6 minute read

E-ZDROWIE NA ŚWIECIE

Wired AI Can Help Patients—but Only If Doctors Understand It Sztuczna inteligencja może pomóc pacjentom, jeśli lekarze ją zrozumieją

Algorytmy mogą pomóc w diagnozowaniu wielu chorób, ale ludzie muszą nauczyć się, jak z nich korzystać. Przykładem jest Duke University Hospital (USA), który kilka lat temu wprowadził specjalne oprogramowanie Sepsis Watch do wykrywania prawdopodobieństwa rozwoju sepsy u pacjentów – zabójcy numer jeden w amerykańskich szpitalach. Bazuje on na algorytmie opracowanym na podstawie 32 milionów zbiorów danych od pacjentów dotkniętych zakażeniem krwi. Jednak gdy pielęgniarki przekazywały lekarzom ostrzeżenia wysyłane przez Sepsis Watch, ci reagowali z obojętnością i podejrzliwością pytając, dlaczego pacjent potrzebuje dodatkowej obserwacji. Na to pytanie pielęgniarki nie mogły udzielić odpowiedzi, bo proces wnioskowania algorytmu nie jest znany. Aby poprawić współpracę na linii człowiek-maszyna, szpital wprowadził nowe procedury. Innowacjom musi towarzyszyć zmiana metod podejmowania decyzji, inaczej technologia napotka na opór ze strony personelu. Wyzwanie jest duże, bo systemy oparte na uczeniu maszynowym stają się częścią systemów IT wdrażanych w szpitalach. Już dziś dostępne są algorytmy potrafiące wykrywać niewidoczne gołym okiem patologie na zdjęciach diagnostyki obrazowej. Ostatecznie nie znajdują one na razie szerokiego zastosowania – nie jest jasne, jak można je wykorzystać w świetle np. odpowiedzialności zawodowej. Z drugiej strony, błędy w systemach opartych na AI podważają zaufanie do tego typu rozwiązań. Przeprowadzone niedawno badanie nad oprogramowaniem do klasyfikacji zmian skórnych wykazało, że jego zalecenia czasami skłaniały doświadczonych lekarzy do zmiany prawidłowej diagnozy na błędną. Wspomniany projekt dotyczący prognozowania rozwoju sepsy został zainicjowany w 2016 roku. Naukowcy z Duke Institute for Health Innovation postanowili udoskonalić system, wprowadzając bardziej ukierunkowane alerty wysyłane bezpośrednio do pielęgniarek szybkiego reagowania. W tym celu sięgnięto do systemów głębokiego uczenia się, aby przeszkolić algorytm na 50000 rekordów medycznych. Nowe alarmy mają skłaniać do przyjrzenia się parametrom zdrowia, sugerując, że pacjentowi trzeba poświęcić więcej uwagi. 

Advertisement

Mobile health News Machine learning app scans faces and listens to speech to quickly spot strokes aplikacja oparta na uczeniu maszynowym skanuje twarz i analizuje mowę, aby szybko wykryć udar mózgu

Naukowcy z Penn State University i Houston Methodist Hospital przedstawili wyniki prac nad systemem uczenia maszynowego, który wykorzystuje kamerę w smartfonach do szybkiego pomiaru ruchów twarzy mogących świadczyć o oznakach udaru. Badacze twierdzą, że technologia wykrywa wylew krwi do mózgu z 79% dokładnością, i to zaledwie w ciągu kilku minut. System opiera się na analizie ruchów twarzy i naturalnym przetwarzaniu języka w celu wykrycia śladów zwiotczenia mięśni, tzw. rozmytej mowy lub innych objawów mogących sugerować udar. Aby stworzyć i wyszkolić system, naukowcy użyli iPhone’a do zarejestrowania obrazów 80 pacjentów, u których wystąpiły symptomy udaru podczas wykonywania testu mowy. – Obecnie lekarze muszą bazować na swoim wykształceniu i doświadczeniu, aby ustalić, czy i kiedy wysłać pacjenta na tomografię komputerową – mówi James Wang, profesor informatyki i technologii w Penn State. – Próbujemy symulować lub naśladować ten proces, używając systemów uczenia maszynowego – dodaje. W przypadku udarów mózgu każda sekunda ma znaczenia. Wylew krwi do mózgu powoduje obumieranie neuronów, prowadząc do trwałych uszkodzeń w mózgu i niepełnosprawności. Szybka interwencja medyczna jest kluczowa dla wyników leczenia. – Badania sugerują, że w większości udarów, które mają łagodne lub umiarkowane objawy, diagnoza może być opóźniona o godziny, a do tego czasu pacjent może już nie kwalifikować się do niektórych metod leczenia –mówi John Volpi, dyrektor Centrum Stroke Eddy Scurlock w Houston Methodist Hospital i współautor badań. Jeśli udałoby się rozwinąć dużą dokładność systemu, pacjenci z pomocą smartfonu mogliby szybko wykonać prosty test i reagować na zagrożenia na wczesnym etapie. Podobne projekty realizowane są także w innych ośrodkach naukowych na świecie i dotyczą różnych systemów diagnozowania opartych na AI. Przyszłością jest szybka diagnostyka realizowana przez pacjenta. 

