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Die neueste bahnbrechende Entwicklung in der künstlichen Intelligenz (KI) zeigt, wie sie Augenkrankheiten erkennen kann, wie es führende Experten können.

Eine Studie des Moorfields Eye Hospital in London, des University College London und des Unternehmens Google DeepMind ergab, dass eine Maschine lernen kann, komplexe Augenscans zu lesen und mehr als 50 Augenerkrankungen zu erkennen. Es wurde diese Woche in Nature Medicine veröffentlicht.

Dies ist nur ein Beispiel dafür, wie KI das Potenzial hat, den NHS zu transformieren.

"Es gibt eine Revolution, aber man muss die Substanz vom Hype unterscheiden", so Professor Tony Young, der nationale klinische Leiter für Innovation bei NHS England.

"Wir können es uns nicht leisten, NICHT die neueste und beste Technologie zu nutzen, um die Qualität der Versorgung zu verbessern und sicherzustellen, dass sie kostengünstig ist", fügt er hinzu.

Die Regierung hat erklärt, dass sie sich fest für die Entwicklung von KI-Projekten einsetzt. Es wird davon ausgegangen, dass die KI dazu verwendet wird, die Prävention, Früherkennung und Behandlung von Krankheiten bis 2030 zu verändern.

Die Schulung des Personals in neuen Technologien und die Verwendung von Patientendaten sind jedoch mit Herausforderungen verbunden.

Was ist KI?

AI lernt Muster aus riesigen Datenbanken wie NHS-Gesundheitsakten kennen, die wiederum zur Diagnose von Zuständen verwendet werden können.

Es verwendet Algorithmen und Software, um komplexe medizinische Daten zu analysieren.

"Der NHS ist der größte Gesundheitsdatensatz der Welt, auf den wir zugreifen können, um Einblicke in die Patientenversorgung zu erhalten", erklärt Prof. Young.

Regierungsposition

Premierministerin Theresa May schätzte im Mai 2018, dass die KI dazu beitragen wird, bis 2033 jährlich 22.000 Krebstodesfälle zu verhindern. Dies würde durch den Einsatz neuer Technologien geschehen, um die Genetik, Gewohnheiten und medizinischen Aufzeichnungen der Menschen mit nationalen Daten zu vergleichen, um diese zu erkennen Frühstadium von Krebs.

Für den NHS in England wird derzeit eine unabhängige Überprüfung der Entwicklungen in den Bereichen KI, Robotik und Smartphone-Technologie durchgeführt.

Es wird von Dr. Eric Topol, dem US-amerikanischen Akademiker, Genetiker und Kardiologen, geleitet. Er ist außerdem Chefredakteur von Medscape. Der Abschlussbericht soll Ende 2018 vorliegen.

Dr. Topol legte seinen Zwischenbericht im Juni 2018 vor. Er sagte: "Wir brauchen dringend Innovationen im Gesundheitswesen. Künstliche Intelligenz ist bereits in jedem Aspekt unseres Lebens vorhanden - von der Navigation bis zur Spracherkennung - und wird nun im Gesundheitswesen, der nächsten Grenze, angewendet. ""

Was sind die aktuellen KI-Projekte?

Eine Menge staatlicher Gelder und Investitionen von Gesundheitstechnologieunternehmen werden für eine Reihe von KI-Projekten in verschiedenen Bereichen des NHS ausgegeben.

Im Moorfields-Projekt wird AI verwendet, um Netzhaut-Scans zu analysieren. Es kann die richtige Überweisungsentscheidung für über 50 Augenkrankheiten mit einer Genauigkeit von 94% empfehlen, die mit den weltweit führenden Augenexperten übereinstimmt. Das System könnte Angehörigen der Gesundheitsberufe helfen, schwerwiegende Zustände früher zu erkennen.

"Die Zusammenarbeit befindet sich noch in einem sehr frühen Stadium. Sie kann erst eingeführt werden, wenn sie ordnungsgemäß getestet und getestet wurde. Zunächst muss ein sicherer Bewertungs- und Überprüfungsprozess durchgeführt werden", erklärt Prof. Young.

