Д-р Уотсън не знае какво да прави по-нататък
IBM искаше да раздвижи медицинската индустрия с изкуствен интелект. Това не се получи, както се очакваше. История за това как нова технология стиска зъбите си в здравната система.
Но оптимистите подцениха дивия растеж, който трябва да им попречи. Днес медицинските данни се съхраняват в много различни формати. Лекарите в частната практика например използват различни формати на данни от клиниките, клиника X от своя страна използва различни формати от клиника Y, а медицинските лаборатории отново са отделна глава. Например за прехвърляне на данни за лечение, устройство или лаборатория медицинските практики обикновено използват така наречените xDT стандарти, които са разработени през 80-те години. По-нататъшното им развитие сега е отговорност на Асоциацията за качествен медицински медицински софтуер (QMS). Според уебсайта на СУК лекарите в частната практика използват така наречения стандарт KVDT, за да таксуват медицински услуги на стойност 35 милиарда евро годишно. Друг, така нареченият BDT стандарт, всъщност е бил предназначен за предаване на данни за лечение от 1990 г. насам. По ирония на съдбата самият стандарт не е особено стандартизиран, така че вариантите на различните производители на софтуер не са съвместими. Практиките рядко го използват. Поради тази причина, наред с други неща, пациентите все още имат право да носят писмата на лекаря си от една практика до друга.
Обменът на данни между клиники и практики може от своя страна да се осъществи чрез стандартите HL7. Първоначално разработена в САЩ, HL7 трябваше постепенно да осигури оперативна съвместимост между различните ИТ системи в сектора на здравеопазването в Германия от 1993 г. нататък. Оттогава форматът се управлява от потребителската група HL7 в Германия e. V. Но от около 1000 германски клиники само около 70 членуват в асоциацията. На практика нито една медицинска практика не използва стандартите.
Дори днес 86 процента от лекарите обменят информация помежду си, главно на хартия. Що се отнася до комуникацията между лекар и клиника, цифрата достига до 94 процента. Това беше поразителният резултат от представително проучване сред 1764 медицински и психотерапевтични практики, което институтът IGES в Берлин проведе от името на KBV през май 2018 г. Изглеждаше малко по-добре само с лабораторни данни: те пристигат по електронен път в около две трети от всички практики. Йорг Кауманс, ръководител на Центъра за иновации на Telehealth Technologies към Института за отворени комуникационни системи Фраунхофер, споделя впечатлението, че германските лекари са устойчиви на дигитализация. Той ги вижда като част от отговорността за бавния напредък. Предишният процес на хартия "също е удобен за вас".
Такива ниски удари първоначално са единични случаи и IBM с основание посочва, че Уотсън се използва като система за помощ в над 230 клиники по целия свят. Но дори и там твърде малките количества данни винаги са проблем: Текущата версия е обучена изключително с данни от САЩ и
там дори само с данни от една клиника, Мемориал Слоун Кетъринг Център за рак в Ню Йорк. Резултатът е пристрастие. Ето как Уотсън попадна в доклада „STAT“ в Южна Корея
Лечения, които не са били обичайни или дори одобрени в националната здравна система там. Проблемът е основен: моделите, които изкуственият интелект черпи от набор от данни, не могат да бъдат приложени към друг набор от данни. Ако например тренирате невронна мрежа на рентгенови лъчи от устройства на Philips или Siemens, AI вече не може да разпознава нищо на изображения от други устройства. Същото важи и за данните от различни популации пациенти. Обучението е съответно сложно и скъпо, а препятствието за широко приложение е съответно голямо.
