הרופא הבא שלך כנראה יהיה רובוט

סוג חדש של רופא נכנס לחדר הבחינות, אבל אין לו שם ואין לו פנים. להחדרה של בינה מלאכותית לבריאות אין שום קשר לשתלים ביונים או להכנסת תודעה של אנשים למכונות. שכח שסטריאוטיפ מדע בדיוני כמו AI נמצא בחדר הבחינות כדי לסייע ולפעמים להקל על דעתו של הרופא כדי שיוכלו לעשות את אותו הדבר עבור המטופלים שלהם.

"הסטטוסקופ של המאה ה-XNUMX"

ברטלאן מסקו, המכונה "הרופא העתידני", כינה את הבינה המלאכותית "הסטטוסקופ של המאה ה-XNUMX". בעוד שטכניקות ובדיקות שונות מספקות את כל המידע הדרוש להם לאבחון ולטפל בחולים, הרופאים כבר עמוסים באחריות קלינית ואדמיניסטרטיבית, ולמיין את כמות המידע העצומה הזמינה היא משימה מרתיעה, אם לא בלתי אפשרית.

זה המקום שבו AI יכול לעשות את כל ההבדל. עם זאת, בקשות לבינה מלאכותית ברפואה חורגות מעבודה אדמיניסטרטיבית. מאלגוריתמים אבחוניים רבי עוצמה ועד רובוטים כירורגיים מכוונים, הטכנולוגיה הופכת את נוכחותה לדיסיפלינות רפואיות.

כדי לחזות עתיד שבו בינה מלאכותית היא חלק מבוסס מצוות הטיפול של מטופל, נצטרך קודם להבין טוב יותר כיצד AI משתווה לרופאים אנושיים. איך הם משווים מבחינת דיוק? אילו תרומות ספציפיות או ייחודיות מסוגלת AI לתרום? כיצד AI יהיה הכי שימושי - ועלול להזיק - בעיסוק ברפואה?

AI לעומת רופאים אמיתיים

למרות שאנחנו עדיין בשלבים המוקדמים של הפיתוח שלו, AI כבר מסוגל לאבחן מטופלים כמו רופאים. חוקרים מ בית החולים ג'ון רדקליף באוקספורד, אנגליה, פיתחו מערכת אבחון בינה מלאכותית המדויקת יותר מרופאים באבחון מחלות לב לפחות 80% מהמקרים.

Na אוניברסיטת הרוורד, חוקרים יצרו מיקרוסקופ "חכם" שיכול לזהות זיהומים שעלולים להיות קטלניים בדם: הכלי הנעזר בבינה מלאכותית הוכשר על סדרה של 100.000 תמונות שנאספו מ-25.000 שקופיות שטופלו בצבע כדי להפוך את החיידק לגלוי יותר. מערכת הבינה המלאכותית כבר יכולה לסווג את החיידקים הללו בשיעור דיוק של 95%.

מחקר של אוניברסיטת Showa ביוקוהמה, ביפן, גילה שמערכת אנדוסקופית חדשה בעזרת מחשב יכולה לחשוף סימנים של גידול סרטני במעי הגס עם רגישות של 94%, סגוליות של 79% ודיוק של 86%.

במקרים מסוימים, חוקרים מגלים גם שבינה מלאכותית יכולה להתעלות על רופאים אנושיים באבחנות הדורשות שיפוט מהיר, כמו קביעה אם נגע הוא סרטני. במחקר, שפורסם בדצמבר 2017 ב JAMA, אלגוריתמי למידה עמוקה הצליחו לאבחן סרטן שד גרורתי טוב יותר מאשר רדיולוגים אנושיים כשהם נמצאים במצוקה בזמן.

כמו כן, AI הוא אולי הכי שימושי כדי להבין כמויות אדירות של נתונים שיהיו מכריעות עבור בני אדם. זה בדיוק מה שצריך בתחום ההולך וגדל של רפואה מדויקת. בתקווה למלא את הפער הזה, ה פרויקט אבחון אנושי (Human Dx) משלב למידת מכונה עם הניסיון האמיתי של רופאים.

הארגון אוסף מידע מ-7.500 רופאים ו-500 מוסדות רפואיים ביותר מ-80 מדינות כדי לפתח מערכת שכל אחד - מטופל, רופא, ארגון, מפתח מכשירים או חוקר - יכול לגשת אליה כדי לקבל החלטות קליניות מושכלות יותר.

עיצוב "הרופאים"

שאנטאנו נאנדי, מנהל ה פרויקט אבחון אנושי ללא מטרות רווח, אמר בראיון שכאשר מדובר בפיתוח טכנולוגיה בכל תעשייה, AI חייב להיות משולב בצורה חלקה בתפקיד שלך. "אתה צריך לעצב את הדברים האלה מתוך מחשבה על משתמש קצה. אנשים משתמשים בנטפליקס, אבל זה לא כמו "AI לצפייה בסרטים", נכון? אנשים משתמשים באמזון, אבל זה לא כמו "AI לקניות".

במילים אחרות, אם הטכנולוגיה מתוכננת ומיושמת כראוי באופן שאנשים מוצאים בהם שימושי, אנשים אפילו לא יבינו שהם משתמשים בבינה מלאכותית.

עבור קלינאים מוכווני עתיד, המשיכה המיידית של פרויקטים כמו אנושי Dx הוא שבאופן סותר זה יאפשר להם להשקיע פחות זמן בטכנולוגיה. "תועד היטב שלמעלה מ-50% מהזמן שלנו הוא עכשיו מול המסך", אמרה נונדי.

