Одна из крупнейших больниц страны обнародовала масштабные планы по использованию искусственного интеллекта для выполнения задач, традиционно выполняемых врачами и медсестрами, от диагностики рака с помощью компьютерной томографии до принятия решения о том, каких пациентов A&E осмотреть в первую очередь.
Трехлетнее партнерство между Университетским колледжем Лондона Больницы:(UCLH) и Институт Алана Тьюринга стремятся донести преимущества революции в области машинного обучения до NHS в беспрецедентных масштабах.
Профессор Брайан Уильямс, директор по исследованиям в Университетском колледже Лондонской больницы NHS Foundation Trust, сказал, что этот шаг может оказать значительное влияние на результаты пациентов, проводя параллели с преобразованием потребительского опыта такими компаниями, как Amazon и Google.
«Это изменит правила игры», - сказал он. «Вы можете позвонить по телефону и забронировать авиабилет, решить, какие фильмы вы собираетесь посмотреть, или заказать пиццу ... это все об искусственном интеллекте», - сказал он. «Что касается ГСЗ, то мы недостаточно развиты. Мы по-прежнему отправляем письма, что необычно ».
В основе партнерства, в которое UCLH вкладывает «существенную», но неназванную сумму, лежит вера в то, что алгоритмы машинного обучения могут предоставить новые способы диагностики заболеваний, выявления людей, подверженных риску заболевания, и направления ресурсов. Теоретически, врачи и медсестры могут быть быстро развернуты в палатах, например, водители Uber тяготеют к местам с самым высоким спросом в определенное время дня. Но этот шаг также вызовет обеспокоенность по поводу конфиденциальности, кибербезопасности и изменения роли медицинских работников.
[the_ad id = "11018 ″]
Первый проект будет направлен на улучшение работы отделения скорой и неотложной помощи больницы, которое, как и многие больницы, не соответствует установленным государственным показателям времени ожидания.
«Наши результаты в этом году не оправдали четырехчасовое ожидание, которое не отражает самоотдачи и преданности наших сотрудников», - сказал профессор Марсель Леви, исполнительный директор UCLH. «[Это] показатель некоторых других вещей во всей цепочке, касающихся потока острых пациентов в больницу и из больницы, которые ошибаются».
В марте только 76.4% пациентов, нуждающихся в неотложной помощи прошли лечение в течение четырех часов в отделениях неотложной помощи больниц в Англии в марте - это самый низкий процент с момента начала регистрации в 2010 году.
Используя данные, взятые из тысяч презентаций, алгоритм машинного обучения может указывать, например, на то, может ли пациент с болями в животе страдать от серьезной проблемы, такой как перфорация кишечника или системная инфекция, и быстро отслеживать тех пациентов, которые предотвращают их состояние становится критическим.
«Машины никогда не заменят врачей, но использование данных, опыта и технологий может радикально изменить наше управление нашими услугами - к лучшему», - сказал Леви.
Другой проект, который уже осуществляется, направлен на выявление пациентов, которые, вероятно, не смогут посещать приемы. Консультант-невролог в больнице, Парашкев Начев, использовал данные, включая такие факторы, как возраст, адрес и погодные условия, чтобы предсказать с точностью 85%, пойдет ли пациент на амбулаторное лечение и на МРТ.
wpDiscuz