Изкуствен интелект за лекари и пациенти „Гугъл“ е в миналото

Кун, Себастиан; MME; Юнгман, Стефани Мария; Юнгман, Флориан

Chatbots, базирани на изкуствен интелект и достъпни като приложения за смартфони, са готови да променят анамнезата и диагностиката в медицината по различни начини.

Медицинската професия е в голяма промяна поради дигиталната трансформация. Използването на изкуствен интелект (AI) в контекста на анамнезата и диагностиката е от особен интерес. Кийт Драйер едва наскоро описа, че машини, които мислят независимо, сега са намерили своя път от научната фантастика до реалността (1). AI chatbots са системи за диалог, които позволяват текстова или езикова комуникация с изкуствен интелект под формата на чат. В медицинската област AI chatbots Ada Health, Babylon, Buoy и Your.MD са безплатно достъпни както за лекари, така и за пациенти чрез магазините за приложения на Apple и Android.

Коренно променено информационно поведение

Независимо от развитието в областта на изкуствения интелект, пациентите и лекарите показват принципно различно информационно поведение в продължение на няколко години. В проучване на рентгенолози 72% от анкетираните заявяват, че редовно използват смартфона или таблета си за медицински изследвания (2). Удовлетворението от настоящата оферта беше посочено като сравнително ниско в проучването, въпреки големия брой медицински решения в популярните магазини за приложения. Почти половината от анкетираните възприемат приложенията като безполезни или малко по-лесни за работата им (2).

За разлика от тях, 58 процента от пациентите „гуглит“ за информация, свързана със симптоми и заболявания преди и 62 процента след посещение на лекар (3). В проучване на фондация Бертелсман 52 процента от анкетираните заявяват, че са доволни от резултатите от своите интернет изследвания (3).

В момента източник на информация номер 1 е Уикипедия и други онлайн лексикони, използвани от 72 процента от анкетираните. Поради нефилтрирания поток от информация в Интернет, често е трудно за пациента да оцени качеството на информацията (4). Дори най-популярният източник, Уикипедия, се счита за ненадежден от 46% от анкетираните (3).

От Google до чат-ботове, базирани на AI

Начинът, по който пациентите получават информация по свързани със здравето теми, вече се е променил коренно в резултат на дигитализацията и ще продължи да се развива в бъдеще чрез AI системи (3).

С настоящата употреба на ИИ в медицината могат да се разграничат три нива:

Потребителско ниво, т.е. приложения за смартфони за отделни потребители, като Ada Health (5). Това е обсъдено по-подробно по-долу.
Професионалното ниво, т.е. институционалното внедряване, например IBM Watson (6), ADA за лекари (5). За разлика от потребителското ниво, допълнителна клинична информация се влива в тези приложения, включително лабораторни параметри и функционална диагностика. Понастоящем се разработват и тестват в проучвания алгоритми, базирани на изкуствен интелект (дълбоко обучение) за автоматично разпознаване на рентгенови изображения, изчислени томографски или магнитно-резонансни томографски набори от данни.
Макро ниво, междуинституционално, като извличане на данни и радиомика (7, 8). Наред с други неща, медицинска информация от изследвания на компютърна томография, хистологични и генетични оценки се тестват в проучвания при интегриране на тази информация за установяване на диагноза или за определяне на прогнозата (8, 9).

Поради факта, че те са безплатно достъпни, лекарите също все по-често използват такива приложения, за да предприемат анамнеза, свързана със симптомите, и по-специално, за да получат помощ при диференциална диагноза. Очаква се това да повлияе на вторичните процеси на вземане на решения по смисъла на „подкрепа за вземане на решения“. Предвидими са последиците за образни процеси и лабораторни тестове.