טיפול דיגיטלי עם מגע אנושי

"אני רואה את הערך של בינה מלאכותית כיום כמגביר בני אדם, לא מחליף בני אדם", הוא אמר סקיילר פלייס, מנהל מדעי ההתנהגות בחטיבת הבריאות הניידת של קוגיטו, חברת מחשוב אנליטית ובינה מלאכותית מבוססת בוסטון.

Cogito השתמשה בזיהוי דיבור וניתוח מבוסס בינה מלאכותית כדי לשפר את האינטראקציות עם שירות הלקוחות בתעשיות מרובות. הגיחה של החברה לבריאות הגיעה בצורה של Cogito Companion, אפליקציה לבריאות הנפש העוקבת אחר התנהגותו של מטופל.

האפליקציה עוקבת אחר טלפון של מטופל לאיתור סימנים של התנהגות אקטיבית ופסיבית, כגון נתוני מיקום שעשויים להצביע על כך שמטופל לא יצא מביתו במשך מספר ימים או יומני תקשורת המציינים שלא שלחו הודעות טקסט או דיברו בטלפון עם אף אחד כמה שבועות.

כאן נכנסת הבינה המלאכותית: האפליקציה משתמשת גם באלגוריתמים של למידת מכונה כדי לנתח "יומני אימות שמע" - הקלטות קוליות שהמטופל מבצע. אלגוריתמים נועדו לקלוט רמזים רגשיים, בדיוק כמו שני בני אדם מדברים. "אנחנו מסוגלים ליצור אלגוריתמים התואמים את הדפוסים של איך אנשים מדברים, כמו אנרגיה, אינטונציה, דינמיות או זרימה בשיחה", הסביר מקום.

משם, בני אדם מאמנים את האלגוריתם כדי ללמוד מה מרגיש "אמין" או "מוכשר", לזהות את הקול של מישהו מדוכא, או את ההבדלים בקול של חולה דו-קוטבי כשהוא מאניה לעומת כשהוא דיכאוני.

אבל הבנה היא רק הצעד הראשון. המטרה הסופית היא למצוא טיפול שעובד, וכאן רופאים מבריקים כיום בכל הנוגע לבעיות נפשיות. אבל איפה רובוטים עומדים כשזה מגיע לדברים עדכניים יותר?

על קצה הסכין (רובוטיקה)

במהלך העשורים האחרונים, אחד היישומים החשובים ביותר של AI ברפואה היה פיתוח רובוטים כירורגיים. ברוב המקרים, רובוטים כירורגיים מתפקדים כשלוחה של המנתח האנושי, השולט במכשיר מקונסולה סמוכה.

בעוד שניתוחים רובוטיים עשויים לעבוד היטב בכמה התמחויות, ניתוחים מורכבים יותר טובים יותר למנתחים אנושיים - לפחות לעת עתה. אבל זה עשוי להשתנות במהירות, ומכיוון שרובוטים כירורגיים יכולים לפעול באופן עצמאי יותר במנתחים אנושיים, יהיה קשה יותר לדעת את מי להאשים כשמשהו משתבש.

האם מטופל יכול לתבוע רובוט על רשלנות? באופן מסורתי, מומחים ראו ברשלנות רפואית תוצאה של רשלנות מצד הרופא או הפרה של סטנדרט טיפול מוגדר.

אז אם לא הרובוט, את מי או מה להאשים? האם משפחתו של החולה יכולה להאשים את המנתח האנושי המפקח על הרובוט האחראי? או שהחברה שיצרה את הרובוט לוקחת אחריות? המהנדס הספציפי שתכנן את זה? זו שאלה שכרגע אין לה תשובה ברורה.

חושבים על העתיד

בשנים הקרובות, תפקידה של AI ברפואה רק יגדל: בדוח שהוכן על ידי ייעוץ אקסנצ'ר, ערך השוק של AI ברפואה ב 2014 היה מ 600 מיליון דולר ארה"ב. ב 2021, מספר זה אמור להגיע 6,6 מיליארד דולר.

התעשייה אולי פורחת, אבל אל לנו למהר או לשלב AI באופן אקראי. אלגוריתמים יכולים לרשת את הדעות הקדומות שלנו ו"מגבלות רפואיות" רבות, בין השאר משום שקיים חוסר גיוון בחומרים המשמשים לאימון AI.

ברפואה או אחרת, הנתונים שעליהם מתאמנים המכונות נקבעים במידה רבה על ידי מי עורך את המחקר והיכן הוא מתבצע. גברים לבנים עדיין שולטים בתחומי המחקר הקליני והאקדמי, והם גם מהווים את רוב החולים המשתתפים בניסויים קליניים.

עיקרון של קבלת החלטות רפואיות הוא האם היתרונות של הליך או טיפול עולים על הסיכונים. כאשר בוחנים אם הבינה המלאכותית מוכנה להיות שווה למנתח אנושי בחדר הניתוח או לא, קצת ניתוח סיכון-תועלת ושוויון יגיע רחוק.

"אני חושב שאם אתה בונה את [הטכנולוגיה] עם בעלי העניין הנכונים ליד השולחן ותשקיע את המאמץ הנוסף כדי להיות כליל באמת איך אתה עושה את זה, אז אני חושב שנוכל לשנות את העתיד.", אמר Nundy of Human Dx. "אנחנו באמת מנסים לעצב מה צופן העתיד".

בעוד שלפעמים אנו חוששים שרובוטים יניעו את שילוב הבינה המלאכותית ברפואה, בני אדם הם אלה שמניעים את השינוי. אנחנו מחליטים היכן יש ליישם AI ומה הכי טוב. במקום לנסות לחזות כיצד ייראה ביקור רופא בעוד 20 שנה, רופאים יכולים להשתמש בבינה מלאכותית ככלי להתחיל לבנות את העתיד שהם רוצים: עתיד טוב יותר לעצמם ולמטופלים שלהם.