Baie dimensies van die moderne lewe word toenemend aangedryf deur kunsmatige intelligensie, insluitende verskeie aspekte van gesondheid en welstand. Hoe lank kan 'n rekenaar mensgerigte gesondheidsorgintervensies uitpresteer? Miskien meer belangrik, hoe lank sal 'n mens bereid wees om 'n nie-mens te vertrou om hom of haar te behandel? Hierdie twee vrae kan fokus in die debat oor die potensiaal van masjienleertegnologie en robotika in gesondheidsorg.
Rekenaars kan op 'n toenemend menslike manier "dink". Of ons nou gereed is of nie, onlangse ontwikkelinge in die kognitiewe rekenaar sein dat die ouderdom van gerekenariseerde afrigting en gesondheidsorg aangekom het.
Statistiese analise van gesondheidsinligting
Dit is geen geheim dat ons allerhande private en dikwels intieme inligting deel elke keer as ons 'n aankoop doen of deur die internet blaai. Die vermoë om gesondheidsgebeurtenisse te voorspel, bloot deur die bywoning van gemaklike gedrag, is in 2012 duidelik bewys toe die handelaar Target die wêreld gewys het wat hulle met onbehoorlike akkuraatheid kon voorspel as 'n vrou swanger was op grond van haar inkopies gewoontes. Soms het die nuus van swangerskap ook oorgebly. familielede.
Baie persoonlike besonderhede word op 'n roetine-basis statisties ontleed om meer insig te gee in die gewoontes en eienskappe van die mens. Sommige van hierdie praktyke gebeur vrywillig en met die volle bewustheid en ondersteuning van die gebruiker, terwyl ander organisasies en maatskappye skraal kan doen.
Onvoluntige dopgedrag verhoog sekere etiese en sosiale vrae.
Baie individue deel nou hul persoonlike gesondheidsinligting op verskillende maniere, deur middel van 'n eksplisiete deel deur middel van 'n gesondheidsrisiko-evaluering, toevallig deur draagbare, en soms selfs onbedoeld deur sosiale media poste en koopgedrag.
Die akkuraatheid waarmee hierdie inligting geanaliseer en geïnterpreteer word, verhoog beide gevare en geleenthede, en plaas ons moontlik aan die grens van 'n nuwe era waar tegnologie 'n rol kan speel om positief en positief te wees op ons gesondheid en welsyn.
Pasmaak van gesondheid en die oplossing van die probleem van misdiagnose
Dokters se diagnostiese foute is 'n groot probleem. As gevolg van nalatigheid of 'n versuim om die oorvloed van opsies te oorweeg, kan hierdie foute verwoestend wees vir die pasiënt en sy of haar familie. Professor Eta Berner van die Universiteit van Alabama in Birmingham en dr. Mark L. Graber van die Northport VA Mediese Sentrum het bevind dat 'n beraamde 10 tot 20 persent van mediese gevalle misdiagnoseer is. Berner en Graber wys daarop dat doeltreffende kognitiewe prosesse die meeste van die tyd die korrekte diagnose verseker. Daar is egter tye wanneer hierdie kognitiewe prosesse misluk. Berner en Graber se analise het getoon dat dokter se oortolligheid dikwels 'n bydraende oorsaak van mediese foute kan wees. Daarbenewens het 'n verslag wat deur die Agentskap vir Gesondheidsorgnavorsing en -gehalte befonds is, gevind dat 28 persent van alle diagnostiese foute ernstig ernstig is, wat moontlik 'n lewensbedreigende gebeurtenis aandui.
Misdiagnostisering kan enigiets insluit van die voorskryf van die verkeerde medisyne om die verkeerde liggaamsdele chirurgies te verwyder.
Hierdie ontstellende statistiek kan sommige lei om te argumenteer dat die bestaande probleem opgelos kan word bloot deur die menslike faktor uit die vergelyking te verwyder. Tegnologie soos IBM se Watson bied nou hoop dat inligting op 'n meer humanistiese manier gesintetiseer kan word. Watson se kognitiewe tegnologie het die vermoë om ongestruktureerde data te analiseer, ingewikkelde vrae te verstaan en eindgebruikers te bied met bewysgebaseerde oplossings.
Watson beoog om voorspellende algoritmes te verbeter, wat nie altyd suksesvol bewys het toe dit in werklike situasies toegepas word nie.
