siamo realmente nell'affare di creazione gli impieghi e delle competenze nuovi che hanno fatto prima non esistente.

Penso che questa trasparenza sia necessaria perché infine è un aspetto della fiducia. Sia il grande pubblico che il pubblico professionale devono fidarsi della nostra tecnologia.

Come pensate il paesaggio di sanità passerete la decade prossima? noi cominciano a vedere l'intelligenza artificiale che è utilizzata nella clinica?

Il cambiamento già sta avendo luogo. I dati di AI già stanno usandi, specialmente tramite le nuove generazioni di professionisti medici che stanno lavorando più naturalmente con i dati.

Tuttavia, i sistemi sanitari devono lavorare ai punti ed agli adeguamenti significativi per gli scopi di sostentamento economico. Ci sono traiettorie molto problematiche di costo per i fattori come le popolazioni di invecchiamento e carichi di malattia durante la decade prossima.

Durante i dieci anni futuri, eventualmente stiamo andando vedere i professionisti di sanità spendere meno tempo sulle mansioni meccaniche e ripetitive e su più tempo sulle mansioni stimate.

Dove possono i nostri lettori trovare più informazioni?

Presentazioni chiave di ASCO:

Punto culminante da ESMO:

Circa Matej Adam

Foto di matej adamMatej Adam piombo il portafoglio dell'oncologia di IBM nella salubrità di Watson attraverso l'EMEA, facente leva la tecnologia di AI nella pratica clinica. Con 20 anni di esperienza, Adam è un dirigente messo a fuoco su ict nella sanità e nelle scienze biologiche.

Precedentemente, Adam piombo la progettazione e lo sviluppo di parecchi progetti nazionali di scambio di informazioni di sanità e si è consultato a regionale ed ai governi nazionali sulle strategie di salubrità e di e-salubrità l'IT per migliorare i risultati di sanità.

Appassionato circa distribuzione di nuova tecnologia, Adam ha gestito parecchi progetti di trasformazione della sicurezza paziente e miglioramento trattato dell'ospedale e piombo strategia ed il portafoglio di soluzione globali del fornitore di cure mediche del ` s di IBM.

Adam è un laureato di MBA della scuola di commercio di Henley all'università di Reading nel Regno Unito con un fuoco sulle finanze e sulla tecnologia dell'informazione. Nel suo ozio, gode di di sciare e viaggiare con la sua famiglia in tutto Europa.

Circa salubrità di Watson

La salubrità di Watson è una divisione di affari di IBM che è dedicata allo sviluppo ed all'entrata in vigore dalle delle tecnologie conoscitive e guidate da dati per avanzare la salubrità. Le tecnologie di salubrità di Watson stanno affrontando le più grandi sfide della sanità una vasta gamma di mondo, compreso cancro, il diabete, lo sviluppo della droga e più.

Kate Anderton

Written by

Kate Anderton

Kate Anderton is a Biomedical Sciences graduate (B.Sc.) from Lancaster University. She manages the editorial content on News-Medical and carries out interviews with world-renowned medical and life sciences researchers. She also interviews innovative industry leaders who are helping to bring the next generation of medical technologies to market.

Citations

Please use one of the following formats to cite this article in your essay, paper or report:

  • APA

    IBM Watson. (2019, December 12). Intelligenza artificiale (AI) nella cura del cancro. News-Medical. Retrieved on September 29, 2020 from https://www.news-medical.net/news/20191212/Artificial-Intelligence-(AI)-in-Cancer-Care.aspx.

  • MLA

    IBM Watson. "Intelligenza artificiale (AI) nella cura del cancro". News-Medical. 29 September 2020. <https://www.news-medical.net/news/20191212/Artificial-Intelligence-(AI)-in-Cancer-Care.aspx>.

  • Chicago

    IBM Watson. "Intelligenza artificiale (AI) nella cura del cancro". News-Medical. https://www.news-medical.net/news/20191212/Artificial-Intelligence-(AI)-in-Cancer-Care.aspx. (accessed September 29, 2020).

  • Harvard

    IBM Watson. 2019. Intelligenza artificiale (AI) nella cura del cancro. News-Medical, viewed 29 September 2020, https://www.news-medical.net/news/20191212/Artificial-Intelligence-(AI)-in-Cancer-Care.aspx.