Umetna inteligenca spreminja zdravstveno varstvo, vendar ne na način, kot bi pričakovali  

Predstavljajte si to: čas je za vaš letni pregled, zato fotografirate svoje oči in čuden kožni izpuščaj vzdolž rok. AI slikovna diagnostika preverite svojo mrežnico za biomarkerje bolezni mrežnice 1 in potrdite, da je suha, luskasta koža najverjetneje ekcem – podrobnost, ki je shranjena v vaši kartoteki bolnika. 

Vaš termin se začne z letno mamografijo, preden vstopi zdravnik in vas vpraša o vašem nedavnem izbruhu ekcema. Pozorno poslušajo, ko razpravljate o nedavni spremembi vašega vzorca spanja – oči so prilepljene na vas in ne na računalniški zaslon. Preden se vaš termin konča, vaš zdravnik pregleda odčitek AI vašega mamografa potrdite, da je vaš rentgenski posnetek jasen 2 , kar vam daje rezultat v eni uri namesto v tednih. 

Ko odidete, se lahko vaš zdravnik obrne na AI, da povzame vaše pacientove opombe in poudari vse nianse, ki jih je morda spregledal. Namesto tega bodo porabili dodaten čas za analizo vaših odgovorov na prijavna vprašanja in prilagajanje vašega načrta zdravljenja, vključno s predlaganjem posebne diete za ekcem in lokalnih krem.

Kot pacient ne boste neposredno sodelovali z umetno inteligenco – vsaj še ne –, vendar bo olajšala življenje vašega zdravnika, njihovo diagnostiko natančnejšo in vašo izkušnjo prijetnejšo. Dobrodošli v prihodnosti zdravstva.

Spoznajte strokovnjake

Kjer naš zdravstveni sistem zavaja zdravnike

Razprave o sistemu zdravstvenega varstva se običajno vrtijo okoli neuspešnih pacientov – vendar pogosto pozabljamo, da ne uspeva tudi našim zdravstvenim delavcem. 

Stopnje izgorelosti imajo med zdravniki vztrajno narašča v zadnjem desetletju. Leta 2024 več kot polovica zdravnikov poročali o izgorelosti v Poročilo zdravnika Medscape o izgorelosti in depresiji – in 83 % teh prejemnikov je izjavilo, da je bila njihova izgorelost neposredna posledica njihove službe. Še več, zdravstvene delavke so imele celo večjo verjetnost, da se bodo spopadale z izgorelostjo.

Brian Ferguson, ustanovitelj zdravstveno tehnološko podjetje Arena Labs , dobro pozna statistiko. Njegovo podjetje ponuja rešitve za izgorelost, ki temeljijo na podatkih, tako da ponuja orodja in taktike za usposabljanje klinikom na prvih linijah.

'Razlog, zakaj večina zdravnikov in medicinskih sester gre v zdravstveno varstvo, je skrb za bolnike,' pojasnjuje Ferguson. 'Del izgorelosti je, da se počutijo, kot da imajo preveč administrativne obremenitve. Ne delajo stvari, za katere so se prijavili pri oskrbi bolnikov.'

Noben del medicinske šole ali medicinske šole ne usposablja zdravnikov, kako resnično upravljati svoj živčni sistem, počivati, si opomore [ali] uravnotežiti energijo.

Ferguson, čigar mati je bila medicinska sestra, je svojo kariero preživel v visoko zmogljivih organizacijah. Videl je, kako so elitne športnike, ustvarjalce in ljudi v vojski poučevali o človeških dejavnikih (tj. razumevanju in obvladovanju omejitev ljudi).

'Učijo jih povezave med hidracijo in kognicijo, spanjem in sposobnostjo osredotočanja. Ti zelo osnovni elementi naše prirojene fiziologije,' pravi Ferguson. Vendar je zdravstvo ena zadnjih panog, ki upošteva človeške dejavnike.

'Noben del medicinske šole ali medicinske šole ne usposablja zdravnikov, kako resnično upravljati svoj živčni sistem, počivati, si opomore [ali] uravnotežiti energijo,' dodaja.

