Z archiwum lekarza
Eric Topol, MD; kardiolog
Dyrektor Scripps Research Translational Institute, La Jolla, CA.
1. Co zainspirowało cię do napisania twojej nowej książki Deep Medicine: How Artificial Intelligence Can Make Healthcare Human Again?
Zacząłem zdawać sobie sprawę, że sztuczna inteligencja (AI) to nie tylko poprawa produktywności, wydajności, dokładności i szybkości - ma ona znacznie większy, bardziej doniosły potencjał w odniesieniu do przywrócenia człowieczeństwa, humanitaryzmu w opiece zdrowotnej, który został utracony.
2. Czym jest "głęboka medycyna"?
Ma ono trzy konotacje. Pierwszym z nich jest koncepcja głębokiego fenotypowania, czyli zrozumienia osoby na najbardziej ziarnistym poziomie - nie tylko jej dokumentacji medycznej, ale także genomu i mikrobiomu, środowiska i historii życia. Następnie mamy głębokie uczenie się, nowy podtyp sztucznej inteligencji, który idealnie nadaje się do wykorzystania wszystkich tych danych i ich destylacji zarówno dla lekarzy, jak i pacjentów. W ten sposób powstaje głęboka empatia, która polega na zrozumieniu wyjątkowości każdej osoby.
3. Dlaczego humanitaryzm, jak to określiłeś, zaginął w opiece medycznej i jak AI może pomóc go przywrócić?
Chodzi o więź człowiek-człowiek, relację lekarz-pacjent. Potencjał [z AI] to outsourcing wielu zadań w celu poprawy wydajności lekarza i pozbycie się funkcji urzędnika danych, aby mogli oni podpowiedzieć osobie, która jest z nimi.
4. Jak technologia może zmniejszyć błędy w medycynie?
W Stanach Zjednoczonych jest ponad 12 milionów poważnych błędów diagnostycznych rocznie. Gdybyśmy mieli wszystkie dane danej osoby, lekarze mogliby mieć więcej czasu [na przemyślenie diagnozy]. To mogłoby znacznie zmniejszyć liczbę błędów.
5. W swojej książce opisujesz, jak wirtualni trenerzy medyczni mogliby pomagać ludziom w zarządzaniu warunkami medycznymi. Jak mogliby to zrobić?
Będą mieli wszystkie twoje dane - każdą interakcję, jaką kiedykolwiek miałeś z lekarzami, czujniki, które nosisz. Miałbyś ten interaktywny, bezproblemowy sposób na poznanie swoich danych i literatury medycznej oraz [wykorzystanie ich do promowania] swojego zdrowia.
6. Co z ryzykiem związanym z danymi medycznymi analizowanymi przez komputery?
Około 60% populacji amerykańskiej miało zhakowane swoje dane. To dość zły wskaźnik w tym kraju. Wszystkie niegodziwe zastosowania lub dyskryminacyjne wykorzystanie waszych danych są po prostu nie do przyjęcia.
7. Więc, jak możemy chronić prywatność naszych informacji medycznych online?
Powinieneś kontrolować swoje dane. Bezpieczeństwo i prywatność Twoich danych są znacznie lepsze, gdy Ty je kontrolujesz, a nie różni lekarze lub systemy opieki zdrowotnej, które odwiedziłeś przez lata.
8. Czy komputery mogą ostatecznie sprawić, że niektóre specjalizacje medyczne staną się przestarzałe?
Nie. Nie sądzę, abyśmy chcieli eliminacji lekarzy, ale raczej daru czasu, aby lekarze mieli znacznie więcej czasu z pacjentami.
9. Co wnieśliby lekarze, a co AI do opieki medycznej?
Zmienia się po trochu dla każdej części medycyny. ... Nie można po prostu dokonać uogólnienia, ale będzie dużo outsourcingu. Powiedzmy, że lekarze okuliści. Badanie wzroku będzie w dużej mierze wykonywane przez algorytmy -- a ostatecznie przez smartfon.
10. Jakich funkcji AI może nigdy nie zastąpić?
Nie chcesz nigdy zaufać algorytmowi w przypadku poważnej diagnozy. Czy możesz sobie wyobrazić [bycie powiedzianym], "Masz raka" przez algorytm? Każda poważna diagnoza wymaga znacznego nadzoru i komunikacji z człowiekiem oraz planu leczenia.
Znajdź więcej artykułów, przeglądaj zaległe wydania i przeczytaj bieżący numer Doctor Magazine.
