מימדים רבים של החיים המודרניים מופעלים יותר ויותר על ידי אינטליגנציה מלאכותית, כולל היבטים שונים של בריאות ואיכות חיים. כמה זמן לפני שהמחשב יכול לבצע ביצועים טובים יותר של התערבויות בבריאות האדם? אולי חשוב יותר, כמה זמן עד שאדם יהיה מוכן לסמוך על לא אנושי לטפל בו או לה? שתי השאלות הללו עשויות להיות מוקד לדיון על הפוטנציאל של טכנולוגיית הלמידה והמכונות ברובוטיקה בתחום הבריאות.
מחשבים יכולים "לחשוב" בצורה יותר ויותר אנושית. בין אם אנחנו מוכנים או לא, ההתפתחויות האחרונות בתחום מחשוב קוגניטיבי אות כי הגיל של אימון ממוחשב וטיפול רפואי הגיע.
סטטיסטית ניתוח מידע בריאותי
אין זה סוד שאנו חולקים כל מיני מידע אישי ואינטימי לעתים קרובות בכל פעם שאנו מבצעים רכישה או גולשים באינטרנט. היכולת לחזות אירועים בריאותיים פשוטים על ידי מעקב אחר התנהגות מזדמנת הודגמה שוב בשנת 2012 כאשר קמעונאית טארגט הראתה את העולם שהם יכולים לחזות בדייקנות מוזרה אם אישה בהריון על סמך הרגלי הקניות שלה - לפעמים אפילו את הידיעה על הריון חברי משפחה.
פרטים אישיים רבים ניתוחים סטטיסטית על בסיס שגרתי כדי לספק יותר תובנה הרגלים של אחד המאפיינים. חלק מהפרקטיקות הללו מתרחשות בהתנדבות ובמודעות מלאה של המשתמש ובתמיכה, בעוד שאחרות יכולות להתבצע בחשאי על ידי ארגונים וחברות.
מעקב בלתי רצוני אחר ההתנהגות מעלה שאלות אתיות וחברתיות מסוימות.
אנשים רבים חולקים כעת באופן חופשי את המידע הרפואי האישי שלהם בדרכים שונות, באמצעות שיתוף מפורש באמצעות הערכת סיכונים בריאותיים, דרך אגב דרך לבישות, ולפעמים אפילו שלא במתכוון באמצעות הודעות מדיה חברתית וקניית התנהגות.
הדיוק שבו ניתן לנתח ולפרש את המידע הזה הולך ומתרחב, יוצר את שתי האפשרויות וההזדמנויות, ואולי אף מציב אותנו בגבול של עידן חדש שבו הטכנולוגיה יכולה למלא תפקיד בהדחקת בריאותנו ורווחתנו בדרכים חיוביות.
התאמה אישית של בריאות ולפתור את הבעיה של misdiagnosing
טעויות האבחון של הרופאים הן תחום עצום של דאגה. תוצאה של רשלנות או כישלון לשקול את שפע של אפשרויות, טעויות אלה יכולים להיות הרסני עבור המטופל ומשפחתו או שלה. פרופ 'אטה ברנר מאוניברסיטת אלבמה בברמינגהם וד"ר מארק ל' גראבר ממרכז רפואי נורת'פורט, מצאו כי בין 10 ל -20% מהמקרים הרפואיים אובחן בצורה לא נכונה. ברנר וגראבר מציינים שתהליכים קוגניטיביים יעילים מאבטחים את האבחנה הנכונה ברוב המקרים. עם זאת, ישנם מקרים בהם תהליכים קוגניטיביים אלה נכשלים. אנליזה של ברנר וגראבר הראתה שהביטחון העצמי של הרופא יכול להיות גורם תורם לשגיאות רפואיות. יתר על כן, דו"ח ממומן על ידי הסוכנות לבריאות מחקר ואיכות מצאו 28 אחוזים של כל טעויות אבחון להיות מרכזי בחומרה, אולי המציין אירוע מסכן חיים.
Misdiagnosing יכול לכלול כל דבר מרשם את התרופה הלא נכונה כדי להסיר את החלק הלא נכון של הגוף.
נתון סטטיסטי מדאיג זה עשוי להוביל חלק לטעון כי ניתן לפתור את הבעיה הקיימת על ידי הסרת הגורם האנושי מהמשוואה. טכנולוגיה כמו ווטסון של יבמ מציעה כעת תקווה שניתן יהיה לסנתז מידע ולשקול אותו בצורה הומניסטית יותר. טכנולוגיה קוגניטיבית של ווטסון יש את היכולת לנתח נתונים בלתי מובנים, להבין שאלות מורכבות להציג משתמשי קצה עם פתרונות מבוססי ראיות.
ווטסון שואפת לשפר אלגוריתמים מנבאים, אשר לא תמיד הוכח מוצלח כאשר מיושמים במצבים בחיים האמיתיים.
