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Coronavirus verifica il valore di intelligenza artificiale nella medicina

Il Dott. Albert Hsiao ed i suoi colleghi all'università di sistema di salubrità di California-San Diego stava lavorando per 18 mesi su un programma di intelligenza artificiale destinato per aiutare medici ad identificare la polmonite su un esame radiografico del torace. Quando il coronavirus ha colpito gli Stati Uniti, hanno deciso di vedere che cosa potrebbe fare.

I ricercatori hanno spiegato rapidamente l'applicazione, che i punti fanno i raggi x delle immagini con i punti di colore dove ci possono essere danno ai polmoni o altri segni di polmonite. Ora si è applicata a più di 6.000 radiografie del torace e sta fornendo un certo valore nella diagnosi, ha detto Hsiao, il Direttore della rappresentazione aumentata del UCSD e del laboratorio di analisi dei dati di dati di intelligenza artificiale.

Il suo gruppo è uno di vari intorno al paese che ha spinto i programmi di AI sviluppati in un tempo più calmo nella crisi COVID-19 eseguire le mansioni come la decisione quali pazienti affrontano il più grande rischio di complicazioni e del quale può essere incanalato sicuro in cura dell'basso-intensità.

La chiocciola di programmi di apprendimento automatico con milioni di pezzi di dati per individuare i reticoli che possono essere duri affinchè i clinici discernano. Eppure pochi degli algoritmi rigorosamente sono stati provati contro le procedure standard. Così mentre sembrano spesso utili, srotolare i programmi nel mezzo di una pandemia potrebbe essere confusionario a medici o persino pericoloso per i pazienti, alcuni esperti in AI avvertono.

“il AI sta usando per le cose che sono discutibili ora,„ ha detto il Dott. Eric Topol, Direttore dell'istituto della ricerca di Scripps e dell'autore di traduzione di parecchi libri su salubrità l'IT.

Topol ha scelto un sistema creato dall'epica, un venditore importante del software elettronico delle cartelle mediche, che predice quali pazienti di coronavirus possono trasformarsi in criticamente in Illinois. Facendo uso dello strumento prima che sia stata convalidata è “l'eccezionalita pandemica,„ ha detto.

L'epica ha detto che il modello della società era stato convalidato con i dati da più 16.000 pazienti ospedalizzati COVID-19 in 21 organizzazione di sanità. Nessun ricerca su strumento ha stato pubblicato, ma, comunque, “è stata sviluppata per aiutare i clinici a prendere le decisioni del trattamento e non è un sostituto per il loro giudizio,„ ha detto James Hickman, gli sviluppatori di software sul gruppo di calcolo conoscitivo dell'epica.

Altri vedono la crisi COVID-19 come opportunità di imparare circa il valore degli strumenti di AI.

“La mia intuizione è è un po'del buon, cattivo e brutto,„ ha detto Eric Perakslis, un collega di scienza di dati alla Duke University ed ex chief information officer a Food and Drug Administration. “La ricerca in questa regolazione è importante.„

Quasi $2 miliardo versati nelle società che sollecitano gli avanzamenti nella sanità AI nel 2019. Gli investimenti nel primo trimestre di 2020 hanno ammontato a $635 milioni, su $155 milioni nel primo trimestre di 2019, secondo salubrità digitale della roccia del finanziatore della tecnologia di salubrità.

Almeno tre società della tecnologia di AI di sanità hanno reso gli affari di finanziamento specifici alla crisi COVID-19, compreso i sistemi diagnostici di Vida, una società AI a forza dell'analisi della polmone-rappresentazione, secondo salubrità della roccia.

In generale, l'entrata in vigore del AI nella cura clinica di ogni giorno è meno comune che la campagna pubblicitaria sopra la tecnologia suggerirebbe. Eppure la crisi di coronavirus ha ispirato alcuni sistemi ospedalieri per accelerare le applicazioni di promessa.

Il UCSD ha accelerato il suo progetto della rappresentazione di AI, laminante la fuori in soltanto due settimane.

Il progetto di Hsiao, con il finanziamento della ricerca dai web service di Amazon, l'università di California ed il National Science Foundation, esegue ogni esame radiografico del torace catturato al suo ospedale con un algoritmo di AI. Mentre nessun dato sull'entrata in vigore è stato pubblicato ancora, cura il rapporto che lo strumento influenza il loro processo decisionale clinico circa un terzo del tempo, ha detto il Dott. Christopher Longhurst, il chief information officer della salubrità di Uc San Diego.

