Coronavirus prueba el valor de la inteligencia artificial en remedio

El Dr. Albert Hsiao y sus colegas en la universidad del sistema de la salud de California-San Diego había estado trabajando por 18 meses en un programa de la inteligencia artificial diseñado para ayudar a doctores a determinar pulmonía en una radiografía del pecho. Cuando el coronavirus pegó los Estados Unidos, decidían ver lo que podría hacer.

Los investigadores desplegaron rápidamente el uso, que los puntos radiografían imágenes con los sitios del color donde puede haber daño de pulmón u otros signos de la pulmonía. Ahora se ha aplicado a más de 6.000 radiografías del pecho, y está ofreciendo un cierto valor en diagnosis, dijo a Hsiao, el director de la proyección de imagen aumentada del UCSD y del laboratorio del analytics de los datos de la inteligencia artificial.

Sus personas son una de varios alrededor del país que ha activado los programas del AI desarrollados en un rato más tranquilo en la crisis COVID-19 de realizar tareas como decidir a qué pacientes hacen frente al riesgo más grande de complicaciones y a cuáles se pueden canalizar con seguridad en cuidado de la inferior-intensidad.

El máquina-aprendizaje programa el desfile con millones de pedazos de datos para descubrir las configuraciones que pueden ser duras para que los clínicos disciernan. Con todo pocos de los algoritmos riguroso se han probado contra procedimientos estándar. Tan mientras que aparecen a menudo útiles, el desarrollo de los programas en medio de un pandémico podría ser confuso a los doctores o aún peligroso para los pacientes, algunos expertos del AI advierten.

El “AI se está utilizando para las cosas que son cuestionables ahora,” dijo al Dr. Eric Topol, director del instituto de la investigación de Scripps y del autor de translación de varios libros en la salud las TIC.

Topol destacó un sistema creado por la epopeya, vendedor importante del software electrónico de los historiales médicos, que predice qué pacientes del coronavirus pueden hacer crítico Illinois. Usando la herramienta antes de que se haya validado es el “exceptionalism pandémico,” él dijo.

La epopeya dijo que el modelo de compañía había sido validado con datos más 16.000 pacientes hospitalizados COVID-19 en 21 organizaciones de la atención sanitaria. Ningún investigación sobre herramienta tiene sido publicado, pero, en todo caso, “fue desarrollada para ayudar a clínicos a tomar decisiones del tratamiento y no es un reemplazo para su juicio,” dijo a James Hickman, analista de programas informáticos en las personas que calculan cognoscitivas de la epopeya.

Otros ven la crisis COVID-19 como oportunidad de aprender sobre el valor de las herramientas del AI.

“Mi intuición es él es un poco del buena, malo y feo,” dijo a Eric Perakslis, persona de la ciencia de los datos en Duke University y principal documentalista anterior en Food and Drug Administration. La “investigación en esta fijación es importante.”

Casi $2 mil millones vertidos en las compañías que importunan adelantos en la atención sanitaria AI en 2019. Las inversiones en el primer trimestre de 2020 sumaron $635 millones, encima a partir de $155 millones en el primer trimestre de 2019, según salud digital de la roca del proveedor de fondos de la tecnología de la salud.

Por lo menos tres compañías de la tecnología del AI de la atención sanitaria han hecho tratos del financiamiento específicos a la crisis COVID-19, incluyendo los diagnósticos de Vida, una compañía AI-movida por motor del análisis de la pulmón-proyección de imagen, según salud de la roca.

Total, la puesta en vigor del AI en cuidado clínico diario es menos común que el bombo sobre la tecnología sugeriría. Con todo la crisis del coronavirus ha inspirado a algunos sistemas del hospital que aceleren usos prometedores.

El UCSD aceleró su proyecto de la proyección de imagen del AI, laminándola fuera en solamente dos semanas.

El proyecto de Hsiao, con el financiamiento de la investigación de los servicios web del Amazonas, la Universidad de California y el National Science Foundation, funciona con cada radiografía del pecho tomada en su hospital con un algoritmo del AI. Mientras que no se ha publicado ningunos datos sobre la puesta en vigor todavía, cuida parte que la herramienta influencia su toma de decisión clínica alrededor de un tercero del tiempo, dijo al Dr. Christopher Longhurst, documentalista de la salud de Uc San Diego el principal.

“Los resultados hasta la fecha son muy encouraging, y no estamos viendo ninguna consecuencias involuntaria,” él dijo. “Anecdóticamente, estamos aserrando al hilo como ella somos útiles, no dañinos.”

