Sveikatos priežiūrą tobulinant dirbant su dirbtiniu intelektu ir duomenų sinergija
Nuolat besivystančioje sveikatos technologijų srityje pacientų duomenų integracija per daugelį priežiūros įstaigų tapo vis svarbesnė, ypač atsižvelgiant į paciento privatumą. Didelių duomenų kiekis yra esminis tiek dirbtinio intelekto (DI) algoritmų mokymui, tiek išmatavimui išsamioje insulto fazių valdyme, siekiant pagerinti rezultatus.
Projektas TRUSTroke, dosniai finansuojamas Europos Komisijos pagal „Horizonto Europa” programą, siekia sukurti integruotą DI platformą. Ši naujausio tipo sistema gerbs individualių pacientų duomenų privatumą, tuo pačiu siekdama pagerinti išeminio insulto gydymą ir rezultatus.
Inovatyvus federuotų duomenų požiūris
Pietro Caliandro, Neurologijos profesorius Katalikos universitete ir Poliklinikos Gemelli insulto skyriaus medicininis vadovas, kuris veda projekto klinikinį darbo paketą, yra pabrėžęs išskirtinio ‘federuoto duomenų požiūrio’ naudojimą DI, kurį išvystė. Pirmame projekto etape šios platformos efektyvumas buvo patvirtintas. Būtina sujungti duomenis iš įvairių ligoninių, kad būtų pasiektas svarbus informacijos kiekis, būtinas efektyviam DI mokymui. Tačiau pacientų duomenų apsauga kelia nerimą; kiekvieno paciento jautruolė duomenys turi likti priimančiosios ligoninės apribojimuose.
‘Federuotas’ sprendimas užtikrina individualių pacientų duomenų privatumą taikant DI algoritmą vietiniu lygiu kiekvienoje ligoninėje. CERN Ženevoje valdo ‘federuotą platformą’, kur tik žinios, įgytos DI, o ne jautrūs duomenys, yra perduodami.
Rūpestingas surinktų duomenų analizavimas siekia tobulinti pacientų priežiūrą, siūlyti geriausias terapines strategijas ir optimizuoti klinikinius rezultatus, įskaitant pagerėjimą po insulto sukeliamų deficitų atžvilgiu. Šis siekis naudingas ne tik individams, bet ir visuomenei kaip visumai, atsižvelgiant į didelį metinių insultų skaičių.
Didžiausias iššūkis ir kontroversijos, susijusios su DI paremtu insulto gydymu:
DI integracija į sveikatos priežiūrą, ypač gydant insultą, kelia keletą iššūkių ir kontroversijų, kurias būtina spręsti:
1. Duomenų privatumas: Paciento duomenų apsauga yra pagrindinis rūpestis sveikatos apsaugoje. Projekto TRUSTroke federuotas duomenų požiūris siekia išlaikyti privatumą apdorojant duomenis vietiniame lygyje ir bendrinant tik DI žinias, ne asmeninę informaciją. Tačiau šių priemonių tinkamumas prieš nuolat kintančias saugumo grėsmes nuolat įvertinamas.
2. Duomenų tikslumas ir iškraipymas: DI algoritmų rezultatų kokybė labai priklauso nuo naudojamų mokymo duomenų. Tikslūs, nešališki ir atstovaujantys duomenų rinkiniai yra būtini, ypač pripažįstant ir efektyviai gydant insultus įvairiose populiacijose.
3. Reguliavimo atitiktis: Medicininis DI naudojimas privalo griežtai laikytis įvairių reglamentų, pvz., Europos Sąjungos Bendrojo duomenų apsaugos reglamento (GDPR). Užtikrinant, kad DI sistemos laikytųsi šių reglamentų, padidėja jų plėtojimo ir įgyvendinimo sudėtingumas.
4. Etioliniai reikalavimai: DI naudojimas medicinoje kelia etinių klausimų dėl atsakomybės už sprendimus, kuriuos priima DI sistemos. Vyrauja diskusijos dėl to, kaip subalansuoti DI privalumus su būtinybe išlaikyti žmogaus priežiūros kontrolę.
5. Techniniai iššūkiai: Skirtumai tarp skirtingų ligoninių sistemų ir DI platformos sąveika yra reikšmingas techninis kliuvinys. Skirtingos IT infrastruktūros ir duomenų formatų ligoninėse gali stabdyti integraciją.
DI privalumai insulto gydyme:
– Individuali priežiūra: DI gali analizuoti daugybę duomenų taškų, kad adaptuotų gydymo planus atskiriems pacientams, tai potencialiai pagerina rezultatus.
– Greitis: DI sistemos gali greitai apdoroti didelius duomenų kiekius ir padėti priimti spartesnius sprendimus, kas yra būtina insulto gydyme, kai laikas yra esminis veiksnys.
– Šaltinių optimizavimas: DI galėtų sumažinti sveikatos priežiūros specialistų darbo krūvį automatizuodama rutinines užduotis, leisdama jiems labiau sutelkti dėmesį į pacientų priežiūrą.
– Nuolatinis mokymasis: DI sistemos gali nuolat mokytis ir atnaujinti savo žinias pagrįstas naujais duomenimis, tai potencialiai veda prie nuolatinių pagerinimų insulto gydyme.
DI trūkumai insulto gydyme:
– Priklausomybė nuo duomenų kokybės: Prastos kokybės ar iškreipti duomenys gali vesti prie neteisingų išvadų ir potencialiai kenksmingų gydymo rekomendacijų.
– Žmogiškojo elemento praradimas: Per stipri priklausomybė nuo DI gali trukdyti gydytojo-paciento santykių ir sumažinti žmogiškosios nuomonės svarbą.
– Kaina: Sudėtingų ir išplėčiamų DI sistemų kūrimas ir priežiūra gali būti brangus, su galimai ribojančiomis išlaidomis nepakankamai finansuojamuose sveikatos priežiūros sistemose.
Atsižvelgiant į šio projekto svarbą plačiam sveikatos technologijų spektrui, susijęs informacija gali būti ištirtas patikimuose svetainėse, skirtose medicininės tyrimų ir DI pažangos pažanga.
Daugiau informacijos apie Europos Komisijos paramą tyrimams ir inovacijoms sveikatos priežiūroje galite rasti pasilinkę apsilankyti Europos Komisijos svetainėje.
Jei norite gauti daugiau įžvalgų apie DI vaidmenį sveikatos priežiūroje, informacinį šaltinį galite rasti Pasaulinės sveikatos organizacijos (PSO) svetainėje, kur taip pat pateikiama globali perspektyva sveikatos technologijoms.
Norėdami būti informuoti apie bendrus pažangos AI srityje pokyčius, galite kreiptis į Google AI tinklaraštį ar DeepMind svetainę dėl pažangaus AI tyrimų.
Turėkite omenyje, kad nors galiu užtikrinti, kad minėtos sritys (ec.europa.eu, who.int, ai.google ir deepmind.com) yra galiojančios, atskiros posistemės ar būsimi šių svetainių pokyčiai yra už mano žinių ribų ir gali reikalauti patikrinimo dėl aktualumo ir tinkamumo.
The source of the article is from the blog procarsrl.com.ar