Ne samo, da ta izgorelost stane zdravstveni sistem več kot 260 milijonov dolarjev letno , vendar ogroža tudi bolnike. Zdravniki, ki se ukvarjajo z izgorelostjo, so dvakrat večja verjetnost, da bo vpleten v nesreči zaradi varnosti bolnikov.

'Ena od provokativnih izjav, ki jih podajamo v Arena Labs, je, da je najmanj pomemben del varnosti pacienta pacient. Če sem nekdo, ki je vse svoje življenje osredotočen na zunanjo spremenljivko druge osebe na račun sebe, sem pravzaprav ponižujoč tisto, zaradi česar sem prišel.'

Kako lahko AI pomaga pri izgorelosti

Zmanjšanje psihične obremenitve administrativnega dela

Mnogi ljudje si umetno inteligenco morda predstavljajo kot futurističnega robota, ki izvaja operacijo na odprtem srcu ali zapleteno rekonstrukcijo hrbtenice (in ja, ti obstajajo!), vendar cilj integracije umetne inteligence v zdravstveni prostor ni nadomestiti zdravnikov. Da bi jim pomagali.

'V bližnji prihodnosti bo zdravstvo še naprej človeški sistem,' pravi Ferguson. »Ne glede na to, kako napredni ljudje se lahko znajdejo na strani tehničnega omogočanja in oskrbe pacientov, še vedno obstaja človek, ki skrbi za zdravje drugega človeka. Tudi najboljša umetna inteligenca ne more pojasniti potrebe po pomoči temu človeku, kliniku, biti najboljši jaz.'

199 angelsko število

Torej, kaj to pomeni za AI? Najmanjši zneski podpore lahko naredijo največjo razliko. Na primer zdravniki porabi povprečno 15,5 ur na teden o administrativnih nalogah – in ta dolgočasna, a nujna naloga je postala prva osredotočenost številnih zagonskih podjetij z umetno inteligenco v zdravstvenem prostoru.

Podjetja, kot je Freed AI, a Skladno s HIPPA AI scribe, uveden leta 2022 s ciljem zmanjšanja zdravnikove papirologije. Njegova tehnologija trdi, da skrajša čas dokumentiranja zdravnikov za 95 % – in ta dramatičen upad se odraža v uvedbi pisarjev AI v velikih zdravstvenih omrežjih, kot je Stalna medicinska skupina . Skupina je oktobra 2023 uvedla pisarje z umetno inteligenco več kot 10.000 zdravnikom – do aprila 2024 je poročala, da so pisarji z umetno inteligenco zdravnikom v skupini prihranili vsaj eno uro dela na dan. 

'Nenavadno sem slišal od naših partnerjev, ki so zdravniki, da najbolj cenijo glasovno umetno inteligenco za zapisovanje. In zdi se, da rešuje problem na najgloblji način in jim omogoča, da se vrnejo k želenemu narediti.'

Zmanjšanje psihične obremenitve administrativnega dela

Poleg prihranka nujnega časa zdravnikom umetna inteligenca odpira tudi vrata hitrejši diagnozi – kar bi posredno lahko pomagalo reševati življenja. Približno 795.000 bolnikov na leto umrejo ali so trajno onesposobljeni zaradi napačne diagnoze. Čeprav ni zagotovila, da lahko AI obrne te statistike, obstajajo obetavni dokazi, da lahko pomaga. 

Zgodnja ocena ChatGPT v Journal of Medical Internet Research ugotovil, da ima model velikega jezika (LLM) a 76,9 % stopnja natančnosti pri diagnosticiranju bolnikov 3 . (Veliki jezikovni modeli so podkategorija strojev za globoko učenje, ki posebej obdelujejo in ustvarjajo človeški jezik.)

Nadaljnje raziskave so podprle to trditev in pokazale, da je AI skoraj dvakrat bolj natančen kot zdravniki pri postavitvi pravilne diagnoze (59,1 proti 33,6 %). Še več, zgodnje raziskave iz leta 2019 kažejo, da bi lahko bila umetna inteligenca optimalen način za pomoč pri diagnosticiranju akutnih poškodb ledvic (AKI). do 48 ur prej 4 , zahteven podvig, ki pacientom pogosto prepreči potrebno oskrbo. 