El AI ha avance más lejos en proyección de imagen que otras áreas del remedio clínico porque las imágenes radiológicas tienen toneladas de los datos para que los algoritmos tramiten, y más datos hacen los programas más efectivos, dijeron a Longhurst.

Pero mientras que los especialistas del AI han intentado conseguir el AI para hacer las cosas como predicen que la sepsia y la señal de socorro respiratoria aguda - investigadores en la Universidad John Hopkins ganó recientemente una concesión del National Science Foundation para utilizarla para predecir daño del corazón en los pacientes COVID-19 - él ha sido más fáciles taparlo en áreas menos aventuradas tales como logísticas del hospital.

En New York City, dos sistemas importantes del hospital están utilizando algoritmos AI-habilitados para ayudarles a decidir a cuando y a cómo los pacientes deben trasladarse a otra fase del cuidado o ser enviados a casa.

En el sistema de la salud del monte Sinaí, las puntas de un algoritmo de la inteligencia artificial que los pacientes pudieron estar listos para ser descargado del hospital en el plazo de 72 horas, dijeron a Robbie Freeman, vicepresidente de la innovación clínica en el monte Sinaí.

Freeman describió la sugerencia del AI como “motor de arranque de la conversación,” significado ayudar a ayudar a los clínicos que trabajaban en casos pacientes decide qué hacer. El AI no está tomando las decisiones.

La salud de NYU Langone ha desarrollado un modelo similar del AI. Predice si un paciente COVID-19 que entra en el hospital sufrirá acciones adversas en el plazo de los cuatro días próximos, dijo al Dr. Yindalon Aphinyanaphongs, que lleva a las personas proféticas del analytics de NYU Langone.

El modelo será funcionado con en cuatro a la juicio de seis semanas con los pacientes seleccionados al azar en dos grupos: uno cuyos doctores recibirán las alarmas, y otro cuyos doctores no. El algoritmo debe ayudar a doctores a generar un filete de las cosas que pueden predecir si los pacientes están en riesgo de complicaciones después de que los admitan al hospital, Aphinyanaphongs dijo.

Algunos sistemas de la salud son recelosos de desarrollar una tecnología que requiera la validación clínica en el medio de un pandémico. Otros dicen que no necesitaron el AI tratar del coronavirus.

La atención sanitaria de Stanford no está utilizando el AI para manejar a pacientes hospitalizados con COVID-19, dijo a Ron Li, el director médico de la informática del centro para la integración clínica del AI. La área de la Bahía de San Francisco no ha considerado la onda irruptiva prevista de los pacientes que habrían ofrecido la masa de los datos necesarios para asegurarse de trabajos del AI sobre una población, él dijo.

Fuera del hospital, el modelado AI-habilitado del factor de riesgo se está utilizando para ayudar a sistemas de la salud para rastrear a los pacientes que no se infectan con el coronavirus pero pudo ser susceptible a las complicaciones si contratan COVID-19.

En la salud de Scripps en San Diego, los clínicos están estratificando a pacientes para fijar su riesgo de conseguir COVID-19 y de experimentar síntomas severos usando un modelo de riesgo-rayado que considere factores como edad, condiciones crónicas y visitas recientes del hospital. Cuando un paciente raya 7 o un más alto, una enfermera de la clasificación alcanza fuera con la información sobre el coronavirus y puede programar una cita.

Aunque las emergencias ofrecen oportunidades únicas de probar las herramientas avanzadas, es esencial que los sistemas de la salud se aseguren que los doctores son cómodos con ellos, y utilizar las herramientas prudentemente, con la prueba y la validación extensas, Topol dijo.

“Cuando la gente está en el fragor de batalla y estirado demasiado, sería grande tener un algoritmo para soportarla,” él dijo. “Apenas tenemos que asegurarnos de que el algoritmo y la herramienta del AI no sea engañosos, porque las vidas están en juego aquí.”

Esta historia de KHN primero publicada en California Healthline, un servicio del asiento de la atención sanitaria de California.

Noticias de la salud de KaiserEste artículo fue reimpreso de khn.org con permiso del asiento de Henry J. Kaiser Family. Las noticias de la salud de Kaiser, un servicio de noticias editorial independiente, son un programa del asiento de la familia de Kaiser, una organización de investigación independiente del plan de acción de la atención sanitaria unaffiliated con Kaiser Permanente.