Dr. Watson nu știe ce să facă în continuare
IBM a dorit să stimuleze industria medicală cu inteligență artificială. Asta nu a funcționat așa cum era de așteptat. O poveste despre modul în care o nouă tehnologie își apucă dinții de sistemul de sănătate.
Dar optimistii au subestimat cresterea salbatica care ar trebui sa le stea in cale. Datele medicale sunt încă stocate în multe formate diferite astăzi. Medicii rezidenți, de exemplu, utilizează diferite formate de date decât clinicile, clinica X la rândul său formate diferite decât clinica Y, iar laboratoarele medicale sunt din nou un capitol separat. Pentru a transfera date despre tratament, dispozitiv sau laborator, de exemplu, cabinetele medicale utilizează de obicei așa-numitele standarde xDT, care au fost dezvoltate în anii 1980. Dezvoltarea lor ulterioară este acum responsabilitatea Asociației pentru Calitatea Software-ului Medical Ring (QMS). Potrivit site-ului QMS, medicii din cabinetul privat folosesc așa-numitul standard KVDT pentru a factura servicii medicale în valoare de 35 miliarde de euro pe an. Un altul, așa-numitul standard BDT, fusese de fapt destinat transmiterii datelor de tratament încă din 1990. În mod ironic, standardul în sine nu este deosebit de standardizat, astfel încât variantele diferiților producători de software nu sunt compatibile. Practicile îl folosesc rar. Din acest motiv, printre altele, pacienților li se mai permite să-și ducă scrisorile medicului de la o practică la alta.
Schimbul de date între clinici și cabinete ar putea, la rândul său, să se desfășoare prin standarde HL7. Dezvoltat inițial în SUA, HL7 trebuia să asigure treptat interoperabilitatea între diferitele sisteme IT din domeniul sănătății din Germania începând cu 1993. De atunci, formatul a fost gestionat de grupul de utilizatori HL7 din Germania e. V. Dar din aproximativ 1.000 de clinici germane, doar aproximativ 70 sunt membri ai asociației. Nici practicile medicale nu folosesc standardele.
Chiar și astăzi, 86 la sută din medici schimbă în continuare informații între ele, în principal pe hârtie. Când vine vorba de comunicarea dintre medic și clinică, cifra este de până la 94%. Acesta a fost rezultatul izbitor al unui sondaj reprezentativ asupra a 1.764 de practici medicale și de psihoterapie pe care Institutul IGES din Berlin le-a desfășurat în numele KBV în mai 2018. Arăta mai bine doar cu datele de laborator: ajunge electronic în aproximativ două treimi din toate practicile. Jörg Caumanns, șeful Centrului de inovare în tehnologiile telesănătății de la Institutul Fraunhofer pentru sisteme de comunicații deschise, împărtășește impresia că medicii germani sunt rezistenți la digitalizare. El îi vede ca parte a responsabilității pentru progresul lent. Procesul anterior de hârtie „este, de asemenea, convenabil pentru dvs.”.
Astfel de lovituri mici sunt inițial cazuri izolate și IBM subliniază pe bună dreptate că Watson este utilizat ca sistem de asistență în peste 230 de clinici din întreaga lume. Dar chiar și acolo, cantități prea mici de date sunt întotdeauna o problemă: versiunea actuală a fost instruită exclusiv cu date din SUA și
acolo chiar și cu date dintr-o singură clinică, Memorial Sloan Kettering Cancer Center din New York. Rezultatul este o părtinire. Așa a făcut Watson raportul „STAT” în Coreea de Sud
Tratamente care nu erau obișnuite sau chiar aprobate în sistemul național de sănătate de acolo. Problema este fundamentală: modelele pe care inteligențele artificiale le extrag dintr-un set de date nu pot fi aplicate niciunui alt set de date. Dacă instruiți o rețea neuronală cu raze X de pe dispozitivele Philips sau Siemens, de exemplu, AI nu mai poate recunoaște nimic pe imaginile de pe alte dispozitive. Același lucru este valabil și pentru datele din diferite populații de pacienți. Instruirea este în mod corespunzător complexă și costisitoare, iar obstacolul pentru o aplicație largă este în mod corespunzător mare.