Kljub vsemu vznemirjenju, ki lahko obstaja okoli umetne inteligence v medicinskem prostoru, še vedno obstajajo omejitve – in sicer zdravniki sami. Majhna študija, objavljena v Odprto omrežje JAMA prejšnji mesec odkril LLM dejansko ni naredil bistvene razlike 5 pri pomoči zdravnikom v primerjavi z običajnimi viri (čeprav je klepetalni robot LLM znatno prekašal zdravnike pri diagnosticiranju solo ). Zdravniki so bili pogosto neodločni, ko je LLM ponudil drugačno mnenje od njihovega in mnogi niso razumeli pravilnega načina za spodbujanje AI. 

Te ugotovitve so bile v nasprotju s hipotezami raziskovalcev, vključno z Jonathan H. Chen, M.D., Ph.D ., docentka na Stanfordski center za raziskave biomedicinske informatike . Ekipa je na podlagi pilotnih študij pričakovala, da bodo sistemi umetne inteligence za chatbot delovali dobro – in domnevali so, da bi morali zdravniki, pooblaščeni s podobnim orodjem, delovati bolje.

'Rezultati so bili v nasprotju z' temeljnim izrekom informatike ', ki predpostavlja, da mora kombinacija človeka in računalnika prekašati enega ali drugega,' pravi Chen. 'Čeprav bi še vedno rad verjel, da je to res, rezultati te študije kažejo, da so namerno usposabljanje, integracija in vrednotenje potrebni za dejansko uresničitev tega potenciala.'

Vsi se bomo morali naučiti novih veščin, kako komunicirati s sistemi umetne inteligence chatbotov, da jih spodbudimo in se pogajamo, da se obnašajo tako, kot želimo.

Čeprav so magistrski študiji ponavadi v središču razprave pri diagnosticiranju bolnikov, niso edina orodja, ki so na voljo zdravnikom in medicinskim sestram. Sistemi globokega učenja so prav tako ključni del razprave. 

Sistemi globokega učenja se nanašajo na učne stroje, ki se učijo iz podatkov z uporabo umetnih nevronskih mrež. Ti sistemi AI lahko zaznati anemijo iz slik mrežnice 6 in razkrivajo znake diabetične bolezni mrežnice 1 , pa tudi povišan glikirani hemoglobin (kazalnik visoke ravni glukoze v krvi in ​​povečanega tveganja za zdravstvene težave, povezane s sladkorno boleznijo). 

Pravzaprav celo obstaja model globokega učenja, ki pomaga hitro in natančno branje mamografov . In ja, pokazal je podobno oceno kot usposobljeni radiologi pri branju digitalnih mamografskih slik celotnega polja.

Nobenega dvoma ni, da AI zmore in bo  revolucionirali način diagnosticiranja bolnikov , vendar bo naslednje leto zdravstvenim delavcem utrlo pot do razumevanja, kako ustrezno uporabiti umetno inteligenco za informiranje in pomoč pri diagnozi. 

Pomagajte zdravnikom pri presejanju preobremenjenosti s podatki

Izboljšanje diagnostike je neposredni fokus večine raziskav umetne inteligence, vendar nešteti primeri uporabe umetne inteligence zagotavljajo, da še zdaleč ni konec. Umetna inteligenca naj bi imela tudi ključno vlogo pri preoblikovanju radioterapije. 

Pregled iz leta 2023, objavljen v Journal of Radiation Research ugotovil, da lahko AI drastično pomaga zmanjšati čas, potreben za izdelavo načrta zdravljenja raka od nekaj dni do le minut, če ne sekund. 

52 angelska številka

Vpliv umetne inteligence presega tudi to, kako prejemamo zdravljenje, na ustvarjanje zdravljenja samega. Biotehnološko podjetje, ki ga poganja AI Zdravilo Insilico , ocenjen na 895 milijonov dolarjev, trenutno preizkušajo na ljudeh za prvo zdravilo v zgodovini, razvito z uporabo generativne tehnologije umetne inteligence. 

