AI ist zu helfen, neu zu erfinden CDS, entsperren COVID-19 insights at Mayo Clinic
Die Technik ausgereift genug ist, und die algorithmen wurden geschliffen in den letzten Jahren, bis zu dem Punkt, wo es gibt nun zwei Arten der künstlichen Intelligenz: „old-school-AI und new-school-AI,“ als medizinischer journalist Paul Cerrato vorgeschlagen, während den letzten HIMSS20 Digital-Sitzung.
Für Beispiele der ersteren, denke DeepBlue – die Schach spielenden computer von IBM, der beat Garri Kasparow im Jahr 1996.
Für das letztere, denke AlphaGo, entwickelt von Google DeepMind technologies, die im Jahr 2015 wurde der erste computer schlagen Menschen in die alte strategische Spiel Go (und das hat jetzt, seit es gelungen, durch noch leistungsfähigere Iterationen).
Deep Blue, der ausgebildet wurde, mit den Regeln des Schachspiels und dann mit Simulationen von Millionen und Millionen von aktuellen games,“ Cerrato erklärt. Aber AlphaGo nahm einen „völlig anderen Ansatz: das Programm wurde nur codiert, mit der die grundlegenden Regeln und wenn diese Regeln gelernt, selbst champion zu werden.“
In der Gesundheitsversorgung, die meisten Anbieter verlassen sich immer noch auf old-school-AI – „statische -, Regel-basiert, ziemlich viel Enzyklopädien“, wie Cerrato, erklärte er. „Es macht einen angemessenen job, aber wir können viel mehr tun.“
Zunehmend werden neue-Schule der KI und des maschinellen Lernens sind die Umwandlung der klinischen Prozesse, Fortschritte in der Bilderkennung, predictive analytics und neuronalen Netzwerken mit Auswirkungen auf die Kardiologie, die Dermatologie, die Onkologie, die Intensivmedizin und andere Spezialitäten.
Das ist sicherlich wahr, an der Mayo-Klinik. Dr. John Halamka, die sich das Gesundheitssystem als Präsident seine Mayo-Klinik-Plattform im Januar, die kürzlich auch cowrote eine HIMSS Buch mit Cerrato auf dem Laufenden AI-powered evolution der Entscheidung unterstützen.
Während Ihrer HIMSS20 Präsentation, die Neuerfindung der Klinischen Entscheidung Support Mit Machine-Learning –, Halamka erklärte, einige der vielversprechendsten CDS Fortschritte gibt es, und wie sind Sie informiert Behandlung Entscheidungen für eine Reihe von verschiedenen Spezialitäten – und mitzugestalten, Ihr Verständnis von COVID-19.
„Neue Schule“ machine learning Auswirkungen auf die Früherkennung und Diagnose von diabetischer Retinopathie und Melanom, helfen bei der Verwaltung von sepsis – „und es gibt sogar einen ganzen Bereich jetzt bekannt als die digitale Pathologie, Analyse von Folien mit Hilfe von AI,“ sagte Halamka.
In einem Land, wo 18 Millionen diagnostischen Fehlern führen auf 74.000 Todesfälle, die im Durchschnitt jedes Jahr, diese Entwicklungen vermeiden hilft verpasste Diagnose, Fehldiagnose, verzögerte Diagnose oder overdiagnosis – haben ein enormes Potenzial zu fahren, große Verbesserungen in der Qualität, der Sicherheit und der Ergebnisse, sagte Cerrato.
Es gibt große Herausforderungen, um sicher zu sein, wie er sagte, mit der „black box dilemma,“ voreingenommen Daten-sets und ein relativer Mangel an empirischer Evidenz bisher nur ein paar von Ihnen.
Aber die Veränderung von auf Regeln basierenden Entscheidungshilfen learning-Systeme powered by AI hält immense Versprechen, wie die Technologie weiter zu entwickeln und zu Reifen.
„Stell dir vor, die macht an einen KI-Algorithmus, wenn Sie könnte machen Sie alle Pathologie Folie, die jemals geschaffen worden, in der Geschichte der Mayo-Klinik. Das ist etwas, was wir sicherlich arbeiten.“
Dr. John Halamka, Mayo Clinic
Erfolg, natürlich, hängt davon ab, kuratiert und qualitativ hochwertiger Daten. An der Mayo Clinic, sagte Halamka, einige davon strukturiert ist (Epic EHR-Daten). Einige sind unstrukturiert (CTs und MRIs). „Einige hat nie digitalisiert wurden – wie 30 Millionen Pathologie Folien“, sagte Halamka.
„Stell dir vor, die macht an einen KI-Algorithmus, wenn Sie könnte machen Sie alle Pathologie Folie, die jemals geschaffen worden, in der Geschichte der Mayo-Klinik,“ sagte er. „Das ist etwas, was wir sicherlich arbeiten.“
Nicht für nichts, „ich bin ein großer Gläubiger in diesen algorithmen“, sagte Halamka. „Getestet habe ich mich: Habe eine 12-lead EKG und lief Sie durch alle algorithmen.“
Aber für Patienten an der Mayo Clinic und andere Gesundheitssysteme auf der ganzen Welt, machine-learning-powered CDS ist zu helfen, geben mehr richtige Antworten auf kritische Fragen: „Was sind die wahrscheinlichen Komplikationen erleben Sie in der Chirurgie, basierend auf Patienten wie Sie? Was sind die wahrscheinlichen targets, die erfolgreich sein wird?“
Zum Beispiel, bei Mayo gibt es neu entwickelten machine-learning-algorithmen, die können diagnose von Herzerkrankungen wie Vorhofflimmern, hypertrophe Kardiomyopathie und niedrigen Ejektionsfraktion, Halamka hingewiesen.
„In der Regel wurden diese invasive Verfahren, die erforderliche Krankenhausaufenthalte. Und jetzt von einfachen Telemetrie -, können wir mit sehr hoher Sensitivität und Spezifität, zu bestimmen, was ist wahrscheinlich geschehen, um Sie.
„Und in einer Welt der COVID-19, nicht überraschend, haben wir die KI und maschinelles lernen sich ein Blick auf die Welt, Literatur, und das ganze corpus der historischen Daten, um zu identifizieren, was wahrscheinlich ist, zu identifizieren eine COVID-19 Kurieren,“ fügte er hinzu.
Für nur ein Beispiel dafür, dass Halamka erklärt (mit dem VORBEHALT, dass er „unpolitisch“ und sagte, also ohne Verbindung zu einer person oder Politik“), die der Mayo-Klinik kürzlich entwickelte ein KI-Algorithmus, „schaute auf die Wirksamkeit von Malaria-Medikamenten in Patienten mit COVID-19.“
Der bald-zu-sein veröffentlicht Ergebnisse, sagte er, zeigen, dass „die Verabreichung von Medikamenten wie hydroxychloroquine eigentlich Sie töten doppelt so schnell. Also es ist wirklich, wirklich wichtig, vor allem, wenn Sie in den Nebel des Krieges, die der COVID-19-Antwort, in der Lage sein Blick auf historischen Daten und aktuellen Daten mit Hilfe dieser machine-learning-tools und entdecken Sie die Muster.“
witter: @MikeMiliardHITN
E-Mail der Autorin: [email protected]
Healthcare-IT-News ist eine Publikation von HIMSS Media