Ein weiteres Projekt, das der NHS erprobt, heißt HeartFlow. Mithilfe der KI-Software wird ein 3D-Modell der Koronararterien erstellt und die Auswirkungen der Blockaden auf den Blutfluss analysiert, um Patienten mit koronarer Herzkrankheit schnell zu diagnostizieren.

Ein weiteres Projekt, das im Addenbroke's Hospital in Cambridge eingesetzt wird, ist das InnerEye-System von Microsoft. Es markiert automatisch Scans von Prostatapatienten und erstellt ein 3D-Bild. Es lernte, die Scans durch Schulungen in der Datenbank früherer Patientenakten zu markieren, die von erfahrenen Beratern gesehen und markiert wurden. Es spart Zeit und lebt möglicherweise.

In einer anderen Studie, die 2017 in der Zeitschrift Nature AI veröffentlicht wurde, wurde gezeigt, dass Hautkrebs genauso effektiv klassifiziert werden kann wie Dermatologen.

Das britische Unternehmen Babylon Health steht hinter dem NHS GP at Hand-Service in London. Damit können Benutzer rund um die Uhr einen Video-GP-Termin über eine App auf ihrem Smartphone buchen.

Es wird auch KI verwendet, um einen medizinischen Chatbot zu erstellen. Die Symptome und Details des Patienten werden in den Chatbot eingegeben und es wird eine Diagnose gestellt. Es verursachte im Juni 2018 eine gewisse Kontroverse, nachdem Tests gezeigt hatten, dass der Bot sowohl bei medizinischen Untersuchungen als auch bei menschlichen Ärzten Leistungen erbringen konnte.

Es sind nicht nur Diagnosen, bei denen KI helfen kann, sondern auch die Überwachung der Gesundheit von Patienten mithilfe von Apps und tragbarer Technologie.

Die sich wandelnde Rolle der Ärzte

Mit dem Aufstieg der KI im Gesundheitswesen wird sich die Rolle der Ärzte ändern.

Der gewählte Präsident des Royal College of Physicians, Dr. Andrew Goddard, sagt: "Es wird deutlich, dass neue Technologien die Rolle von Ärzten unterstützen und verbessern können, beispielsweise um Zeit zu gewinnen, um sich zusätzlich auf die Beziehung zwischen Arzt und Patient, die Pflegeplanung und die Personalisierung zu konzentrieren bestehende Herausforderungen in der Medizin anzugehen. "

Ärzte sind mehr als nur die Summe ihres medizinischen Wissens. Arzt zu sein ist viel mehr als das.

"Nach allem, was ich gesehen habe, kann künstliche Intelligenz zweifellos einen wirklich wichtigen Durchbruch bieten, insbesondere durch den Umgang mit und die schnelle Interpretation großer Datenmengen. Die Leistung und Geschwindigkeit von Computern kann durch künstliche Intelligenz genutzt werden, um einige Arten der NHS-Versorgung erheblich zu verbessern." ", sagt Andrew Foster, Geschäftsführer von Wrightington, Wigan und Leigh NHS Foundation Trust.

"Wir dürfen jedoch niemals die grundlegende Bedeutung menschlicher Fürsorge, Mitgefühl, Empathie und sogar die Wichtigkeit einer sanften, physischen, menschlichen Berührung vergessen. Um willkommen zu sein, müssen die Gesundheitsdienste neue Technologien sensibel mit altmodischen kombinieren Pflege ", fügt Foster hinzu.

Künstliche Intelligenz kann sogar zu einer anderen Art von Arzt führen.

"Es ist fast so, als ob eine neue Spezialität in der Medizin entsteht", spekuliert Prof. Young. "Wie bei Operationen und Anästhesien in der Vergangenheit fragt man sich ähnlich wie bei Technologie und KI, ob es einen neuen Medizintechnik-Spezialisten gibt, jemanden mit klinischem Interesse und einem speziellen Verständnis für KI", fügt er hinzu.