IBM не може просто да обвинява неуспеха в DKFZ върху други. „Фактът, че проектът с IBM Watson всъщност никога не е стартирал, е просто защото Watson for Oncology за разпознаване на реч по това време не е бил достъпен на немски“, обяснява Роланд Ейлс, който тогава е бил ръководител на отдел по теоретична биоинформатика в DKFZ. Но това щеше да е необходимо, за да се оценят германските досиета на пациентите. Но IBM не успя да ги направи достъпни. Така направи и проектът
отложено до изтичане на рамковото споразумение. Но щеше ли проектът да изпълни обещанията за изцяло нови терапии срещу рак, ако разпознаването на речта беше на разположение на немски? Вероятно не. „Системите, които надхвърлят чисто репродуктивното обучение, все още са много
в началото на разработката “, казва Бенедикт Брорс, професор по приложни компютърни науки в DKFZ. „Уотсън трябва само да обобщи и възпроизведе препоръките за лечение на лекарите при нас.“ Уотсън би възпроизвел само заключенията, които самите лекари в годините преди
бе дошъл. За лекарите в съвместния Национален център за туморни болести на DKFZ и Университета в Хайделберг този вариант не беше особено интересен.
Независимо от това, Brors вижда усилията на IBM по принцип положително. „Не мисля, че Уотсън се е провалил, но съобщенията са дошли твърде рано“, казва той. „Като изследователски проект
подходът може да разкрие трудностите, които цифровизацията ще трябва да преодолее през следващите години. “Ако това успее, Брорс вижда бъдещето на системите за ИИ като Уотсън предимно в подкрепа на по-малко опитни медицински специалисти. Изкуственият интелект може да им помогне с данните за заболяванията
оценявайте множество дисциплини и получавайте информация за диагнози или терапии - без да се налага сами да бъдете специалист. Charité вече показва какво е възможно: там всички събрани стойности на бъбреците се оценяват централно и анонимно от алгоритъм. Ако програмата открие модел, който предполага увреждане на бъбреците, тя издава аларма. „Обучен нефролог веднага разпознава такива модели“, казва експертът от Charité Gocke. "Но травматичен хирург, който понякога определя стойностите на бъбреците, може да пропусне това."
Дали д-р Уотсън все още вижда това бъдеще? Може би. На фона на предишни разработки в германската здравна система този въпрос трябва да бъде зададен по-общо
формулирайте: Ще Dr. Компютрите все още ли изпитват това бъдеще? Решаваща стъпка към това, въвеждането на електронния регистър на пациентите, трябва да се осъществи на 1 януари 2019 г. Това се изискваше от закона за електронното здравеопазване, с който голямата коалиция искаше да ускори прилагането през 2015 г. Но кой е изненадан: Необходимите тестове и одобрението на съединителите са отложени толкова много, че според Федералното министерство на здравеопазването въвеждането ще се осъществи най-рано в края на 2021 година. Следователно надеждата идва от друг ъгъл: дигитализацията бавно търси алтернативни начини да достигне до пациента.
Според проучване на дигиталната асоциация Bitcom, всеки втори човек в Германия е използвал здравно приложение през 2017 г. 27 на сто от респондентите 1003 заявяват, че използват и приложения за смартфони, за да записват медицински релевантни данни като кръвно налягане или пулс. Днес други приложения и платформи предлагат помощ при медицинска диагностика и лечение. Например Ada, приложението от берлинския стартъп Ada Health. Потребителят разкрива симптомите си на програмата, резултатът е списък с възможни заболявания.
През октомври 2018 г. Ada Health обяви, че университетските болници Есен и Гисен-Марбург искат да тестват предимствата на приложението за контрол на пациентите в спешните кабинети в проучване. Други приложения са предназначени да насърчават комуникацията между лекар и пациент и да улесняват споделянето на медицински данни. Например Techniker Krankenkasse в момента тества приложение, наречено TK-Doc. Той дава възможност за текстови и видео чатове с лекари в телемедицински център. TK също иска да интегрира оценката на симптомите на Ada, базирана на AI тази година. Но д-р Уотсън и други медицински ИИ не облекчават лекарите: да се намерят терапии за трудни заболявания, за заболявания като болки в гърба, които могат да имат не само ортопедични, но и психологически причини. Или за редки заболявания, за които има малко данни. Защото добрите лекари развиват нови хипотези, защото разбират какво се случва в човешкото тяло. Алгоритмите, от друга страна, учат само модели, които вече са известни, те дрънкат като добре обучен папагал. В обозримо бъдеще ИИ няма да бъдат заместител на невронната мрежа в главата на лекаря.
Тази статия е предоставена с любезното съдействие на Technology Review