Inteligență artificială pentru medici și pacienți „Googling” este un lucru din trecut

Kuhn, Sebastian; MME; Jungmann, Stefanie Maria; Jungmann, Florian

Chatbot-urile bazate pe inteligență artificială și disponibile ca aplicații pentru smartphone sunt pe cale să schimbe anamneza și diagnosticul în medicină într-o varietate de moduri.

Profesia medicală se află într-o mare schimbare datorită transformării digitale. Utilizarea inteligenței artificiale (AI) în contextul anamnezei și al diagnosticului prezintă un interes deosebit. Keith Dreyer a descris doar recent că mașinile care gândesc independent și-au găsit acum drumul de la science fiction la realitate (1). AI chatbots sunt sisteme de dialog care permit comunicarea bazată pe text sau limbă cu inteligență artificială sub formă de chat. În domeniul medical, chatbot-urile AI Ada Health, Babylon, Buoy și Your.MD sunt disponibile gratuit atât medicilor, cât și pacienților, prin intermediul magazinelor de aplicații Apple și Android.

Comportamentul modificat fundamental al informațiilor

Indiferent de evoluțiile din domeniul inteligenței artificiale, pacienții și medicii au demonstrat un comportament informațional fundamental diferit de câțiva ani. Într-un sondaj efectuat de radiologi, 72% dintre cei chestionați au declarat că își folosesc în mod regulat smartphone-ul sau tableta pentru cercetare medicală (2). Satisfacția cu oferta actuală a fost indicată în sondaj ca fiind relativ scăzută, în ciuda numărului mare de soluții medicale din magazinele populare de aplicații. Aproape jumătate dintre respondenți percep aplicațiile ca fiind inutile sau că își fac munca un pic mai ușoară (2).

În schimb, 58% dintre pacienți „au căutat pe Google” pentru informații legate de simptome și boli înainte și 62% după vizita unui medic (3). Într-un studiu realizat de Fundația Bertelsmann, 52% dintre cei chestionați s-au declarat mulțumiți de rezultatele cercetării lor pe internet (3).

Sursa numărul 1 de informații este în prezent Wikipedia și alte lexicoane online, utilizate de 72% dintre cei chestionați. Datorită inundației nefiltrate de informații de pe internet, este adesea dificil pentru pacient să estimeze calitatea informațiilor (4). Chiar și cea mai populară sursă, Wikipedia, este văzută ca neîncredere de 46% dintre respondenți (3).

De la Google la chatbots bazate pe AI

Modul în care pacienții obțin informații despre subiecte legate de sănătate s-a schimbat deja fundamental ca urmare a digitalizării și va continua să se dezvolte în viitor prin intermediul sistemelor de IA (3).

Cu utilizarea actuală a IA în medicină, se pot diferenția trei niveluri:

• La nivel de consumator, adică aplicații pentru smartphone-uri pentru utilizatori individuali, cum ar fi Ada Health (5). Acest lucru este discutat mai detaliat mai jos.
• Nivelul profesional, adică implementarea instituțională, de exemplu IBM Watson (6), ADA pentru medici (5). Spre deosebire de nivelul consumatorului, informații clinice suplimentare curg în aceste aplicații, inclusiv parametrii de laborator și diagnosticul funcțional. Algoritmi bazați pe inteligență artificială (învățare profundă) pentru recunoașterea automată a imaginilor cu raze X, seturi de date tomografice computerizate sau cu rezonanță magnetică sunt în curs de dezvoltare și testare în studii.
• La nivel macro, interinstituțional, cum ar fi extragerea datelor și radiomica (7, 8). Printre altele, informațiile medicale de la examenele de tomografie computerizată, evaluările histologice și genetice sunt testate în studii la integrarea acestor informații pentru a stabili un diagnostic sau pentru a determina prognosticul (8, 9).

Datorită faptului că sunt disponibile gratuit, medicii folosesc din ce în ce mai multe astfel de aplicații pentru a lua o anamneză legată de simptome și, în special, pentru a primi asistență cu diagnosticul diferențial. Este de așteptat că acest lucru va influența procesele decizionale secundare în sensul „sprijinului decizional”. Sunt previzibile implicații pentru procesele de imagistică și testele de laborator.