FastCompany Contact tracing apps have a major design flaw aplikacje do śledzenia kontaktów mają poważną wadę konstrukcyjną

Podczas pierwszej fali COVID-19 naukowcy z Uniwersytetu Oksfordzkiego zbudowali model komputerowy, który sugerował, że jeśli 56% mieszkańców Wielkiej Brytanii pobrałoby i korzystałoby z aplikacji do śledzenia kontaktów (obok innych środków walki z pandemią), pozwoliłoby to wygrać walkę z pandemią. Jednak do tej pory brakuje dowodów, że narzędzia cyfrowe mogą być przydatne w walce z COVID-19. Tak samo, jak nie ma badań sugerujących, że są zupełnie nieprzydatne. To nie oznacza jednak, że powinno się z nich zrezygnować. Naukowcy sugerują jednak, że rozwiązania technologiczne i pokładane w nich nadzieje mogą odwracać uwagę od śledzenia kontaktów przez służby publiczne i usypiać czujność ich użytkowników. Wskaźniki pobierania aplikacji do śledzenia kontaktów na całym świecie są stosunkowo niskie. W Niemczech wynosi on około 21%, we Włoszech 14%, we Francji zaledwie 3%. Islandia i Singapur, które jako jedne z pierwszych uruchomiły aplikację, mają jak dotąd najwyższy wskaźnik instalacji na poziomie 40%. Matematyka jest prosta: jeśli aktywni użytkownicy aplikacji stanowią 20% społeczeństwa, to szansa na kontakt z innym użytkownikiem aplikacji wynosi 4%. Zwiększając współczynnik pobierania do 40%, ten procent rośnie do 16%. Jednak aplikacje tego typu nie potrzebują wysokiej ilości pobrań, aby wykazać wartość dodaną. Drugi raport naukowców z Oxfordu sugerował, że dobrze wdrożony system śledzenia kontaktów, obejmujący zarówno cyfrowe, jak i ręczne powiadomienia, mógłby zmniejszyć liczbę zakażeń o 4%–12% i zgonów o 2%–15%, gdyby tylko 15% populacji korzystało z aplikacji. W rzeczywistości pobranie aplikacji nie oznacza jeszcze korzystania z niej lub, co najważniejsze, reagowania na ostrzeżenia o samoizolacji. Rząd Wielkiej Brytanii zlecił badanie ponad 30000 osób. Wniosek: tylko 18% osób zgodziło się na izolację, gdy urzędnik nadzoru epidemiologicznego zadzwonił do nich z informacją o konieczności poddania się kwarantannie. W przypadku informacji wysyłanych przez aplikację, ten wskaźnik jest prawdopodobnie jeszcze niższy. Dlaczego aplikacje do śledzenia kontaktów nie odniosły większego sukcesu? Po pierwsze, wydaje się, że brakuje publicznego zaufania do technologii i wykorzystania danych osobowych. Kolejnym problemem jest oczywiście to, że tylko właściciele smartfonów mogą korzystać z aplikacji. Im starsza grupa wiekowa tym korzystanie z internetu mobilnego jest niższe. 

Cedars Sinai Virtual Reality as Medicine Wirtualna rzeczywistość jako lek

Kryzys związany z uzależnieniem od opioidów kosztował w USA życie ponad 500000 osób. Lekarze szukają pilnie nowych, bezpiecznych i nieuzależniających metod uśmierzania bólu. Dr Brennan Spiegel, pionier w dziedzinie zastosowania wirtualnej rzeczywistości (VR) w medycynie oraz dyrektor ds. badań nad usługami zdrowotnymi Cedars-Sinai (USA), w nowej książce prezentuje, jak wirtualne terapie pomagają pacjentom i jak mogą zrewolucjonizować przyszłość ochrony zdrowia. Pod kierownictwem Dr Spiegela, w Cedars Sinai zrealizowano trzy badania na temat wykorzystania wirtualnej rzeczywistości do łagodzenia bólu, które objęły ponad 300 pacjentów. Wykazano w nich, że VR pomaga zmniejszać ból i może być skutecznie stosowana jako uzupełnienie medycyny tradycyjnej. Wspólnie z pracownikami z Kliniki Położnictwa i Ginekologii zbadano także wykorzystanie wirtualnej rzeczywistości podczas porodu jako niefarmaceutycznej metody redukcji stresu i bólu porodowego. Jedno z ostatnich badań wykorzystywało rzeczywistość wirtualną w przypadku dzieci poddawanych wlewom dożylnym stosowanym w zapaleniu jelit. Do tej pory opublikowano 5000 prac naukowych opisujących badania nad zastosowaniem wirtualnej rzeczywistości w medycynie. Amerykańska Agencja Leków i Żywności (FDA) uznała VR za nową dziedzinę medycyny. W związku z licznymi dowodami naukowymi nie pytamy już, czy VR ma wartość, ale jak ją włączyć do praktyki klinicznej i jak rozszerzyć tradycyjne metody leczenia o nowe terapie oparte na technologiach. Obecnie w Cedars-Sinai prowadzonych jest kilka kolejnych badań. 360 pacjentów z przewlekłym bólem dolnej części pleców leczonych jest przy użyciu trzech różnych rodzajów VR. Jedna grupa korzysta z tzw. VR rozpraszającego uwagę (efekt pływania z delfinami lub leżenia na plaży). Druga stosuje VR z terapią kognitywno-behawioralną z wykorzystaniem biofeedbacku. Trzecia grupa ogląda filmy przez gogle VR, ale nie jest to obraz 360-stopni. Badanie będzie śledzić pacjentów przez 90 dni, monitorując poziom deklarowanego bólu, konieczność stosowania leków i inne efekty kliniczne. Badania nad VR w medycynie Dr Brennan Spiegel prezentuje szczegółowo w książce „VRx: How Virtual Therapeutics Will Revolutionize Medicine”. Książka przybliża to, czego VR uczy o świadomości pacjentów. 

This article is from: