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Inteligencia artificial (AI) en cuidado del cáncer

insights from industryMatej AdamEuropean Oncology and Genomics LeadIBM Watson

¿Él no hay secreto que la inteligencia artificial se está probando en fijaciones clínicas en todo el mundo, pero es él una ambición realista para aplicar algoritmos sofisticados a los sistemas sanitarios anticuados? Hablamos a Matej Adán sobre la investigación que es realizada por IBM.

¿Como compañía de billones de dólares, por qué IBM está invirtiendo en la inteligencia artificial para el sector de la atención sanitaria?

Invertimos en inteligencia artificial desarrollando una plataforma del AI, Watson, nombrado después de uno de los fundadores de IBM. Cuando desarrollábamos la tecnología, era evidente desde el principio que su uso en atención sanitaria tendría sentido por razones múltiples.

Doctores que observan la exploración de MRI del paciente con el cáncer de cerebro potencial.Haber de imagen: Gorodenkoff/Shutterstock.com

Una razón es que el AI puede ayudar a tamizar con muchos datos no estructurados de diversos tipos y formatos. La atención sanitaria implica una masa de datos no estructurados; no hay aproximación uniforme para la mayor parte de las notas y la información clínicas que los investigadores quisieran analizar. Actualmente, estos datos se utilizan para informar a cajas pacientes individuales, pero es demasiado difícil ser analizado y poner al uso más allá de eso.

El AI se puede utilizar para extraer discernimientos de ese océano de los datos, que está creciendo constante de tamaño y complejidad. Mientras tanto, los costos de la atención sanitaria están subiendo y está aumentando entrega con el estado mayor, el acceso y la coordinación. Creemos que nuestro AI tiene potencial importante de hacer frente a algunos de éstos los problemas ardiendo de la atención sanitaria.

¿Qué campos del remedio es la inteligencia artificial se adaptó más, y a porqué? ¿Qué hace esta tecnología tan útil para los oncólogos?

Tendemos a utilizar la inteligencia aumentada ` del término', para ilustrar el hecho de que no estamos en el asunto de reemplazar a gente o de reemplazar a profesionales, especialmente en atención sanitaria. Nuestra tecnología es un socorro. Puede allegorized a usar GPS en un automotriz las ayudas de GPS para navegar, pero la persona sigue siendo el impulsor.

De esta perspectiva, la inteligencia artificial tiene gran potencial dondequiera donde hay lotes de datos. La atención sanitaria es un ejemplo determinado prominente de esto, porque se está retrasando detrás de muchas industrias en términos de numeración. La mayor parte del tiempo las cosas que son rutinarias y repetidor todavía se hacen manualmente, y el sistema serían beneficiados grandemente si fueron asumidas el control por la automatización con todas las dimensiones necesarias de la seguridad y de la aislamiento.

Esto podría liberar hacia arriba la capacidad del profesional - el doctor o la enfermera - para más valor-agrega tareas bastante que rutina y las repetidores. Casi dondequiera que usted observe en atención sanitaria, hay potencial sin aprovechar e increíble de perfeccionar.

Tome el ejemplo de la oncología, que es una de las áreas que estamos enfocando específicamente conectado. Hay 70.000 nuevos estudios, artículos y pruebas cada año en oncología. Esto no se puede golpear ligeramente en cerca un individuo. Sin embargo, podemos fingir un sistema para ayudar con la orientación y para presentar los pedazos relevantes de la información.

El trabajo individual en él después tendrá que pasar menos tiempo que navega la información y puede pasar más tiempo que estudia el caso paciente y que estudia la información prueba-basada ahí fuera. Ésta es una área que hemos progresado hacia adentro, entre otros, y hay mucho más queremos desplegarnos en.

Usted reveló recientemente 22 nuevos estudios en la sociedad americana para la reunión anual de la oncología (ASCO) 2019 clínicos. ¿Puede usted resumir por favor los estudios más importantes?

Han puesto a Watson AI en estudios clínicos desde el principio en orden para estar seguro que se ha probado suficientemente. Éste es generalmente cómo la tecnología de la atención sanitaria se trabaja conectado y se prueba.