“I risultati fin qui sono molto incoraggianti e non stiamo vedendo alcune conseguenze non intenzionali,„ ha detto. “Anecdotally, stiamo ritenendo come siamo utili, non dolorosi.„

Il AI ha avanzato più ulteriormente nella rappresentazione che altre aree di medicina clinica perché le immagini radiologiche hanno tonnellate di dati affinchè gli algoritmi elaborassero e più dati rendono i programmi più efficaci, hanno detto Longhurst.

Ma mentre gli specialisti di AI hanno provato a convincere il AI per fare le cose come predicono che la sepsi e l'emergenza respiratoria acuta - ricercatori alla Johns Hopkins University recentemente ha estratto una concessione del National Science Foundation per usarlo per predire il danno del cuore in pazienti COVID-19 - è stata più facili da inserirlo le aree meno rischiose quale la logistica dell'ospedale.

In New York, due sistemi ospedalieri importanti stanno usando gli algoritmi AI-permessi a per aiutarli a decidere quando e come i pazienti dovrebbero entrare in un'altra fase di cura o essere inviati a casa.

Al sistema di salubrità di monte Sinai, i puntiforme di un algoritmo di intelligenza artificiale che i pazienti potrebbero essere pronti ad essere scaricato dall'ospedale in 72 ore, hanno detto Robbie Freeman, vice presidente di innovazione clinica al monte Sinai.

Freeman ha descritto il suggerimento del AI come “dispositivo d'avviamento di conversazione,„ significato contribuire a assistere i clinici che lavorano ai casi pazienti decide che cosa fare. Il AI non sta prendendo le decisioni.

La salubrità di NYU Langone ha sviluppato un simile modello di AI. Predice se un paziente COVID-19 che entra nell'ospedale soffrirà gli eventi avversi entro i quattro giorni prossimi, ha detto il Dott. Yindalon Aphinyanaphongs, che piombo il gruppo premonitore di analisi dei dati di NYU Langone.

Il modello sarà fatto funzionare nei quattro alla prova di sei settimane con i pazienti ripartiti con scelta casuale in due gruppi: uno di cui medici riceveranno gli avvisi ed un altro di cui medici non non. L'algoritmo dovrebbe aiutare medici a compilare una lista delle cose che possono predire se i pazienti sono a rischio delle complicazioni dopo che sono ammessi all'ospedale, Aphinyanaphongs ha detto.

Alcuni sistemi di salubrità sono cauti di srotolare una tecnologia che richiede la convalida clinica in mezzo ad una pandemia. Altri dicono che non hanno avuto bisogno del AI di occuparsi del coronavirus.

La sanità di Stanford non sta usando il AI per gestire i pazienti ospedalizzati con COVID-19, ha detto Ron Li, il Direttore medico dell'informatica del centro per integrazione clinica di AI. L'area di San Francisco Bay non ha veduto l'impulso previsto dei pazienti che avrebbero fornito la massa dei dati stati necessari per assicurarsi gli impianti di AI su una popolazione, ha detto.

Fuori dell'ospedale, la modellistica AI-permessa a di fattore di rischio sta usanda per aiutare i sistemi di salubrità per tenere la carreggiata i pazienti che non sono infettati con il coronavirus ma potrebbe essere suscettibile delle complicazioni se contrattano COVID-19.

A salubrità di Scripps a San Diego, i clinici stanno stratificando i pazienti per valutare il loro rischio di ottenere COVID-19 e di avvertire i sintomi severi facendo uso di un modello disegnatura che considera i fattori come l'età, le circostanze croniche e le visite recenti dell'ospedale. Quando un paziente segna 7 o un più alto, un infermiere della valutazione raggiunge fuori con informazioni sul coronavirus e può programmare una nomina.

Sebbene le emergenze forniscano le opportunità uniche di provare gli strumenti avanzati, è essenziale affinchè i sistemi di salubrità si assicuri che medici stiano bene con loro ed utilizzare prudentemente gli strumenti, con l'estese prova e convalida, Topol ha detto.

“Quando la gente è nel fervore della battaglia ed overstretched, sarebbe grande da avere un algoritmo per supportarli,„ ha detto. “Dobbiamo assicurarci appena che l'algoritmo e lo strumento di AI non sia ingannevoli, perché le vite sono in gioco qui.„

Questa storia di KHN in primo luogo pubblicata su California Healthline, un servizio delle fondamenta di sanità di California.

Notizie di salubrità di KaiserQuesto articolo è stato ristampato da khn.org con l'autorizzazione delle fondamenta di Henry J. Kaiser Family. Le notizie di salubrità di Kaiser, un servizio di notizie editorialmente indipendente, sono un programma delle fondamenta della famiglia di Kaiser, un organismo di ricerca indipendente di polizza di sanità unaffiliated con Kaiser Permanente.