Д-р Вотсон не знае што понатаму
IBM сакаше да ја раздвижи медицинската индустрија со вештачка интелигенција. Тоа не успеа како што се очекуваше. Приказна за тоа како нова технологија ги зафаќа забите на здравствениот систем.
Но, оптимистите го потценија дивиот раст што треба да им застане на патот. Медицинските податоци и денес се чуваат во многу различни формати. Лекарите во приватна пракса, на пример, користат различни формати на податоци од клиниките, клиниката Х пак користи различни формати од клиниката Y, а медицинските лаборатории се повторно посебно поглавје. За пренесување на третман, уреди или лабораториски податоци, на пример, медицинските практики обично ги користат таканаречените xDT стандарди, развиени во осумдесеттите години од минатиот век. Денес, Здружението за медицински софтвер со квалитетен прстен (QMS) е одговорно за понатамошен развој. Според веб-страницата на QMS, лекарите во приватна пракса го користат таканаречениот стандард KVDT за фактурирање на медицински услуги во вредност од 35 милијарди евра годишно. Друг, т.н. BDT стандард, всушност бил наменет за пренос на податоци за третман од 1990 година. Иронично, самиот стандард не е особено стандардизиран, така што варијантите на различни производители на софтвер не се компатибилни. Практиките ретко го користат. Поради оваа причина, меѓу другото, на пациентите сè уште им е дозволено да носат писма од својот лекар од една до друга практика.
Размената на податоци помеѓу клиниките и практиките може да се одвива преку стандардите HL7. Првично развиен во САД, HL7 во Германија требаше постепено да обезбеди интероперабилност помеѓу различните ИТ системи во здравствениот сектор од 1993 година наваму. Оттогаш, форматот го управува корисничката група HL7 во Германија д. V. Но, од приближно 1.000 германски клиники, само околу 70 се членови на здружението. Практично ниту една медицинска пракса не ги користи стандардите.
Дури и денес, 86 проценти од лекарите сè уште разменуваат информации едни со други, главно на хартија. Кога станува збор за комуникација помеѓу доктор и клиника, бројката е 94 проценти. Тоа беше неверојатен резултат на репрезентативно истражување на 1.764 медицински и психотерапевтски практики што Институтот Берлин ИГЕС го спроведе во име на КБВ во мај 2018 година. Изгледаше подобро само со лабораториски податоци: пристигнува електронски во околу две третини од сите практики. Јорг Кауманс, раководител на Центарот за иновации во Телехелт технологиите во Институтот за отворени комуникациски системи во Фраунхофер, споделува впечаток дека германските лекари се отпорни на дигитализацијата. Тој на нив гледа како на дел од одговорноста за бавниот напредок. Претходниот процес на хартија "исто така е погоден за вас".
Ваквите ниски удари првично се изолирани случаи, а IBM со право истакнува дека Вотсон се користи како систем за помош во над 230 клиники ширум светот. Но, дури и таму, премалите количини на податоци се секогаш проблем: Тековната верзија беше обучена исклучиво со податоци од САД и
таму дури и само со податоци од една клиника, Центарот за карцином Меморијал Слоун Кетринг во Newујорк. Резултатот е пристрасност. Вака Вотсон го погоди извештајот „СТАТ“ во Јужна Кореја
Третмани кои не беа вообичаени, па дури и одобрени во националниот здравствен систем таму. Проблемот е суштински: моделите што вештачката интелигенција ги црпи од збир на податоци не можат да се применат на кој било друг сет на податоци. Ако тренирате нервна мрежа на х-зраци од уредите „Филипс“ или „Сименс“, на пример, АИ веќе не може да препознава ништо на слики од други уреди. Истото важи и за податоците од различни популации на пациенти. Обуката е соодветно сложена и скапа, а пречката за широка примена е соодветно голема.