עם זאת, מה יכול להיות פרובוקטיבי יותר מאשר פוטנציאל חיזוי של ווטסון היא האפשרות של הטכנולוגיה שלה בביצועיו על בני האדם כאשר מדובר התערבויות בריאות וכושר.
בשנת 2015, IBM ווטסון יצרה שותפות אסטרטגית עם CVS בריאות, זה הודיע על הגעתו של מחשוב קוגניטיבי בענף הבריאות המסחרי. הוא הציע שבקרוב, לרופאים ולרוקחים תהיה גישה לטכנולוגיה שיכולה, למשל, לזהות באופן אוטומטי ירידה בבריאות המטופל.
עסקה בין "שריון" לבין "יבמ", שנחתמה ב -2016, העניקה לווטסון הזדמנות להמשיך ולפתח את פלטפורמת הבריאות שלה. גם אפל ביצעה השקעה משמעותית בפלטפורמת ווטסון במטרה לשפר את פלטפורמות הפיתוח של HealthKIT ו- ResearchKIT. על פי דו"ח של חברת גרנד וויוור, עולה כי שוק המחשוב הקוגניטיבי העולמי צפוי להגיע ליותר מ -5 מיליארד דולר עד 2020.
מחקרים מדעיים תומכים גם בשימוש בטכנולוגיה כדי למזער את הסיכון של טעות ופגיעה ברפואה. ד"ר מארק ל 'גראבר מציע להשתמש במה שמכונה "כלי טריגר", אשר יכול לזהות מקרים בסיכון של שגיאות אבחון על ידי ניתוח רשומות בריאות אלקטרוניות וחיפוש פערים. סוגים שונים של כלי ההדק נמצאים כעת בשימוש בבתי חולים בארה"ב, עם זאת, הם לא תמיד מסוגלים לזהות שגיאות אבחון. לכן, נעשים מאמצים לעצב התערבויות מניעתיות טובות יותר.
גישה מבטיחה הוצגה על ידי ד"ר הארדיפ סינג ועמיתיו. הם תכננו גורם אלקטרוני אשר יכול לזהות מטופלים אשר לא מתוכננים פגישות בבית החולים בתוך שבועיים של ביקור הטיפול הראשוני שלהם, דבר המצביע על כך שאולי משהו היה מתגעגע במהלך הבדיקה הראשונית שלהם. מומחים רבים מעריכים כי טכנולוגיה כזו תסייע במניעת טעויות או לפחות להביא אותם תשומת לב במאמץ לצמצם אותם.
אימוץ בינה מלאכותית
בשנת 2015, יו"ר NHS אנגליה, סר מלקולם גרנט, הביע את דעתו כי בינה מלאכותית צריכה להיות אימצו על ידי הבריאות כפי שהוא יכול לשפר את איכות הטיפול, כמו גם מראש אישית הרפואה. אנשי רפואה רבים היוו מאז את ההרגשה הזאת. טכנולוגיה שעשויה לאבחן באופן מהימן ו / או לזהות שגיאות אבחון באמצעות כריית נתונים אינה צפויה.
המחשוב הקוגניטיבי בתחום הבריאות נמצא בשימוש כיום יותר בתפקיד מייעץ ולא לקבל החלטות סופיות או להחליף בני אדם כשלעצמם. ווטסון, למשל, מסייעת ליחידים ולארגונים לקבל החלטות קליניות מתקדמות ומתוחכמות יותר ובקרוב תסייע לאנשים לשפר את רמות הכושר שלהם באמצעות שותפותה עם Under Armor. עם זאת, רק לפני זמן קצר מחשבים עקפו בני אדם ככוח הדומיננטי בספורט אינטלקטואלי כמו שחמט, וכוח המחשוב רק הולך וגדל. יתר על כן, האלמנט האנושי מתווספת למאפייני עיבוד המחשבים, מה שהופך את הרעיון של מחשב ורובוטים המטפלים בנו לא כל כך רחוק כמו שזה נראה פעם.
> מקורות
> ברנר א ', גראבר מ' אוברקופידנס כגורם של שגיאת אבחון ברפואה. כתב העת האמריקני לרפואה . 2008, 121: S2-S23.
> גראבר מ. השכיחות של שגיאות אבחון ברפואה. BMJ איכות ובטיחות . 2013, 22 (ספל 2): ii21-ii27. doi: 10.1136 / bmjqs-2012-001615.
> Lupton ד קידום הבריאות בעידן הדיגיטלי: פרשנות ביקורתית. קידום הבריאות הבינלאומי . 2015, 30 (1): 174-183
> סינג H, ג 'ארדינה TD, מאייר ו, Forjuoh SN, רייס סינג H, ג' ארדינה TD, מאיר ו, Forjuoh SN, רייס MD, תומאס EJ. סוגים ומקורות של שגיאות אבחון בהגדרות טיפול ראשוני. רפואה פנימית של JAMA . 2013, 173 (6): 418-425.
> תומפסון מ 'בריאות צוות מחשוב קוגניטיבי עד לשינויים גדולים. Econent . 2015: 4-8.