Hace cuatro o cinco años, comenzamos pruebas para observar aspectos como si el tramitación de lenguaje natural trabajado y si el sistema podía encontrar datos en el texto no estructurado de estudios. Pues nos movimos adelante, una de las cosas que observábamos en particularmente era apoyo de la toma de decisión de la clínica en oncología.

Nuestro trabajo aquí era ayudar a traer todo el esto información prueba-basada personalizada alrededor de la operación determinada al oncólogo o a la reunión multidisciplinaria de las personas para ayudar a su decisión sobre cómo tratar al paciente.

Después de que probáramos que esta tecnología trabajó, comenzamos a comparar las sugerencias de Watson a los equipos de expertos, observando el nivel de cohesión y de concordancia entre los expertos y el sistema. Estos estudios eran altamente acertados, que es de cabeza nosotros para creer que nuestro sistema puede igualar las opiniones que usted conseguiría de las instituciones y de los expertos superiores.

De estos estudios, golpeamos ligeramente en algunos problemas interesantes con los cuales nuestra tecnología puede ayudar, por ejemplo variabilidad indeseada del cuidado. El significa que alguien que incorpora el sistema sanitario con un problema puede ser tratado diferentemente en diversos hospitales, o aún dentro del mismo hospital si bajo diversas condiciones económicas.

Lamentablemente, hay protocolo y solución no comunes, universales para cada problema. Este nivel de variabilidad no es bueno de una perspectiva clínica de los resultados o de una perspectiva del costo, y hay muchos sistemas sanitarios y organizaciones que están funcionando en reducirlo. Algunos de los estudios centrados en el impacto de usar a Watson para tomar decisiones, con resultados interesantes.

Estamos trabajando con los responsables políticos de la atención sanitaria para cambiar procesos y para alterar prácticas de funcionamiento muy gradualmente, con la toma de decisión creciente ayudada por Watson. Hasta ahora, nuestras conclusión muestran que usando a Watson, los clínicos podían más elegir un tratamiento óptimo para un paciente determinado.

Hicimos una comparación interesante entre el efecto sobre subspecialists con el conocimiento en profundidad de sus sujetos y un tipo específico de cáncer, que continúan con literatura y estudios, comparado con los oncólogos del internista que se ocupan de muchos tipos de cáncer y de una sobrecarga de la información.

Vimos un impacto positivo importante en las decisiones de los oncólogos del internista con las puestas en vigor tempranas de la tecnología. Esto indica que hay potencial importante para que nuestra tecnología ayude a cómo se toman las decisiones del tratamiento.

¿Cómo las conclusión de estos 22 estudios científicos se están utilizando para informar a la investigación adicional?

Estamos trabajando en estudios regionales. Ahora están desplegando a Watson en cinco continentes en varios hospitales. Parece ser particularmente países importantes para tener estudios locales porque esto es cómo su atención sanitaria trabaja en términos de lanzamiento del cuidado; la gente se centra en su realidad y condiciones locales. Estamos trayendo estudios y la investigación localmente.

También estamos evaluando el impacto de la tecnología. Eventual, a tiempo, podremos determinar el impacto del costo de decisiones mejores, alteradas. Esto permitirá que determinemos la implicación práctica para los sistemas sanitarios específicos locales.

¿Hay barreras que necesiten ser superadas antes de que la inteligencia artificial se pueda utilizar en una fijación de la atención sanitaria?

Hay dos barreras:

Primer es hacer con la calidad y formar de datos. La mayoría de la organización y de la captura de datos de la atención sanitaria se arraiga en el hecho que alguien ha tenido que enviar una factura, reembolso, petición del seguro médico, o algo similar. Depende de donde usted está y el tipo de sistema del reembolso.

Gradualmente, se captura la información clínica real. Sin embargo, la forma y la calidad es una entrega, porque hay muchas diferencias en como de bien esto es hecha por diversos proveedores de asistencia sanitaria. Esto influencias cómo los datos pueden ser analizados y ser tramitados. Si entra la información de la mal calidad, el resultado analizado será mal calidad.

La segunda barrera, que es más desafiadora, es la gente. Este lado de la atención sanitaria puede ser muy conservador. Esto es bueno de una perspectiva médica porque significa que no tratan a la gente diferentemente cada día basado en lo que Internet-ha explorado alguien el de día antes. Los estudios clínicos ayudan a establecer las pautas para esto.

