Штучний інтелект для лікарів та пацієнтів "Гугл" залишився в минулому

Кун, Себастьян; MME; Юнгманн, Стефані Марія; Юнгманн, Флоріан

інтелект

Чат-боти на основі штучного інтелекту та доступні як програми для смартфонів готові змінювати анамнез та діагностику в медицині різними способами.

Медична професія зазнає значних змін через цифрову трансформацію. Особливий інтерес представляє використання штучного інтелекту (ШІ) в контексті анамнезу та діагностики. Кіт Дрейєр лише нещодавно описав, що машини, які мислять самостійно, зараз знайшли шлях від наукової фантастики до реальності (1). AI-чат-боти - це системи діалогу, які дозволяють спілкуватися на основі тексту чи мови зі штучним інтелектом у формі чату. У медичній галузі чат-боти AI Ada Health, Babylon, Buoy та Your.MD є у вільному доступі як лікарям, так і пацієнтам через магазини програм Apple та Android.

Принципово змінена інформаційна поведінка

Незалежно від розвитку в галузі штучного інтелекту, пацієнти та лікарі демонструють принципово різну інформаційну поведінку протягом декількох років. Під час опитування рентгенологів 72 відсотки опитаних заявили, що вони регулярно використовують свій смартфон або планшет для медичних досліджень (2). Задоволення поточною пропозицією було вказано в опитуванні як відносно низьке, незважаючи на велику кількість медичних рішень у популярних магазинах додатків. Майже половина респондентів вважають, що додатки не приносять користі або трохи полегшують їх роботу (2).

На відміну від них, 58 відсотків пацієнтів «шукали» інформацію про симптоми та захворювання, пов’язану з ними, до та 62 відсотки після відвідування лікаря (3). У дослідженні Фонду Бертельсмана 52 відсотки опитаних заявили, що задоволені результатами своїх Інтернет-досліджень (3).

Наразі джерелом інформації номер 1 є Вікіпедія та інші онлайн-лексикони, якими користуються 72 відсотки опитаних. Через нефільтрований потік інформації в Інтернеті пацієнту часто важко оцінити якість інформації (4). Навіть найпопулярніше джерело, Вікіпедія, вважається ненадійним для 46 відсотків респондентів (3).

Від Google до чат-ботів на основі AI

Спосіб отримання пацієнтами інформації на теми, пов’язані зі здоров’ям, уже принципово змінився в результаті оцифрування і буде розвиватися в майбутньому за допомогою систем ШІ (3).

За теперішнього використання ШІ в медицині можна виділити три рівні:

  • Споживчий рівень, тобто програми для смартфонів для окремих користувачів, такі як Ada Health (5). Це більш докладно обговорюється нижче.
  • Професійний рівень, тобто інституційне впровадження, наприклад, IBM Watson (6), ADA для лікарів (5). На відміну від рівня споживача, додаткова клінічна інформація надходить у ці додатки, включаючи лабораторні параметри та функціональну діагностику. В даний час розробляються і перевіряються в дослідженнях алгоритми, засновані на штучному інтелекті (глибоке навчання) для автоматичного розпізнавання рентгенівських зображень, наборів комп’ютерних томографічних або магнітно-резонансних томографічних даних.
  • Макрорівень, міжінституційний, такий як видобуток даних та радіоміка (7, 8). Серед іншого, медична інформація з обстежень за допомогою комп’ютерної томографії, гістологічних та генетичних оцінок перевіряється в дослідженнях при інтеграції цієї інформації для встановлення діагнозу або визначення прогнозу (8, 9).

Через те, що вони є у вільному доступі, лікарі все частіше використовують такі програми для анамнезу, пов’язаного із симптомами, і, зокрема, для отримання допомоги з диференціальної діагностики. Очікується, що це вплине на вторинні процеси прийняття рішень у значенні “підтримка рішень”. Передбачувані наслідки для процесів візуалізації та лабораторних досліджень.

