Ett jag har nyligen upplevt en era av explosiv tillväxt inom många branscher, och hälso- och sjukvårdsindustrin är inget undantag. Studier över flera medicinska specialiteter har använt AI för att härma läkares diagnostiska förmåga [1] [2] [3] [4]. Förhoppningen är att AI kan öka människors förmåga att ge sjukvård. Även om dessa tekniker utvecklas snabbt har deras genomförande i patientvårdsmiljöer ännu inte blivit utbrett. Här går vi igenom några centrala frågor kring genomförandet av AI-baserad teknik inom hälso- och sjukvården. AI innebär utveckling av datoralgoritmer för att utföra uppgifter som vanligtvis förknippas med mänsklig intelligens 5. AI används i stor utsträckning i både den tekniska och den populära lexikonet för att omfatta ett spektrum av lärande, inklusive men inte begränsat till maskininlärning, representationsinlärning, djupinlärning och behandling av naturligt språk (se ruta 1 för definitioner). Oavsett den specifika tekniken, det allmänna syftet med dessa tekniker inom medicin är att använda datoralgoritmer för att avslöja relevant information från data och för att hjälpa kliniskt beslutsfattande 6. AI-teknik kan utföra ett brett spektrum av funktioner, såsom medhjälp i diagnosgenerering och terapi val, göra riskprognoser och stratifiera sjukdom, minska medicinska fel, och förbättra produktiviteten 7, 8 (Fig. 1 )............................................................................................................... Personuppgifter kan omfatta demografi, hälso- och sjukvårdspersonals anteckningar, bilder, laboratorieresultat, genetiska testdata och inspelningar från medicintekniska produkter eller bärbara sensorer. En mängd teknikplattformar kan vara involverade i generering eller insamling av dessa data, inklusive nätverksservrar, elektroniska patientjournaler, genomiska data, persondatorer, smarta telefoner och mobilappar samt bärbara enheter och sensorer. Med förbättrad global konnektivitet via Internet och teknologi med molnbaserade funktioner har det också blivit enklare att få tillgång till data och distribution. Integrering av big data om hälsa och sjukdomar kommer att ge aldrig tidigare skådade möjligheter i hanteringen av hälso- och sjukvårdsinformation i gränssnittet mellan patienter, läkare, sjukhus och hälso- och sjukvårdsmyndigheter och tillsynsmyndigheter (Fig. 2).................................................................. Potentiella roller för AI i kliniska miljöer. Vi föreställer oss flera sätt på vilka AI-baserad teknik kan implementeras i klinisk praxis. Den första är som en triage eller screening verktyg. Till exempel kan AI analysera radiologi bilder och använda sannolikheten för sjukdom som en grund för att avgöra vilka bilder bör tolkas först av en mänsklig radiolog 9, eller det kan undersöka retinal bilder för att avgöra vilka patienter har en vision-hotande tillstånd och bör hänvisas till en oftalmolog 2. På samma sätt, Babylon app, en AI-baserad chattbot som lotsas i Storbritannien 10, är i huvudsak ett triage verktyg som används för att skilja patienter som helt enkelt behöver försäkran från dem som behöver remiss för en person undersökning. AI-baserade triaging skulle teoretiskt minska bördan på hälso-och sjukvårdssystemet och direkta resurser mot de patienter som mest sannolikt har ett verkligt medicinskt behov. AI-teknik kan också fungera i ett ersättningsscenario. Även om det är osannolikt att ersätta mänskliga vårdgivare helt, AI kan utföra vissa uppgifter med större konsekvens, hastighet och reproducerbarhet än människor. Exempel inkluderar uppskattning av ben ålder på röntgenundersökningar 9, diagnostisera behandlingsbara retinal sjukdomar på optisk koherens tomografi 2, 11, eller kvantifiera kärlstenos och andra mått på hjärttomografi 12. Genom att automatisera uppgifter som inte är teoretiskt komplicerade men som kan vara otroligt arbets- och tidsintensiva, kan vårdgivare befrias att ta itu med mer komplexa uppgifter, vilket representerar en förbättrad användning av humankapital. Kanske den mest kraftfulla roll för AI kommer att vara som ett tillägg till eller förstärkning av mänskliga leverantörer. Studier har visat en synergistisk effekt när kliniker och AI arbetar tillsammans, vilket ger bättre resultat än antingen ensam 13, 14. AI-baserade tekniker kan också öka i realtid kliniska beslut stöd, vilket resulterar i förbättrade insatser mot precision medicin 15. Engagemang i AI hälsa utrymme. AI hälsa utrymme verkar vara ständigt expanderande. National Science and Technology Council's Committee on Technology uppskattade att den amerikanska regeringens investering i forskning och utveckling inom AI-relaterad teknik var cirka 1,1 miljarder dollar 2015 och att detta kommer att öka avsevärt under de följande åren har ännu inte blivit verklighet. Här ser vi över några av de viktigaste praktiska frågorna kring implementeringen av AI i befintliga kliniska arbetsflöden, inklusive datadelning och integritet, transparens i algoritmer, datastandardisering och interoperabilitet mellan flera plattformar, och oro för patientsäkerhet. Vi sammanfattar det nuvarande regelverket i Förenta staterna och belyser jämförelser med andra regioner i världen, särskilt Europa och Kina. PersPektivt – FOCUS
Även om dessa initiala resultat är positiva, betydande översättning eller genomförande av dessa tekniker till klinisk användning har ännu inte visat REF.
The practical implementation of artificial intelligence technologies in medicine
{'venue': 'Nature Medicine', 'journal': 'Nature Medicine', 'mag_field_of_study': ['Medicine']}