Algorithmen arbeiten bereits in Bereichen, in denen viele digitale Daten vorhanden sind. Aber es ist schwer, sie umzusetzen.
- Gibt es irgendwelche
— Mit dem Aufkommen neuer Fähigkeiten SelbstlernenAlgorithmen verbreiten sich immer mehr, dies führt zu einem Boom in allen Bereichen, auch in der Medizin. Aber die Medizin ist ein spezifischer Bereich, eine der konservativsten Branchen. Das ist verständlich - das Leben und die Gesundheit der Menschen hängen davon ab. Innovationen gehen hier immer einen langen Weg, bevor sie sich bewähren. Die Medizin zieht viele Technologieunternehmen an, aber in der Praxis ist das Testen schwieriger und einige Bereiche funktionieren nicht immer.
Damit die KI funktioniert, werden Arrays benötigt, die es sein könnenanalysieren und lernen. Daher sehen wir viele Beispiele für Entwicklungen aus Bereichen, in denen die Daten ursprünglich digital sind. Von einem CT-Scanner, MRT, Ultraschall, Daten können nur auf dem Bildschirm gesehen werden. Sie haben sich lange angesammelt und werden jetzt zum Trainieren und Erstellen von Algorithmen verwendet. Die medizinische Bildgebung ist einer der ersten Bereiche, in denen sich KI zu verbreiten begann und Empfehlungen und nachgewiesene Ergebnisse erhielt. Außerdem funktionieren hier Algorithmen, die bereits Anwendung gefunden haben – zum Beispiel die Gesichtserkennung.
Oder elektronische Patientenakten.Dabei handelt es sich ebenfalls um strukturierte digitale Informationen, mit deren Hilfe medizinische Diagnosen gefunden werden können, die ursprünglich nicht erfasst wurden. Aber jede Institution speichert Informationen anders, daher ist es für Forscher nicht einfach, einen Datensatz zu erhalten, mit dem sie in der Praxis arbeiten können. Die Forschung auf diesem Gebiet ist jedoch im Gange.
Wo es weniger digitale Daten gibt, hat KI noch Schwierigkeiteneine Verwendung finden - dafür gibt es zu wenig Sets für Training und Tests. Und in der Praxis weicht die Genauigkeit der Algorithmen von der im Labor erzielten ab.
Dmitri Lisogor
- Ich verstehe, dass die Stichprobe noch klein ist, aber können wir schon sagen, dass die Diagnostik in einigen Bereichen effektiver geworden ist?
— Wir sprechen nicht darüber, was der Algorithmus ausgeben wirdDiagnosen sind genauer als eine Person. Jetzt zahlt es sich in Bereichen aus, in denen es viele Routineoperationen gibt, zum Beispiel Massenscreening-Studien auf der Suche nach Lungenkrebs. Um ein paar gefährdete Personen zu identifizieren, müssen Sie sich eine riesige Datenmenge ansehen – KI wird es schneller tun.
Oder zum Beispiel ist die Mammographie eine Studie,die für Frauen über 40 als Screening-Programm gegen Brustkrebs empfohlen wird. Ärzte müssen sich Hunderte oder Tausende von Bildern ansehen, um einige gefährdete Personen zu identifizieren. Der Algorithmus sortiert und lenkt die Aufmerksamkeit von Spezialisten auf diejenigen Studien, die eine Entscheidungsfindung und Diagnose erfordern. Dies wird bereits in die Praxis eingeführt und erleichtert die Arbeit der Ärzte erheblich.
— Das heißt, das ist bereits eine Technologie, die funktioniert, obwohl die Sphäre sehr konservativ ist?
— Anerkennung für Technik ist ErlaubnisAufsichtsbehörden. In Russland ist dies Roszdravnadzor, in den USA die FDA und so weiter. Aber es gab einen großen rechtlichen Konflikt: Selbstlernende Systeme ändern sich mit jedem Patienten, es stellt sich heraus, dass wir jeden Tag andere Algorithmen verwenden. Es wurde ein Kompromiss gefunden - die Algorithmen werden in einem "eingefrorenen" Zustand verwendet. Sie werden registriert, die Möglichkeit des Lernens ist ausgeschaltet – die Algorithmen werden mit der Genauigkeit verwendet, die den Regulierungsbehörden nachgewiesen wurde.
Die FDA hat bereits Dutzende von Registrierungen ausgestelltZertifikate für Softwarelösungen auf KI-Basis wurden in Russland sechs solcher Zertifikate ausgestellt. Grundsätzlich arbeiten Algorithmen im Bereich der medizinischen Bildanalyse oder Krankenaktendaten.
— Wie funktioniert das Analysesystem für Krankenakten?
— Die Hauptidee ist, nicht nur zu schauenzu aktuellen Diagnosen, aber auch rückblickend. Wenn Sie zum Arzt kommen, hat er 12-15 Minuten Zeit für einen Termin. Dies reicht nicht aus, um die gesamte Anamnese zu überprüfen - was der Patient vor 3-10 Jahren mitgebracht hat und welche Spezialisten er kontaktiert hat. Um beispielsweise die Entwicklung chronischer Krankheiten nicht zu verpassen, ist es notwendig, die gesamte Datenmenge zusammenzuführen. Dieses System ermöglicht es Ihnen, tiefer zu graben, und der Arzt prüft die Hinweise und trifft die endgültige Entscheidung.
Um Daten zu sammeln, müssen Sie jeden Patienten um Erlaubnis fragen. Aber das könnte sich ändern
– Es gibt auch Patienten in dieser Interaktion – haben Sie ihre Einstellung zu KI untersucht? Sind sie bereit, Daten und potenzielle Behandlungen der Technologie anzuvertrauen?
— Philips führt jährlich eine Studie durch„Future Health Index“ – wo wir Fragen an eine Gruppe von Ärzten, Klinikleitern oder Patienten stellen. In den Jahren 2018 und 2019 befasste sich die Forschung mit dem Thema der Patienteneinstellungen gegenüber KI. Patienten sind vorsichtig, sie äußern Bedenken darüber, dass ihre Daten in Algorithmen verwendet werden.
Interessanterweise Profis auf dem GebietDas Gesundheitswesen teilt diese Bedenken nicht. Die aktuelle Studie Future Health Index 2021 untersuchte die Meinungen von Branchenführern – Klinikleitern, Chefärzten und Abteilungsleitern. Die Befragten in Russland bewerten die Aussichten für die Einführung von Telemedizin und KI-Tools in die Praxis positiv. So nennen 53 % der Befragten die Telemedizin als eine der digitalen Medizintechnologien, in die sie heute am meisten Ressourcen investieren möchten. Und in drei Jahren möchten 85 % der Befragten Investitionen in KI priorisieren.
Die Angst vor Patienten ist mit Unwissenheit verbunden - sieSie denken, dass die Maschine Diagnosen stellen wird, aber es wird nicht funktionieren, mit dem Arzt zu sprechen. Dem ist nicht so – Computerprogramme waren schon früher an der Entscheidungsfindung beteiligt, es wurde nur nicht so laut über sie gesprochen. Beispielsweise wurde in der Region Moskau eine Technologie zur Terminvereinbarung mit einem Arzt eingeführt. Der Patient kommuniziert telefonisch mit einem Bot, der versucht einzuordnen, an welchen Facharzt er mit welcher Dringlichkeit überwiesen werden soll. Laut Statistik vereinbarten 80 % der Patienten auf diese Weise Termine mit Ärzten, und niemand stellte Fragen zur KI. Es handelt sich also eher um eine psychologische Barriere, da die letzte Entscheidung immer beim Arzt verbleibt.
- Die Patienten haben keine Bedenken hinsichtlich der Sicherheit der Daten geäußert?
- KI bringt nicht so viele Risiken mit sichOnlinesicherheit. Viele Daten, die zum Trainieren oder Testen von Algorithmen verwendet werden, werden anonymisiert. Wenn der Name des Patienten aus dem Lungenscan entfernt wird, verlieren die Forscher den Kontakt zu echten Patienten. Bei einigen Algorithmen müssen Sie natürlich prüfen, ob die Diagnose bestätigt wurde oder nicht, aber Wissenschaftler haben strenge Protokolle für die Datensicherheit.
Sammeln und sammeln Sie Daten ohne ErlaubnisPatienten sind noch nicht verfügbar. Allerdings werden auf Landesebene mögliche Gesetzesänderungen diskutiert, um anonymisierte Datensätze ohne zwingende Erlaubnis zu erstellen. Es gibt keine Möglichkeit, bei der Weiterentwicklung der Medizin auf KI zu verzichten. Daher ist es notwendig, die gesetzlichen Hindernisse zu beseitigen, die ihre Entwicklung behindern. Zum Beispiel die Bereitstellung anonymisierter Daten für Forscher ohne die Erlaubnis von Patienten.
Funktioniert das jetzt anders? Für Training und Tests benötigen Sie eine große Datenmenge – fragen Sie jeden Patienten um Erlaubnis?
- Es gibt keine andere Möglichkeit, dies ist die einzig erlaubteMethode. Der Mangel an Datensätzen ist eines der größten Probleme und Hindernisse für die Entwicklung von KI. Dies ist nicht nur spezifisch für Russland, sondern ein globales Problem. Einige autoritäre Länder tun dies gewaltsam – in China können sie ohne Erlaubnis verwendet werden. Aber Russland geht vorsichtig mit den persönlichen Daten von Patienten um.
- Von wie vielen Daten sprichst du? Wie viele Daten muss ein Algorithmus lernen?
- Hängt vom Algorithmus ab, aber wir sprechen von Hunderten,wenn nicht Tausende von Studien. Nehmen wir an, wir bekommen tausend Studien, um den Algorithmus zu trainieren, aber wir brauchen die gleiche Anzahl von Studien zum Testen. Auf ihnen bestätigt der trainierte Algorithmus seine Genauigkeit oder nicht. Und erst dann können wir über die Anwendung in der Praxis sprechen. Und dort wird er Zehntausenden von Studien gegenüberstehen, und seine Genauigkeit wird variieren.
- Sie haben den Konservatismus im Gesundheitswesen erwähnt. Woher kommt die Initiative zur Einführung von KI-Systemen in der Medizin?
— Man kann nicht sagen, dass es zwei Polarlager gibt.Aber wie viele Bestrebungen werden sie von Unternehmern und Technologieunternehmen vorangetrieben, die ein Produkt herstellen und Verwendungsmöglichkeiten dafür finden. Die Haupttreiber sind die Urheberunternehmen unterschiedlicher Größe – sie können Start-ups und große Technologieunternehmen wie IBM, Google, Microsoft, Philips sein. Wir erstellen auch Algorithmen und helfen ihnen, ihren Weg in die klinische Praxis zu finden.
Ärzte sind nicht gegen Technologie. Aber die wichtigsten Initiatoren seitens der Medizin sind nicht die Kliniker selbst, sondern die Gesundheitsverwaltung, sie müssen darüber nachdenken, wie sie die Effizienz des Systems verbessern können.
Ein anschauliches Beispiel liegt nahe:Experiment zur Einführung von KI zur Analyse medizinischer Bilder im Moskauer Gesundheitssystem. Dies ist ein großes Programm, das die Stadt im vergangenen Jahr gestartet hat, und jetzt läuft die zweite Phase der Studie. 21 Dienste beteiligen sich in 13 Richtungen, darunter Philips, sie haben bereits mehr als 2 Millionen Studien mit Algorithmen durchgeführt. Die Ergebnisse stehen Ärzten zur Verfügung, die mit Patienten arbeiten und entscheiden, ob sie die Empfehlungen berücksichtigen oder nicht.
Algorithmen können in jedem Krankenhaus funktionieren. Aber sie sind kein Ersatz für Ärzte.
- Müssen Sie Ausrüstung und Infrastruktur für die Implementierung in KI kaufen? Oder ist es für Institutionen nicht sehr kostspielig?
— Viele Algorithmen werden ohne local bereitgestelltInfrastruktur von Seiten der medizinischen Einrichtung - sie basieren zunächst auf der Cloud, es wird lediglich ein Zugriff benötigt. Es gibt noch ein weiteres Problem: Medizinische Bilder sind bereits irgendwo gespeichert, und wir müssen das Problem der Integration mit ihnen lösen. Aber alles andere wird auf externen Kapazitäten abgewickelt, um keine zusätzlichen Rechencluster in Institutionen zu schaffen.
Wie wird Technologie Krankenhäuser beeinflussen? Wird das Personal reduziert? Wird sich die medizinische Ausbildung ändern? Wird sich ihre Herangehensweise an die Diagnose ändern? Was ist Ihre Prognose dafür?
— Die Technologie entwickelt sich so schnell, dass ich anriefEs wäre eine Vision, keine Prognose. In Zukunft werden Ärzte, die keine KI einsetzen, durch Ärzte ersetzt, die KI einsetzen. Niemand sagt, dass Algorithmen menschliche Spezialisten ersetzen werden. Das medizinische Fachgebiet ist eines der am schwierigsten zu beherrschenden, es erfordert viel Training und Übung - deshalb gibt es in vielen Bereichen nicht genügend Spezialisten. Die Nachfrage nach Medikamenten und deren Verfügbarkeit wächst, die Bevölkerung altert, es gibt mehr Krankheiten und die Erkennungsrate verbessert sich. Aber die Zahl der Ärzte wächst nicht im gleichen Maße.
KI wird die Effizienz ihrer Arbeit steigern, alsoEs ist unmöglich, über eine Verringerung ihrer Zahl zu sprechen. Die Technologie hilft dabei, sich auf die Situationen zu konzentrieren, in denen Sie eine Entscheidung treffen und eine Diagnose stellen müssen, sowie auf die Kommunikation mit dem Patienten. Dies ist sehr wichtig: Ohne Dialog ist es sehr schwierig, eine Diagnose zu stellen, eine Behandlung zu verschreiben, ihren Fortschritt und ihre Qualität zu überprüfen. Die Technologie sollte Zeit für Diagnose und Behandlung gewinnen, um menschlicher zu sein.
- Wird KI den Kontakt zwischen Patient und Arzt ersetzen? Und generell, wie wichtig ist es in Zukunft, dass Forschung auf objektiven Daten und der Analyse von Datenfeldern basiert?
- Der Kontakt zwischen Arzt und Patient ist wichtig, denn die beidenEs gibt keine Menschen mit denselben Diagnosen, es wird immer Nuancen geben. Wenn wir über eine Erkältung sprechen, ist es nicht so kritisch. Handelt es sich aber um eine onkologische Erkrankung oder eine Erkrankung des Herz-Kreislauf-Systems, die nicht nur für den Patienten, sondern auch für sein Umfeld langfristige Folgen haben kann, kann die Kommunikation durch einen Facharzt nicht ersetzt werden. Er muss jeden richtig auf den weiteren Weg vorbereiten - komplexe Behandlung oder Operation.
- Wird KI die Gehälter von Ärzten und ihre Rolle in der Medizin im Allgemeinen beeinflussen?
– Ich glaube nicht, dass hier ein Risiko besteht – der ArbeitsaufwandWird sich nicht ändern. Beispielsweise müssen heute bei einer Lungenuntersuchung Tausende von Fluorogrammen betrachtet werden, um einen Verdacht auf Tuberkulose zu identifizieren. Der Arzt wird in einer Woche nur mehrere Patienten mit Verdacht identifizieren können. Dies verzögert die Diagnose, den Beginn der Behandlung, manchmal kann es kritisch sein. In Zukunft wird das Ergebnis dasselbe sein, aber wir werden es schneller erreichen, weil der Algorithmus Bilder aussortiert, die keine Aufmerksamkeit verdienen. Aber die Diagnose bleibt beim Arzt, seine Arbeit wird nicht weniger verantwortungsvoll und qualifiziert.
— Während der Pandemie sind riesige Datenmengen aufgetaucht, auf denen man Algorithmen testen oder trainieren kann. Konnten Sie diese Daten verwenden?
— Ärzte, die nach Stromausfällen im Zusammenhang mit suchtenCOVID-19 hat möglicherweise Massen im Zusammenhang mit Tuberkulose oder Lungenkrebs übersehen. Daher wird KI für Sekundärforschung, Erkennung von Begleiterkrankungen eingesetzt. Wir bieten einen Service an, mit dem Sie die Integration von Dutzenden von Algorithmen vermeiden können - es reicht aus, unsere Plattform einmal zu verbinden, und der Kunde erhält dadurch Zugriff auf die Algorithmen verschiedener Entwickler im Marktplatzformat. Damit können Sie ein Bild der Lunge machen, und die KI sucht nach verschiedenen Anomalien – Tuberkulose oder Krebs.
— Es gibt Hunderte von Publikationen über KI in der Medizin,Von außen lässt sich kaum einschätzen, welche Bereiche erfolgsversprechend und welche zu überbewertet sind. Es wird zum Beispiel viel über Radiologie geredet – kommt da wirklich der große Durchbruch? Welche anderen Bereiche sind es wert, verfolgt zu werden?
- Radiologie scheint nur deshalb erfolgversprechendUrsprüngliche Digitalisierung. Die Daten sind bereits digital, sodass es einfacher ist, Algorithmen zu erstellen und zu implementieren. Wahrscheinlich wird in diesem Bereich eine sehr große Transformation stattfinden, viele Start-ups werden entstehen, technologische Giganten werden kommen. Beispielsweise hat Microsoft kürzlich ein Unternehmen für Stimmanalyse und medizinische Bilderkennung gekauft.
Der Einsatz von KI im verwandten Bereich erscheint vielversprechend.Bereich — die Suche nach neuen Medikamenten. Mit dem Algorithmus können Sie die Reaktion des Körpers auf bestimmte Komponenten simulieren. Es gab bereits Neuigkeiten über Moleküle, die die traditionelle Arbeitsweise im Labor vermieden haben, ohne eine große Anzahl von Versuchstieren zu verwenden. Natürlich durchläuft dieses Molekül noch alle Stadien der klinischen Prüfung, aber das verkürzt den Entwicklungszyklus erheblich. Vielleicht finden sie mithilfe von KI Heilmittel für Krankheiten, die noch nicht behandelbar sind.
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