AI medicală a fost accesibilă unui grup mare de utilizatori pentru prima dată din 2017, odată cu introducerea chatboturilor medicale sub formă de aplicații pentru smartphone-uri. Astfel, sistemele AI bazate pe chatbot permit în prezent o aplicație nouă și ușor disponibilă a expertizei medicale pentru pacienți și medici. Evoluțiile actuale și viitoare au implicații de anvergură pentru medici, ceea ce necesită o examinare amănunțită a unor astfel de sisteme. Pe de o parte, se pune întrebarea în ce măsură aceste sisteme pot fi integrate în mod eficient în procesul de diagnostic și tratament și limitările sistemelor pot fi recunoscute de către utilizatorii medicali. Pe de altă parte, profesioniștii din domeniul medical trebuie să se ocupe de principiile de bază ale celor mai importante aplicații AI pentru a-și înțelege mai bine pacienții, care sunt și ei utilizatori ai acestor sisteme, și pentru a putea face evaluări adecvate.

În pragul adaptării în masă

Spre deosebire de implementarea lentă a sistemelor AI instituționale, numărul utilizatorilor de chatbot-uri medicale AI bazate pe aplicații precum Ada Health, Babylon, Buoy și Your.MD crește rapid în prezent.

Ada Health are în prezent două milioane de utilizatori în întreaga lume (10). Începând din toamna anului 2017, „asistentul medical” Ada a fost disponibil gratuit în limba germană. În plus față de o scurtă anamneză generală, aplicația medicală bazată pe AI întreabă în mod specific utilizatorul despre reclamațiile și simptomele lor și continuă în mod adaptativ. Tabloul clinic este folosit ca metaforă pentru informațiile individuale despre reclamații. Pe baza relațiilor și tiparelor simptomelor introduse, Ada creează un raport cu diagnosticul cel mai probabil și diagnostice diferențiale posibile pe baza unei baze de date medicale cu rezultatele actuale ale cercetării. O actualizare constantă a informațiilor din baza de date reușește prin mai multe bucle de feedback și asigură că aplicația învață și devine mai precisă. Raportul generat poate fi pus la dispoziția medicilor curanți sub formă de fișier PDF (casetă) .

Se pot concepe mai multe scenarii de utilizare

Spre deosebire de mecanismele extrem de complexe ale AI (analiza datelor mari, învățarea profundă și altele), chatbot-urile sunt instrumente simple, dar din ce în ce mai răspândite. Datorită creșterii exponențiale actuale a utilizatorilor, experiența cu sistemele AI bazate pe chatbot va fi în următorii ani creste rapid. Sunt concepute diferite scenarii de utilizare:

Cerințe și limitări

Numărul tot mai mare de aplicații AI prezintă totuși riscul ca pacienții să fie deranjați de informații incorecte și suprainformate. Sarcina experților medicali este de a filtra din masa aplicațiilor acele aplicații care reprezintă informațiile disponibile într-o manieră adaptată grupului țintă și care oferă beneficii pacienților, medicilor și psihoterapeuților (4, 14). Numeroasele întrebări despre utilitatea acestor noi tehnologii trebuie evaluate în aplicații clinice pe baza unor întrebări specifice (15). În acest moment, datele sunt insuficiente.

Având în vedere evoluțiile viitoare, abilitățile digitale trebuie transmise pacienților, medicilor și psihoterapeuților într-un mod structurat pentru a contracara decalajul digital (16). Pe lângă avantajele care nu pot fi respinse, trebuie discutate aspecte critice ale acestor tehnologii și acceptarea lor de către pacienți. Protecția datelor joacă un rol extrem de important aici, deoarece datele sensibile nu trebuie tratate cu neglijență în ceea ce privește analiza big data a istoricului bolilor utilizatorilor aplicației = pacienți (17). Termenii și condițiile aplicațiilor individuale de sănătate joacă un rol relevant aici. Datorită complexității acestor termeni și condiții, un nivel minim de siguranță a pacienților ar trebui implementat prin lege. Fiecare utilizator al aplicației ar trebui să poată vedea cu ușurință dintr-o privire în ce măsură se utilizează propriile date sensibile și dacă acestea sunt transmise unor terți.

În ciuda îngrijorărilor cu privire la utilizarea abuzivă a datelor și a limitărilor de utilizare în cazul bolilor speciale, este de o mare importanță ca medicii și psihoterapeuții să cunoască noile tehnologii printr-o discuție fundamentală și să fie capabili din punct de vedere tehnic să le folosească.

