Google trener AI for å spå når en pasient skal dø

Wikimedia Commons
Del denne historien!
Bevisbasert medisin snur allerede medisinsk yrke på hodet og avhumaniserer pasientbehandlingen, men anvendelsen av AI for å forutsi behandling og resultater er flere størrelsesordener verre. Hvis Google feilaktig forutsier det nært forestående dødsfallet ditt, vil behandlingen bli trukket bort for å spare penger? ⁃ TN Editor

En kvinne med brystkreft på sent stadium kom til et bysjukehus, og væsker oversvømmet allerede lungene. Hun så to leger og fikk en røntgenundersøkelse. Sykehusets datamaskiner leste hennes vitale tegn og estimerte 9.3 prosent sjanse for at hun ville dø under oppholdet.

Så kom Googles tur. En ny type algoritme opprettet av selskapet leste opp kvinnen - 175,639 datapunkter - og ga sin vurdering av dødsrisikoen: 19.9 prosent. Hun gikk bort i løpet av få dager.

Den opprivende beretningen om den uidentifiserte kvinnens død ble publisert av Google i mai i forskning som fremhevet helsevesenets potensial i nevrale nettverk, en form for kunstig intelligensprogramvare som er spesielt god til å bruke data for automatisk å lære og forbedre. Google hadde laget et verktøy som kunne forutsi en rekke pasientresultater, inkludert hvor lenge folk kan oppholde seg på sykehus, deres sjanser for reinnleggelse og sjansene for at de snart skal dø.

Det som imponerte medisinske eksperter mest, var Googles evne til å sile gjennom data som tidligere var utenfor rekkevidde: notater begravet i PDF-filer eller skrevet på gamle diagrammer. Neuralnet goblet opp all denne uregjerlige informasjonen og deretter spyttet ut spådommer. Og det gjorde det langt raskere og mer nøyaktig enn eksisterende teknikker. Googles system viste til og med hvilke poster som førte til konklusjoner.

Sykehus, leger og andre helsepersonell har i mange år prøvd å bruke lagre med elektroniske helseregistre og andre pasientdata. Mer informasjon som deles og fremheves til rett tid kan redde liv - og i det minste hjelpe medisinske arbeidere å bruke mindre tid på papirarbeid og mer tid på pasientbehandling. Men nåværende metoder for gruvedrift av helsedata er kostbare, tungvint og tidkrevende.

Så mye som 80 prosent av tiden som brukes på dagens prediktive modeller, går til "scutarbeidet" for å gjøre dataene presentable, sa Nigam Shah, førsteamanuensis ved Stanford University, som var medforfatter av Googles forskningsoppgave, publisert i tidsskriftet Nature. Googles tilnærming unngår dette. "Du kan kaste i kjøkkenvasken og ikke trenger å bekymre deg for det," sa Shah.

Googles neste trinn er å flytte dette prediktive systemet til klinikker, sa AI-sjef Jeff Dean til Bloomberg News i mai. Deans helseforskningsenhet - noen ganger referert til som Medical Brain - jobber med en rekke AI-verktøy som kan forutsi symptomer og sykdommer med et nøyaktighetsnivå som blir møtt med håp så vel som alarm.

Inne i selskapet er det mye spenning rundt initiativet. "De har endelig funnet en ny applikasjon for AI som har kommersielt løfte," sier en Googler. Siden Google i Alphabet Inc. erklærte seg som et “AI-først” selskap i 2016, har mye av arbeidet på dette området gått til å forbedre eksisterende internettjenester. Fremskrittene fra Medical Brain-teamet gir Google sjansen til å bryte seg inn i et helt nytt marked - noe medstifterne Larry Page og Sergey Brin har prøvd om og om igjen.

Programvare i helsevesenet er i stor grad kodet for hånd i disse dager. Derimot kan Googles tilnærming, hvor maskiner lærer å analysere data på egenhånd, "bare hoppe over alt det andre," sa Vik Bajaj, en tidligere leder i Verily, en helsevesenet i Alfabetet, og administrerende direktør i investeringsselskapet Foresite Capital. "De forstår hvilke problemer det er verdt å løse," sa han. "De har nå gjort nok små eksperimenter for å vite nøyaktig hva de fruktbare retningene er."

Dean ser for seg at AI-systemet styrer leger mot visse medisiner og diagnoser. En annen Google-forsker sa at eksisterende modeller savner åpenbare medisinske hendelser, inkludert hvorvidt en pasient hadde kirurgi før. Personen beskrev eksisterende håndkodede modeller som "en åpenbar, gigantisk veisperring" i helsevesenet. Personen ba om ikke å bli identifisert for å diskutere arbeid som pågår.

Abonner!
Varsle om
gjest

0 kommentarer
Inline tilbakemeldinger
Se alle kommentarer