IBM nu poate da vina pe eșecul DKFZ doar asupra altora. „Faptul că proiectul cu IBM Watson nu a decolat cu adevărat a fost pur și simplu pentru că recunoașterea vorbirii Watson pentru Oncology nu era disponibilă în limba germană la acea vreme”, explică Roland Eils, care era atunci șeful departamentului teoretic de bioinformatică de la DKFZ. Dar acest lucru ar fi fost necesar pentru a evalua dosarele pacienților germani. Dar IBM nu a reușit să le pună la dispoziție. La fel a făcut și proiectul
amânată până la expirarea acordului-cadru. Dar proiectul ar fi îndeplinit promisiunile unor terapii complet noi împotriva cancerului dacă recunoașterea vorbirii ar fi fost disponibilă în limba germană? Probabil ca nu. „Sistemele care depășesc învățarea pur reproductivă sunt încă foarte mult
la începutul dezvoltării ”, spune Benedikt Brors, profesor de informatică aplicată la DKFZ. „Watson ar trebui să rezume și să reproducă doar recomandările de tratament ale medicilor care au fost alături de noi.” Watson ar fi reprodus doar concluziile pe care medicii înșiși le-au făcut în anii anteriori.
a venit. Pentru medicii de la Centrul național comun pentru boli tumorale din DKFZ și Universitatea din Heidelberg, această opțiune nu a fost deosebit de interesantă.
Cu toate acestea, Brors vede în principiu pozitiv eforturile IBM. „Nu cred că Watson a eșuat, dar că anunțurile au venit prea devreme”, spune el. „Ca proiect de cercetare
abordarea poate dezvălui dificultățile pe care digitizarea va trebui să le depășească în anii următori. ”Dacă acest lucru va reuși, Brors vede viitorul pentru sistemele de IA precum Watson în primul rând în sprijinirea profesioniștilor medicali mai puțin experimentați. Inteligența artificială i-ar putea ajuta cu datele despre boli
evaluați numeroase discipline și primiți informații despre diagnostice sau terapii - fără a fi nevoie să fiți singur specialist. Charité arată deja ceea ce este posibil: acolo, toate valorile rinichilor sunt evaluate central și anonim printr-un algoritm. Dacă programul detectează un model care sugerează afectarea rinichilor, sună o alarmă. „Un nefrolog instruit recunoaște imediat astfel de tipare”, spune expertul Charité Gocke. "Dar un chirurg traumatism, care determină uneori valorile rinichilor, poate rata asta."
Va face dr. Watson mai vede acest viitor? Poate. Pe fondul dezvoltării anterioare a sistemului german de îngrijire a sănătății, această întrebare trebuie pusă mai general
formula: Va Dr. Computerele mai experimentează acest viitor? Un pas decisiv către aceasta, introducerea dosarului electronic al pacientului, ar trebui să aibă loc la 1 ianuarie 2019. Acest lucru era cerut de legea e-sănătății, cu care marea coaliție a dorit să accelereze implementarea în 2015. Dar cine este surprins: testele necesare și aprobarea conectorilor au fost amânate atât de mult încât, potrivit Ministerului Federal al Sănătății, introducerea va avea loc cel mai devreme la sfârșitul anului 2021. Așadar, speranța vine dintr-un alt colț: digitalizarea caută încet modalități alternative de a ajunge la pacient.
Potrivit unui sondaj al asociației digitale Bitcom, fiecare a doua persoană din Germania a folosit o aplicație de sănătate în 2017. 27% dintre cei 1003 de respondenți au declarat că folosesc și aplicații pentru smartphone-uri pentru a înregistra date relevante din punct de vedere medical, cum ar fi tensiunea arterială sau pulsul. Alte aplicații și platforme oferă astăzi ajutor pentru diagnosticarea și tratamentul medical. De exemplu, Ada, aplicația de la start-up-ul berlinez Ada Health. Utilizatorul își dezvăluie simptomele programului, rezultatul este o listă a posibilelor boli.
În octombrie 2018, Ada Health a anunțat că Spitalele Universitare din Essen și Gießen-Marburg au dorit să testeze beneficiile aplicației pentru controlul pacienților în sălile de urgență într-un studiu. Alte aplicații sunt destinate să promoveze comunicarea între medic și pacient și să faciliteze schimbul de date medicale. Techniker Krankenkasse, de exemplu, testează în prezent o aplicație numită TK-Doc. Permite chat-uri text și video cu medici la un centru de telemedicină. TK dorește, de asemenea, să integreze evaluarea Ada a simptomelor bazată pe AI în acest an. Dar Dr. Watson și alte AI medicale nu ușurează medicii: pentru a găsi terapii pentru boli dificile, pentru afecțiuni precum durerile de spate, care pot avea nu numai cauze ortopedice, ci și psihologice. Sau pentru bolile rare pentru care există puține date. Pentru că medicii buni dezvoltă noi ipoteze pentru că înțeleg ce se întâmplă în corpul uman. Algoritmii, pe de altă parte, învață doar modele care sunt deja cunoscute, bâlbâind ca un papagal bine antrenat. În viitorul previzibil, AI nu vor fi un înlocuitor pentru rețeaua neuronală din capul medicului.
Acest articol este oferit de Technology Review