Viziune viitoare: includerea datelor generate de pacienți

Parametrii pacientului (parametri vitali, informații despre mișcare și activitate sportivă) colectați de „articole portabile” și aplicații pentru smartphone pot fi integrați în informațiile clinice (anamneză, constatări ale examenelor clinice și constatări preliminare, parametri de laborator, imagistică radiologică, histologie, analiză genetică). Ca urmare, sistemele bazate pe AI ar putea în viitor - presupunând o structură IT adecvată - să fie o componentă importantă în diagnosticarea, determinarea prognozelor și implementarea programelor de tratament individualizate. Analiza comună a acestei cantități mari de informații colectate are potențialul de a schimba fundamental procesele de tratament. Integrarea evidentă cu o consultație video extinde și funcția. În Marea Britanie, această funcție este deja o realitate pentru chatbot-urile bazate pe AI. În Germania, acest lucru nu este implementat în prezent din cauza interdicției de tratament la distanță.

Evaluarea ca sarcină esențială

Utilizarea inteligenței artificiale în diagnostic va găsi o aplicare largă în medicină prin chatbots și implementarea lor ca aplicații pentru smartphone. În plus față de utilizarea individuală de către pacienți și medici, alte scenarii de utilizare, cum ar fi ajutoarele pentru luarea deciziilor în procesul de diagnosticare și terapie și o funcție pilot potențială în sistemul de sănătate, sunt promițătoare.

Pacienții, medicii, psihoterapeuții și angajații din sistemul de sănătate trebuie să fie familiarizați cu principiile de bază și punctele critice ale tehnologiilor bazate pe IA pentru a putea folosi potențialul promițător în contextul diagnosticului și terapiei. Datorită numărului mare de utilizatori, dezvoltarea în continuare a acestei forme de IA va progresa rapid. Evaluarea acestor sisteme până acum insuficient validate, pe lângă crearea unor condiții-cadru cu reglementări de protecție a datelor suficiente și ușor de înțeles, reprezintă o sarcină viitoare esențială.

Priv.-Doz. Dr. med. Sebastian Kuhn, MME
Centrul de Chirurgie Ortopedică și Traumatică, Medicină Universitară a Universității Johannes Gutenberg din Mainz

Dr. phil. Stefanie Maria Jungmann
Departamentul de Psihologie Clinică și Psihoterapie, Universitatea Johannes Gutenberg din Mainz

Dr. med. Florian Jungmann
Clinică și policlinică pentru radiologie de diagnostic și intervențională, Medicină universitară a Universității Johannes Gutenberg Mainz

Evaluarea Ada Health pe baza rapoartelor de caz

Doi medici au procesat independent 16 rapoarte de caz interne bazate pe anamneză cu aplicația AI Ada Health (11). Rezultatele diagnosticului și ale diagnosticelor diferențiale ale aplicației au fost comparate cu manualul „standardul aur”. Rezultatele evaluării sunt afișate separat pentru utilizatorul 1/utilizatorul 2.

• Timpul mediu de procesare pe caz a fost de 248/244 secunde.
• Rezultatul aplicației a necesitat procesarea în medie a 31/34 de întrebări pe caz.
• Diagnosticul corect de către Ada:

- în 13 din 16 (81,25%)/14 din 16 (87,50%) cazuri în total (ca diagnostic principal sau diferențial),

- în 11 din 16 (68,75%)/12 din 16 (75,00%) cazuri hotărât ca diagnostic principal (adică diagnosticul cel mai probabil),

- Un nivel ridicat până la foarte ridicat de acord (coeficientul hen Cohen) între rezultatele aplicației și rapoartele de caz de κ = .80/.87 când sunt incluse diagnosticele principale și diferențiale ale aplicației și de κ = .67/.74 când sunt luate în considerare numai. Diagnosticul principal al aplicației,

- Dificultăți în stabilirea diagnosticului pot apărea atunci când se combină două boli (de exemplu, diagnosticul inițial al carcinomului esofagian cu tromboză simptomatică a venelor profunde). Aici unul dintre diagnostice a fost numit de utilizatori. O secvență diferită de întrebări este declanșată în funcție de secvența în care sunt introduse simptomele.

- Comparativ cu manualul, Ada a putut numi diagnostice diferențiale suplimentare.

Concluzie cu privire la Ada Health

Ada Health arată un nivel ridicat de precizie diagnostică în efectuarea diagnosticelor atunci când se procesează rapoarte de caz bazate pe anamneză în medicina internă, cu un timp mediu de procesare de patru minute. În comparație cu „Googling” nestructurat, calitatea înaltă a rezultatului este importantă pentru utilizatorii laici, pe lângă factorul timp.

---