Die Herausforderungen der KI

Wie alle neuen Technologien stellt die KI einige Herausforderungen dar, einschließlich der Frage, wie sie am besten in Krankenhäuser und andere klinische Umgebungen integriert werden kann. Mitarbeiter, die die neuen Systeme verwenden, müssen geschult werden. Dies ist Teil des Aufgabenbereichs der von Health Education England verwalteten Topol-Überprüfung. Die Aus- und Weiterbildung von Medizinstudenten muss auch KI-basierte Technologien erkennen.

"Die Landschaft verändert sich so schnell. Wenn Sie glauben, dass sich Technologie und Wissenschaft so schnell entwickeln, ist es wichtig, herauszufinden, wie Sie die Belegschaft vorbereiten können", sagt Prof. Young.

Es gibt auch ethische Überlegungen. Zum Beispiel, wenn Mediziner sich bei der Diagnose auf KI verlassen und etwas schief geht, wer ist schuld? Auch eine übermäßige Abhängigkeit von der algorithmischen Diagnose kann andere Konsequenzen haben.

"Wir müssen die Auswirkungen auf das Wissen von Medizinern verstehen. Könnte es ein kognitives Defizit von Medizinern geben, wenn sie sich zunehmend auf Algorithmen verlassen?" schlägt die Datenschutz- und Datenschutzprofi Ivana Bartoletti vor.

"Wie können wir Algorithmen auch ausreichend sensibel für den Kontext machen, einschließlich des kulturellen? Dies ist sehr wichtig, insbesondere wenn es um die Unterstützung älterer Menschen geht", fügt Bartoletti hinzu.

Es gibt große Probleme in Bezug auf Datensicherheit und Kommunikation mit Patienten, und Transparenz wird von entscheidender Bedeutung sein. Ein Deal zur Weitergabe von 1, 6 Millionen NHS-Patientenakten an Google DeepMind im Rahmen einer Testversion einer App namens Streams, einem Alarm-, Diagnose- und Erkennungssystem für akute Nierenverletzungen, verstieß versehentlich gegen das Datenschutzgesetz.

"Die Rechtsgrundlage für die Verarbeitung von Patientendaten muss eindeutig festgelegt werden, die Sicherheit beim Umgang mit Daten muss an erster Stelle stehen, und wenn Partnerschaften zwischen dem öffentlichen und dem privaten Sektor hergestellt werden, muss eine klare Governance vorhanden sein und NHS-Organisationen müssen dies tun." voll verantwortlich zu sein ", schlägt Bartoletti vor.

Die Zukunft

KI hat das Potenzial, transformativ zu sein. Die Ärzteschaft muss ausreichend geschult sein, um sie optimal nutzen zu können. Im Wesentlichen hat KI das Potenzial, Ärzten dabei zu helfen, Patienten zu helfen.

"Die Priorität muss in erster Linie der Nutzen und die Sicherheit der Patienten sein. Eine enge Zusammenarbeit zwischen Industrie, Aufsichtsbehörden, Patienten und Klinikern und die gleichen strengen Test- und Überprüfungsstandards, die wir von neuen Fortschritten in der Medizin erwarten, sind daher von entscheidender Bedeutung", sagt Dr. Goddard .

Ärzte sind nicht nur Diagnosewerkzeuge. Die Idee ist, dass KI Ärzte befähigt und keine Bedrohung für ihre Existenz darstellt.

"Die Möglichkeiten sind nur so groß wie Ihre Vorstellungskraft. KI ist ein erstaunlicher Bereich. Es gibt jedoch viel Hype. Deshalb müssen Tests und Tests durchgeführt werden, bevor sich Systeme als effektiv erweisen. Die nächsten 10 Jahre werden es sein." aufregend ", prognostiziert Prof. Young.

Klinisch anwendbares Deep Learning zur Diagnose und Überweisung bei Netzhauterkrankungen. Naturmedizin (2018). Abstrakt .

Dermatologische Klassifizierung von Hautkrebs mit tiefen neuronalen Netzen. Nature Band 542, Seiten 115–118 (2. Februar 2017). Abstrakt .