Медичний ШІ був доступний для великої групи користувачів вперше з 2017 року завдяки введенню медичних чат-ботів у вигляді програм для смартфонів. Таким чином, системи штучного інтелекту на основі чат-ботів в даний час дають можливість легко і доступно застосовувати медичну експертизу для пацієнтів та лікарів. Поточні та майбутні розробки мають далекосяжні наслідки для лікарів, що вимагає ретельного обстеження таких систем. З одного боку, виникає питання, наскільки ці системи можуть бути ефективно інтегровані в процес діагностики та лікування, а обмеження систем можуть бути визнані медичними користувачами. З іншого боку, лікарі повинні мати справу з основними принципами найважливіших програм ШІ, щоб краще зрозуміти своїх пацієнтів, які також є користувачами цих систем, і мати можливість робити відповідні оцінки.

На порозі масової адаптації

На відміну від повільної реалізації інституційних систем штучного інтелекту, кількість користувачів медичних чат-ботів на основі додатків, таких як Ada Health, Babylon, Buoy та Your.MD, в даний час швидко збільшується.

На даний момент компанія Ada Health має два мільйони користувачів у всьому світі (10). З осені 2017 року «фельдшерка» Ада також доступна безкоштовно німецькою мовою. На додаток до короткого загального анамнезу, медичний додаток, що базується на ШІ, спеціально розпитує користувача про його скарги та симптоми та проходить адаптивно. Клінічна картина використовується як метафора індивідуальної інформації про скарги. На основі взаємозв’язків та закономірностей введених симптомів Ада створює звіт з найбільш вірогідним діагнозом та можливими диференціальними діагнозами на основі медичної бази даних із поточними результатами досліджень. Постійне оновлення інформації в базі даних досягається за допомогою кількох циклів зворотного зв’язку, що гарантує, що програма навчається і стає більш точною. Сформований звіт може бути доступний для лікуючих лікарів у вигляді PDF-файлу (вікно) .

Можливі кілька сценаріїв використання

На відміну від дуже складних механізмів ШІ (аналіз великих даних, глибоке навчання та інші), чат-боти є простими, але дедалі поширенішими інструментами. Завдяки поточному експоненціальному зростанню користувачів, досвід роботи із системами ШІ на основі чат-ботів буде в найближчі роки швидко зростають. Можливі різні сценарії використання:

Вимоги та обмеження

Зростаюча кількість програм для штучного інтелекту також несе ризик того, що пацієнти будуть неспокійні через неправильну та надмірну інформацію. Завдання медичних експертів - відфільтрувати з маси додатків ті програми, які представляють доступну інформацію адаптованою до цільової групи та пропонують переваги для пацієнтів, лікарів та психотерапевтів (4, 14). Численні питання щодо корисності цих нових технологій повинні оцінюватися в клінічних додатках на основі конкретних питань (15). На даний момент даних недостатньо.

З огляду на майбутній розвиток, цифрові навички повинні передаватися пацієнтам, лікарям та психотерапевтам структурованим чином, щоб протидіяти цифровому розриву (16). На додаток до переваг, які не можна відкинути з рук, слід обговорити критичні аспекти цих технологій та їх прийняття пацієнтами. Захист даних відіграє тут надзвичайно важливу роль, оскільки з конфіденційними даними не слід обробляти необережно щодо аналізу великих даних історії хвороби користувачів додатка = пацієнти (17). Умови використання окремих програм охорони здоров’я тут відіграють відповідну роль. Зважаючи на складність цих умов, мінімальний рівень безпеки пацієнта повинен бути встановлений законом. Кожен користувач додатку повинен мати змогу з першого погляду легко зрозуміти, наскільки використовуються його власні конфіденційні дані та чи передається це третім особам.

Незважаючи на занепокоєння щодо зловживання даними та обмежень, що застосовуються у разі особливих захворювань, дуже важливо, щоб лікарі та психотерапевти пізнавали нові технології шляхом фундаментальної дискусії та технічно вміли ними користуватися.