Zdravljenje ISM001-055 je namenjeno bolnikom z idiopatsko pljučno fibrozo (IPF), boleznijo, ki prizadene več kot 100.000 ljudi. Zgodnji rezultati na vrhu obetajo zdravljenje, ki ga bolniki IPF dobro prenašajo.

Tudi najboljša umetna inteligenca ne more pojasniti potrebe, da bi temu človeku, kliniku, pomagala biti najboljši.

Kaj še pride

Ko se oziramo proti letu 2025, bomo še naprej razumeli, kako lahko umetna inteligenca pomaga pri nekaterih največjih zapletih v zdravstvenem varstvu: napačne diagnoze, izgorelost in splošne raziskave. Vendar bo postalo tudi jasno, koliko usposabljanja je potrebno, da zagotovimo učinkovito uporabo umetne inteligence, ki je na dosegu roke.

Pomanjkanje tehničnih veščin že pesti zdravstveno industrijo. Ker se bodo naložbe v umetno inteligenco povečale z 20 milijard dolarjev leta 2024 na skoraj 150 milijard dolarjev v naslednjih petih letih, bo usposabljanje usposobljene delovne sile, ki lahko uporablja umetno inteligenco za izboljšanje dokumentacije, komunikacije in potekov dela, nujno za zdravstveno industrijo. 

'Zdravstveno varstvo je v mnogih pogledih podedovana organizacija. Nasičeno je s tehnologijo, zato je sprejemanje nove tehnologije veliko dela, velikokrat pa to delo ni dobro opravljeno,' pojasnjuje Ferguson.

Opozarja na uvedbo robotskih kirurških sistemov Da Vinci, ki omogočajo minimalno invaziven kirurški pristop. Ob predstavitvi operacijske sobe se je veliko zdravnikov pritoževalo, da je tehnologija slaba ali da ne deluje dobro. Robotski sistemi so bili preprosto dodani v obstoječo nastavitev ALI, ko so dejansko potrebovali popolnoma drugačno nastavitev, da bi uspevali.

Za zagotovitev, da lahko umetna inteligenca pomaga pri uspehu zdravnikov, je pomembno, da je tehnologija pravilno implementirana (ali pa izgubimo namen).

»Če uporabljam umetno inteligenco za pisanje zapiskov, to pomeni, da se morajo moji delovni tokovi spremeniti in narediti moram prostor za to avtomatizacijo in jo nekako vrniti v zanko. To običajno zahteva več dela, kot je predvideno , in če to ni dobro opravljeno, je človeški sistem še bolj obremenjen.'

V prihodnjih letih se bodo morali zdravstveni delavci naučiti uporabljati umetno inteligenco – nekaj, kar Chen primerja z uvedbo interneta.

'Čeprav vsakodnevne spletne dejavnosti, kot so iskanje po internetu, brskanje po člankih in pošiljanje spletnih transakcij, jemljemo za samoumevne, so vse to pridobljene veščine, ki smo se jih naučili izvajati (in naši nekdanji jaz pred 35 leti ne bi vedeli, kako), « pravi Chen. 'Podobno pričakujem, da se bomo vsi morali naučiti novih veščin, kako komunicirati s sistemi umetne inteligence chatbotov, da jih spodbudimo in se pogajamo, da se obnašajo tako, kot si želimo.'

Torej, kaj to pomeni za prej omenjeni dan pri zdravniku, poln umetne inteligence? No, verjetno smo še daleč, preden bo to postalo resničnost. Za zdaj Ferguson trdi: 'Najboljša vloga umetne inteligence je narediti človeka bolj človeškega.'

To pomeni zmanjšanje kognitivne obremenitve zdravnikov, pomagati narediti njihov dan manj stresen in na koncu pomagati temu arhetipu storitve, da se vrne k svojemu osnovnemu namenu: pomagati drugim ljudem.