Además, la introducción de estos procesos tiene implicaciones para el nivel de organización y de coordinación del cuidado que puede ser entregado. Éste es menos aplicable a los aspectos médicos, y más a los flujos de trabajo. La gente es naturalmente resistente al cambio.

Los clínicos necesitan validar y adoptar estas prácticas, que es difícil. Muy nos centramos en el trabajo con eso, y médicos de ayuda para entender que esto no es un asunto del repuesto, y real les ayudaremos y ofreceremos muchas ventajas.

¿Usted piensa que el público en general necesitará ser educado sobre la inteligencia artificial antes de que pueda ser utilizada como herramienta diagnóstica de apoyo?

Hemos estudiado el uso del cuidado y de la toma de decisión el hospitalizado del AI. De lo que hemos visto, el paciente y sus relaciones no son un problema. La reacción ha sido positiva sin la necesidad de cualquier clase de hacer campaña.

Sin embargo, hay un consenso que necesitamos para explicar a la sociedad qué AI significa, y que no es un ejército de robots que asumen el control los sistemas; en lugar, es básicamente una colección de herramientas. En IBM, hemos publicado nuestros valores y un código de conducta con respecto al AI. Esto incluye conceptos como el hecho de que no utilizamos datos sin la comprensión del proveedor de ella, a diferencia de muchos otros sectores ahí fuera.

No estamos en el asunto de reemplazar a gente; apuntamos reemplazar tareas y liberar hacia arriba la capacidad para tareas valoradas. De hecho, estamos real en el asunto de crear nuevos trabajos y capacidades que lo hicieron no existente antes.

Pienso que esta diapositiva es necesaria porque es final una cuestión de confianza. El público en general y la audiencia profesional necesitan confiar en nuestra tecnología.

¿Cómo usted piensa el paisaje de la atención sanitaria cambiará durante la década próxima? ¿Nosotros comienzan a ver la inteligencia artificial que es utilizada en la clínica?

El cambio está ocurriendo ya. Los datos del AI están siendo utilizados ya, determinado por las nuevas generaciones de profesionales médicos que estén trabajando con los datos más naturalmente.

Sin embargo, los sistemas sanitarios necesitan trabajar en pasos y ajustes importantes para los propósitos de la continuidad. Hay trayectorias muy problemáticas del costo para los factores como envejecimientos de la población y cargas de la enfermedad durante la década próxima.

En los diez años próximos, esperanzadamente vamos a ver a profesionales de la atención sanitaria el pasar de menos tiempo en tareas mecánicas, repetidores y más tiempo en tareas valoradas.

¿Dónde pueden nuestros programas de lectura encontrar más información?

Presentaciones dominantes de ASCO:

Punto culminante de ESMO:

Sobre Matej Adán

Foto del matej AdánMatej Adán lleva la cartera de la oncología de IBM en la salud de Watson a través del EMEA, leveraging tecnología del AI en práctica clínica. Con 20 años de experiencia, Adán es segundo comandante centrado en tecnología de información y comunicación en atención sanitaria y ciencias de la vida.

Previamente, Adán llevó el diseño y el revelado de varios proyectos nacionales del intercambio de información de la atención sanitaria y consultó a los gobiernos regionales y nacionales en estrategias de la e-salud y de la salud las TIC para perfeccionar resultados de la atención sanitaria.

Apasionado sobre el despliegue de la nueva tecnología, Adán ha manejado varios proyectos de la transformación del seguro paciente y mejoría de proceso del hospital y llevado estrategia y la cartera globales de solución del proveedor de asistencia sanitaria del ` s de IBM.

Adán es un graduado de MBA de la Escuela de Negocios de Henley en la universidad de la lectura en el Reino Unido con un foco en finanzas y la tecnología de la información. En su tiempo libre, él goza el esquiar y el viajar con su familia en Europa.

Sobre la salud de Watson

La salud de Watson es una unidad de asunto de IBM que se dedica al revelado y a la puesta en vigor de tecnologías cognoscitivas y dato-impulsadas a la salud anticipada. Las tecnologías de la salud de Watson están abordando los retos más grandes de la atención sanitaria de una amplia gama del mundo, incluyendo cáncer, diabetes, el revelado de la droga y más.

Kate Anderton

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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.

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