Майбутнє бачення: включення даних, створених пацієнтами

Параметри пацієнта (життєво важливі параметри, інформація про рух та спортивну активність), зібрані за допомогою "пристроїв, що носяться", та програм для смартфонів можуть бути інтегровані в клінічну інформацію (анамнез, результати клінічного обстеження та попередні висновки, лабораторні параметри, рентгенологічне зображення, гістологія, генетичний аналіз). Як результат, системи, засновані на ШІ, у майбутньому - припускаючи відповідну ІТ-структуру - можуть бути важливим компонентом діагностики, визначення прогнозів та реалізації індивідуальних програм лікування. Спільний аналіз цієї великої кількості зібраної інформації може суттєво змінити процеси лікування. Очевидна інтеграція з відеоконсультацією також розширює функції. У Великобританії ця функція вже є реальністю для чат-ботів на основі ШІ. Наразі в Німеччині це не застосовується через заборону дистанційного лікування.

Оцінка як основне завдання

Використання штучного інтелекту в діагностиці знайде широке застосування в медицині за допомогою чат-ботів та їх застосування як додатків для смартфонів. На додаток до індивідуального використання пацієнтами та лікарями, дуже перспективними є інші сценарії використання, такі як допоміжні засоби для прийняття рішень у процесі діагностики та терапії та потенційна пілотна функція в системі охорони здоров'я.

Пацієнти, лікарі, психотерапевти та працівники системи охорони здоров'я повинні бути ознайомлені з основними принципами та критичними пунктами технологій, заснованих на ШІ, щоб мати можливість використовувати перспективний потенціал у контексті діагностики та терапії. Через велику кількість користувачів подальший розвиток цієї форми ШІ буде швидко прогресувати. Оцінка цих поки що недостатньо затверджених систем, на додаток до створення рамкових умов з достатніми та зрозумілими нормами захисту даних, представляє важливе майбутнє завдання.

Прив.-доз. Лікар. мед. Себастьян Кун, MME
Центр ортопедії та травматологічної хірургії, університетська медицина, Університет Йоганнеса Гутенберга, Майнц

Лікар. філ. Стефані Марія Юнгманн
Кафедра клінічної психології та психотерапії, Університет Йоганнеса Гутенберга, Майнц

Лікар. мед. Флоріан Юнгманн
Клініка та поліклініка діагностичної та інтервенційної рентгенології, університетська медицина Університету Йоганнеса Гутенберга, Майнц

Оцінка Ada Health на основі звітів про випадки захворювання

Два лікарі самостійно опрацювали 16 внутрішніх звітів про випадки захворювання на основі анамнезу за допомогою програми AI Ada Health (11). Результати діагностики та диференціальних діагнозів програми порівнювали з підручником «золотого стандарту». Результати оцінки відображаються окремо для користувача 1/користувача 2.

  • Середній час обробки справи становив 248/244 секунди.
  • Результат програми вимагав обробки в середньому 31/34 запитань на кожну справу.
  • Правильний діагноз Ада:

- у 13 з 16 (81,25%)/14 з 16 (87,50%) випадків загалом (як основний або диференційний діагноз),

- у 11 з 16 (68,75%)/12 з 16 (75,00%) випадків рішуче як основний діагноз (тобто найімовірніший діагноз),

- Високий до дуже високий рівень узгодженості (коефіцієнт Коена κ) між результатами програми та повідомленнями про випадки κ = .80/.87, коли включені основні та диференціальні діагнози програми, і κ = .67/.74, коли враховуються лише .67/.74 Основний діагноз програми,

- Труднощі з постановкою діагнозу можуть виникнути при поєднанні двох захворювань (наприклад, початкова діагностика раку стравоходу із симптоматичним тромбозом глибоких вен). Тут користувачі назвали один із діагнозів. Залежно від того, в якому порядку вводяться симптоми, запускається інша послідовність питань.

- Порівняно з підручником, Ада змогла назвати додаткові диференціальні діагнози.

Висновок щодо здоров'я Ади

Ada Health демонструє високий рівень діагностичної точності при постановці діагнозів під час обробки звітів про випадки захворювання на основі анамнезу у внутрішній медицині із середнім часом обробки чотирьох хвилин. Порівняно з неструктурованим “Googling”, висока якість результату важлива для непрофесійних користувачів на додаток до фактора часу.