Medical AI е достъпен за голяма група потребители за първи път от 2017 г. с въвеждането на медицински чатботове под формата на приложения за смартфони. По този начин системите за изкуствен интелект, базирани на chatbot, понастоящем дават възможност за ново и лесно достъпно приложение на медицински опит за пациенти и лекари. Настоящото и бъдещото развитие имат далечни последици за лекарите, което изисква задълбочен преглед на такива системи. От една страна, възниква въпросът до каква степен тези системи могат да бъдат ефективно интегрирани в процеса на диагностика и лечение и ограниченията на системите могат да бъдат разпознати от медицинските потребители. От друга страна, лекарите трябва да се справят с основните принципи на най-важните приложения за ИИ, за да разберат по-добре своите пациенти, които също са потребители на тези системи, и да могат да направят подходящи оценки.

На прага на масовата адаптация

За разлика от бавното внедряване на институционални системи за изкуствен интелект, броят на потребителите на базирани на приложения медицински AI чатботове като Ada Health, Babylon, Buoy и Your.MD в момента се увеличава бързо.

Понастоящем Ada Health има два милиона потребители по целия свят (10). От есента на 2017 г. „здравният асистент“ Ада се предлага безплатно и на немски език. В допълнение към кратка обща анамнеза, медицинското приложение, базирано на AI, специално пита потребителя за техните оплаквания и симптоми и протича адаптивно. Клиничната картина се използва като метафора за индивидуалната информация за оплакванията. Въз основа на връзките и моделите на въведените симптоми, Ада създава доклад с най-вероятната диагноза и възможните диференциални диагнози въз основа на медицинска база данни с текущи констатации от изследването. Постоянното актуализиране на информацията в базата данни се постига чрез няколко цикъла за обратна връзка и гарантира, че приложението се учи и става по-точно. Генерираният доклад може да бъде предоставен на лекуващите лекари като PDF файл (кутия) .

Възможни са множество сценарии за използване

За разлика от изключително сложните механизми на AI (анализ на големи данни, задълбочено обучение и други), chatbots са прости, но все по-широко разпространени инструменти. Поради настоящото експоненциално нарастване на потребителите, опитът с базирани на chatbot базирани AI системи ще бъде през следващите години бързо се увеличават. Възможни са различни сценарии на използване:

Изисквания и ограничения

Нарастващият брой приложения за ИИ също крие риск пациентите да бъдат неуредени от неправилна и прекомерна информация. Задачата на медицинските експерти е да филтрират от масата приложения тези приложения, които представляват наличната информация по адаптиран към целевата група начин и предлагат ползи за пациенти, лекари и психотерапевти (4, 14). Многобройните въпроси относно полезността на тези нови технологии трябва да бъдат оценени в клинични приложения въз основа на конкретни въпроси (15). Към този момент данните са недостатъчни.

С оглед на бъдещото развитие цифровите умения трябва да се предоставят на пациенти, лекари и психотерапевти по структуриран начин, за да се противодейства на дигиталното разделение (16). В допълнение към предимствата, които не могат да бъдат отхвърлени, критичните аспекти на тези технологии и тяхното приемане от пациентите трябва да бъдат обсъдени. Защитата на данните играе изключително важна роля тук, тъй като чувствителните данни не трябва да се обработват небрежно по отношение на анализи на големи данни за историята на заболяванията на потребителите на приложението = пациенти (17). Условията на отделните здравни приложения играят важна роля тук. Поради сложността на тези условия, минималното ниво на безопасност на пациентите трябва да бъде въведено от закона. Всеки потребител на приложение трябва да може лесно да види с един поглед до каква степен се използват собствените му поверителни данни и дали това се предава на трети страни.

Въпреки опасенията относно злоупотребата с данни и ограниченията, използвани в случай на специални заболявания, от голямо значение е лекарите и психотерапевтите да опознаят новите технологии чрез фундаментална дискусия и технически да могат да ги използват.

