Команда Medical Brain от Google сейчас активно работает над специализированной системой искусственного интеллекта. Инженеры рассчитывают, что эта технология будет способна достаточно точно предсказать риск смерти пациентов больниц. И первые результаты показывают, что она действительно имеет несколько большую точность, чем традиционная больничная система.
О системе
Medical Brain использует для анализа информацию, которая ранее была непригодна для обработки, и генерирует свой собственный прогноз. После ввода данных AI делает прогнозы относительно вероятности наступления смерти, выздоровление или выписки из больницы и реадмиссии (регоспитализации). Команда Google указывает, что их прогнозный алгоритм опередил традиционные клинические прогностические модели во всех случаях. Поэтому этот подход может быть использован для создания точных и масштабируемых прогнозов различных сценариев развития болезни.
В одном из исследований Google применил свой алгоритм к анализу состояния пациентки с метастатическим раком молочной железы. Через 24 часа после того, как женщина была привезена в больницу, Google Medical Brain оценил вероятность того, что она умрет в больнице, в 19,9%, в отличие от показателя 9,3%, который был спрогнозирован госпитальной системой раннего предупреждения (Early Warning Score). Но менее чем через 2 недели пациентка таки умерла от болезни.
Реперные точки анализа
Чтобы сделать прогноз искусственный интеллект выделил 175 639 точек данных с электронных медицинских записей, включая рукописными заметками. Таким образом, основное различие между разработкой Google и предварительным подходами глубинного обучения состоит в том, что ранее анализ был сосредоточен на опилках характеристик, доступных в электронных записях о здоровье пациента (EHR — Electronic Health Record), а не всех данных, доступных в EHR, которые включают в себя клинические заметки неофициальным текстовыми замечаниями, а также большое количество структурированных и полуструктурированных данных. Алгоритм Google проанализировал 216 221 госпитализацию с 114 000 пациентами — и более 46 млрд точек данных с их электронных медицинских записей.
Это не первый случай, когда искусственный интеллект Google применяется в области здравоохранения. В начале этого года компания DeepMind сотрудничала с Департаментом по делам ветеранов США чтобы обработать 700 000 медицинских записей ветеранов и предусмотреть признаки вероятной скорой смерти пациентов.
голосовая стенография
Компания также работает над разработкой системы распознавания голоса для диктовки клинических заметок, что позволит отменить обязательное ввода врачом. В этом конкретном случае главная проблема заключается в точности распознавания, ведь даже малейшие ошибки в протоколе пациента могут привести к неправильному лечению в будущем. Доктор Стивен Лин (Steven Lin), который возглавляет это исследование в Google, заметил, что задача является сложной, чем казалось. Но если она будет решена, то это поможет врачам уделять больше внимания пациентам, а не канцелярской работе.
Вместе с тем, если Google сможет одновременно упростить процесс ввода данных и улучшить средства, с помощью которых такие данные используются, это может сократить вероятность врачебной ошибки в индустрии в целом.
Сопротивление со стороны пациентов
Самая большая проблема для компании — получить данные для анализа, которые обычно закрыты из соображений личной безопасности. В 2016 году компания столкнулась с очень негативной реакцией пациентов, когда выяснилось, что Google получила доступ к данным 1600000 пациентов без их согласия трех больниц в Лондоне. Позже эти данные были использованы для разработки программы, которая сообщала врачей, пациент может иметь болезнь печени.
Кроме того, существуют оговорки, AI будет слишком много советовать врачам о том, пациент должен получить больше лечения. Ведь если AI сделал прогноз, что для пациента существует смертельная угроза, то логично предположить, что врачи должны уделить ему больше внимания. Таким образом будут обделены другие пациенты, а насколько это будет справедливо, особенно если искусственный интеллект ошибся?