IBM не може само да ги обвинува другите за неуспехот во DKFZ. „Фактот дека проектот со IBM Watson никогаш навистина не започна, беше едноставно затоа што Вотсон за препознавање на говор на Онкологија не беше достапен на германски јазик во тоа време“, објаснува Роланд Еилс, кој тогаш беше шеф на одделот за теоретска биоинформатика во DKFZ. Но, тоа ќе беше потребно за да се проценат досиејата на германските пациенти. Но, IBM не успеа да ги направи достапни. Така и проектот
секогаш одложено додека не истече рамковниот договор. Но, дали проектот би го исполнил големото ветување за комплетно нови терапии против карцином, доколку препознавањето говор беше достапно на германски јазик? Најверојатно не. „Системите што го надминуваат чисто репродуктивното учење се уште се многу
рано во развојот “, вели Бенедикт Брокс, професор по применета компјутерска наука во ДКФЗ. „Вотсон треба само да ги сумира и репродуцира препораките за лекување на лекарите со нас.“ Вотсон би ги репродуцирал само заклучоците што самите лекари ги направиле во претходните години
дошле. За лекарите во заедничкиот Национален центар за туморни болести на ДКФЗ и Универзитетот во Хајделберг, оваа опција не беше особено интересна.
Како и да е, Брокс гледа на позитивно напорите на IBM во принцип. „Мислам дека Вотсон не успеа, но дека најавите дојдоа премногу рано“, вели тој. „Како истражувачки проект
пристапот може да ги открие тешкотиите што дигитализацијата ќе треба да ги надмине во следните години. “Ако тоа успее, Брокс гледа на иднината за АИ системите како Вотсон првенствено во поддршката на помалку искусните медицински професионалци. Вештачката интелигенција може да им помогне во податоците за болеста
проценете бројни дисциплини и добијте информации за дијагнози или терапии - без да мора самите да бидете специјалист. Charité веќе покажува што е можно: таму, сите собрани вредности на бубрезите се проценуваат централно и анонимно со алгоритам. Ако програмата открие шема што сугерира оштетување на бубрезите, тоа звучи аларм. „Обучен нефролог ги препознава таквите обрасци веднаш“, вели експертот за Хари, Гок. „Но, тоа може да го промаши хирург-траума, кој понекогаш ги одредува вредностите на бубрезите.
Дали д-р. Вотсон сè уште ја гледа оваа иднина? Можеби. Наспроти позадините на претходните случувања во германскиот здравствен систем, ова прашање треба да се постави општо
формулираат: Дали Др. Дали компјутерите сè уште ја доживуваат оваа иднина? Одлучувачки чекор кон ова, воведувањето на електронскиот запис за пациентите, треба да се случи на 1 јануари 2019 година. Ова го бараше законот за е-здравство, со кој големата коалиција сакаше да ја забрза имплементацијата во 2015 година. Но, кој е изненаден: Потребните тестови и одобрувањето на приклучоците се одложени толку многу што, според Сојузното Министерство за здравство, воведувањето ќе се случи најрано на крајот на 2021 година. Надежта затоа доаѓа од друг агол: дигитализацијата полека бара алтернативни начини да стигне до пациентот.
Според истражувањето на дигиталното здружение Битком, секое второ лице во Германија користело здравствена апликација во 2017 година. 27 проценти од 1003 испитаници изјавиле дека користат и апликации за паметни телефони за да снимаат медицински релевантни податоци како што се крвен притисок или пулс. Другите апликации и платформи сега нудат помош за медицинска дијагноза и третман. На пример, Ада, апликацијата од берлинскиот стартап „Ада здравје“. Корисникот ги открива своите симптоми на програмата, резултатот е список на можни болести.
Во октомври 2018 година, Ада здравство објави дека универзитетските клиники Есен и Гисен-Марбург сакале да ги тестираат придобивките од апликацијата за контрола на пациентите во собите за итни случаи во една студија. Другите апликации се наменети за промовирање на комуникација помеѓу доктор и пациент и за олеснување на споделувањето на медицинските податоци. На пример, Техникер Кранкенкасе тестира апликација наречена ТК-Док. Овозможува текстуални и видео разговори со лекари во центар за телемедицина. ТК, исто така, сака да ја интегрира проценката на симптомите базирани на АИ во Ада годинава. Но, д-р. Вотсон и другите медицински интелигенти не ги олеснуваат лекарите: да најдат терапии за незгодни болести, за состојби како што се болки во грбот, кои можат да имаат не само ортопедски, туку и психолошки причини. Или за ретки болести за кои има малку податоци. Бидејќи добрите лекари развиваат нови хипотези затоа што разбираат што се случува во човечкото тело. Од друга страна, алгоритмите учат само модели кои се веќе познати, тие џагорат како добро обучен папагал. Во догледна иднина, АИ нема да бидат замена за нервната мрежа во главата на лекарот.
Овој напис е благодарен од Прегледот на технологијата