Визия за бъдещето: Включване на генерирани от пациентите данни

Параметрите на пациента (жизненоважни параметри, информация за движение и спортна активност), събрани от „носими устройства“ и приложения за смартфони, могат да бъдат интегрирани в клиничната информация (анамнеза, констатации от клиничен преглед и предварителни констатации, лабораторни параметри, радиологично изобразяване, хистология, генетичен анализ). В резултат на това системите, базирани на AI, биха могли в бъдеще - приемайки подходяща ИТ структура - да бъдат важен компонент при диагностицирането, определянето на прогнозите и прилагането на индивидуализирани програми за лечение. Съвместният анализ на това голямо количество събрана информация има потенциал да промени коренно процесите на лечение. Очевидната интеграция с видеоконсултация също разширява функцията. Във Великобритания тази функция вече е реалност за AI-базирани чат ботове. Понастоящем в Германия това не се прилага поради забраната за дистанционно лечение.

Оценката като съществена задача

Използването на изкуствен интелект в диагностиката ще намери широко приложение в медицината чрез чат ботове и тяхното внедряване като приложения за смартфони. В допълнение към индивидуалната употреба от пациенти и лекари, много обещаващи са и други сценарии на употреба, като помощни средства за вземане на решения в процеса на диагностика и терапия и потенциална пилотна функция в здравната система.

Пациентите, лекарите, психотерапевтите и служителите в здравната система трябва да са запознати с основните принципи и критични точки на технологиите, базирани на ИИ, за да могат да използват обещаващия потенциал в контекста на диагностиката и терапията. Поради големия брой потребители, по-нататъшното развитие на тази форма на AI ще напредва бързо. Оценката на тези досега недостатъчно валидирани системи, в допълнение към създаването на рамкови условия с достатъчни и разбираеми разпоредби за защита на данните, представлява съществена бъдеща задача.

Прив.-Доз. Д-р мед. Себастиан Кун, MME
Център за ортопедия и травматологична хирургия, Университетска медицина към Университета Йоханес Гутенберг, Майнц

Д-р Фил. Стефани Мария Юнгман
Катедра по клинична психология и психотерапия, Университет Йоханес Гутенберг, Майнц

Д-р мед. Флориан Юнгман
Клиника и поликлиника за диагностична и интервенционна рентгенология, Университетска медицина на Университета Йоханес Гутенберг, Майнц

Оценка на Ada Health въз основа на доклади от случаи

Двама лекари обработиха независимо 16 базирани на анамнеза вътрешни доклади за случаи с приложението AI Ada Health (11). Резултатите от диагнозата и диференциалните диагнози на приложението бяха сравнени с учебника „златен стандарт“. Резултатите от оценката са показани отделно за потребител 1/потребител 2.

Средното време за обработка на делото е 248/244 секунди.
Резултатът от приложението изисква обработка на средно 31/34 въпроса за всеки случай.
Правилна диагноза от Ада:

- общо в 13 от 16 (81,25%)/14 от 16 (87,50%) случаи (като основна или диференциална диагноза),

- в 11 от 16 (68,75%)/12 от 16 (75,00%) случаи определено като основна диагноза (т.е. най-вероятната диагноза),

- Високо до много високо съгласие (коефициент κ на Коен) между резултатите от приложението и докладите за случая на κ = .80/.87, когато са включени основните и диференциални диагнози на приложението и на κ = .67/.74, когато се вземат предвид само .67/.74 Основна диагноза на приложението,

- Трудности при поставяне на диагноза могат да възникнат, когато се комбинират две заболявания (например първоначална диагноза на карцином на хранопровода със симптоматична дълбока венозна тромбоза). Тук една от диагнозите беше посочена от потребителите. В зависимост от реда на въвеждане на симптомите се задейства различна последователност от въпроси.

- В сравнение с учебника, Ада успя да посочи допълнителни диференциални диагнози.

Заключение относно Ada Health

Ada Health показва високо ниво на диагностична точност при поставяне на диагнози при обработка на доклади от случаи на базата на анамнеза във вътрешни болести със средно време за обработка от четири минути. В сравнение с неструктурираното „Googling“, високото качество на резултата е важно за непрофесионалните потребители в допълнение към фактора време.