עיבוד המידע להכרת מחדלי הלב והצלת חיים
נתגלה פרי פרוץ בטכנולוגיית הרפואה כשמערכות הבינה המלאכותית (AI) נמצאות כמדי פעם בשימוש בהצלת חיים במקרים קרדייאקים חריגים. ניסויים קליניים אחרונים השתמשו ב- AI בהצלחה להתריע לצוות הרפואי על מטופלים בסיכון גבוה, מה שמדגים שיפור משמעותי בשיעורי הישרדות של המטופלים.
AI וניתוח אלקטרוקרדיוגרמה: זוג מרכזי
צוות של מדענים, בהובלתו של Chin Lin ממרכז הרפואה להגנה לאומית בטאיביי הפתיעו באימון סולם AI עתיק לנתוני פעילות לב דרך אלקטרוקרדיוגרמות. על ידי השוואה של קריאות אלה עם נתוני הישרדות של המטופלים, AI פיתח אלגוריתם לזיהוי מטופלים בסיכון בריאותי ניכר. האלרגוריתם סימן לתשומת לב מיד כל מטופל שנכנס לאחוז הלסודות 95 למאה ומעלה על הסיכון המבוקש.
הטמעת התראות AI מביאה ליריד חד מאוד במוות קרדיואק
המערכת נוסחה לבחינה בשתי בתי חולים שבהם 39 רופאים. אחיות העלו את תוצאות האלקטרוקרדיוגרמה לשרתי בתי חולים, מאפשרת ל- AI לנתח את הנתונים ולהתריע למקצוענים לבריאות אם הוא אימת קריטי. תהליך זה הוביל להפחתה של 31% במספר המוות כולל ולהפחתה מרשימה של 90% במוות הקרדיואקולוגי בתוך קבוצת המטופלים הקריטית. ההתראות מ- AI אפשרו לרופאים לפעול מהר ובאופן ממוקד, לבצע בדיקות נוספות וטיפולים לפני שיהיה מאוחר מדי.
פתרונות אפקטיביים מביאים להרחבת מזכור AI בטאיוואן
כאשר ניכר שהמערכת יעילה ועלותית, כעת המערכת למעקב של AI הומצאה בשימוש על ידי נמלאי 14 בתי חולים נוספים בטייוואן. קרדיולוג נחשב Eric Topol ממכון המחקר התרגומי של סקריפס בקליפורניה הדגיש את תקינותו וחשיבותו של הפחתה בקצב התמותה כזו בטבח הבריאות העדכני, בולט את הפוטנציאל העצום של AI במערכות רפואיות תקניות.
עוברים כבר לעברי נלע״ט:
– אינטגרציה של AI בתחום הבריאות היא חלק מהפיתוח הדיגיטלי בתעשייה כולל רשומות בריאות אלקטרוניות, רפואה לרחק, ורפואה ממוקדת.
– אלגוריתמים AI מסוגלים ללמוד ולשפר באופן רציף את הדיוגנוסטיקה שעל סמך נתונים חדשים, להבדיל ממודלים טראיים אחרים.
– AI יכול לעבד נתונים רפואיים רבים ממקורות שונים – כמו ספרות רפואית והיסטוריית מטופלים – לשפר תהליכי החלטה.
– מאחר ומערכות AI דורשות כמויות גדולות של נתונים לאימון, הן יכולות לזהות תנאים נדירים שכן גם נדרשים לרופאי עיקר מוגבלים תרגיל למקרים כאלה.
אתגרים מרכזיים וסקרנויות:
1. פרטיות הנתונים: איך ניתן להבטיח פרטיות למטופלים כאשר מוקלטים את הנתונים הרפואיים שלהם במערכות AI?
– פתרונות כוללים הטמת נתונים חזקה וטכניקות אנונימיזציה חזקות להגנה על נתוני המטופל.
2. איכזבות ב- AI: כיצד ניתן לכפות ניתוב במערכות AI להבטיח ריפוי שווה במערכת הבריאות?
– חייבים להשקיע מאמץ ליצירת קבוצות נתונים שונות שבהן מדלו מודלי AI כדי להימנע מהטיות המבוסתות בדתנים באוכלוסיות שונות.
3. אישור רגולטורי: איך מנהלים את כלי ה- AI במערכת הבריאות להבטיח את ביטחונם ויעילותם?
– גופים רגולטוריים כגון פה-כבר מפתחים מסגרות לאישור מוצרי רפואה המבוססי AI ומערכות, עקוד על שקיפות אלגוריתמית ותיקון קבלה קלינית.
4. אינטגרציה עם מערכות קיימות: כיצד ניתן לאינטגרציה של AI עם תשתיות בריאות קיימות?
– מערכות תקניות ופרוטוקולים הן דרושות לאינטגרציה מורשת אי עם מערכות AI.