Wat egter meer uitdagend as Watson se voorspellingspotensiaal kan wees, is die moontlikheid dat sy tegnologie beter presteer as dit kom by gesondheids- en fiksheidsintervensies.
In 2015 het IBM Watson 'n strategiese vennootskap met CVS Health gevorm, wat die aankondiging van kognitiewe rekenaar in die kommersiële gesondheidsorgbedryf aangekondig het. Dit het voorgestel dat dokters en aptekers binnekort toegang sal hê tot tegnologie wat byvoorbeeld 'n afname in die gesondheid van 'n pasiënt kan opspoor.
'N Ooreenkoms tussen Under Armor en IBM, wat in 2016 onderteken is, het Watson die geleentheid gebied om sy gesondheidsplatform verder te bou en te ontwikkel. Apple het ook 'n aansienlike belegging in die Watson-platform gemaak met die doel om sy HealthKIT- en ResearchKIT-ontwikkelingsplatforms te verbeter. Volgens 'n verslag van Grand View Research Inc. word die globale gesondheidsorg-kognitiewe rekenaarmark voorspel om meer as $ 5 miljard teen 2020 te bereik.
Wetenskaplike navorsingstudies ondersteun ook die gebruik van tegnologie om die risiko van foute en skade in medisyne te verminder. Dr. Mark L. Graber stel die gebruik van sogenaamde "snellergereedskap" voor, wat gevalle kan identifiseer wat die risiko van diagnostiese foute kan hê deur elektroniese gesondheidsrekords te ontleed en verskille te soek. Verskillende tipes snellergereedskap word tans in Amerikaanse hospitale gebruik, maar hulle kan nie altyd diagnostiese foute opspoor nie. Daarom word daar ook pogings aangewend om beter voorkomende intervensies te ontwerp.
'N Belowende benadering is aangebied deur dr Hardeep Singh en sy kollegas. Hulle het 'n elektroniese sneller ontwerp wat pasiënte kan identifiseer wat binne 2 weke van hul primêre sorgbesoeke ongeskeduleerde hospitaalaanstellings het, wat daarop dui dat daar tydens hul aanvanklike ondersoek iets misgeloop kon word. Baie kenners voorspel dat tegnologie soos hierdie sal help om foute te voorkom of ten minste hulle aandag te gee in 'n poging om hulle te verminder.
Omhels Kunsmatige Intelligensie
In 2015 het die voorsitter van NHS Engeland, Sir Malcolm Grant, sy mening uitgespreek dat kunsmatige intelligensie deur gesondheidsorg omhels moet word, aangesien dit die gehalte van sorg kan verbeter, asook om medisyne te bevorder. Baie gesondheidswerkers het sedertdien hierdie sentiment geherken. Tegnologie wat diagnostiese foute met behulp van data-ontginning betroubaar kan diagnoseer en / of identifiseer, is waarskynlik nie ver weg nie.
Kognitiewe rekenkunde in die gesondheidsorgsektor word tans meer gebruik in 'n adviesrol en nie om finale besluite te neem of mense te vervang nie. Watson help byvoorbeeld individue en organisasies om gevorderde en gesofistikeerde kliniese besluite te neem en sal binnekort individue help om hul fiksheidsvlakke te verbeter deur middel van die vennootskap met Under Armor. Dit was egter net 'n kort tyd gelede dat rekenaars mense as die dominante krag in 'n intellektuele sport soos skaak oorgesteek het, en rekenaarkragte is net aan die toeneem. Verder word die menslike element bygevoeg aan rekenaars se verwerkingseienskappe, wat die idee van rekenaar en robotte wat ons nie so vergesog beskou het soos wat dit eens gelyk het nie.
> Bronne
> Berner E, Graber M. Oorversekering as oorsaak van Diagnostiese Fout in Geneeskunde. Die Amerikaanse Tydskrif vir Geneeskunde . 2008; 121: S2-S23.
> Graber ML. Die voorkoms van diagnostiese foute in medisyne. BMJ Kwaliteit en Veiligheid . 2013; 22 (Suppl 2): ii21-ii27. doi: 10,1136 / bmjqs-2012-001615.
> Lupton D. Gesondheidsbevordering in die digitale era: 'n kritiese kommentaar. Gesondheidsbevordering Internasionaal . 2015; 30 (1): 174-183
> Singh H, Giardina TD, Meyer EN, Forjuoh SN, Reis Singh H, Giardina TD, Meyer EN, Forjuoh SN, Reis MD, Thomas EJ. Tipes en oorsprong van diagnostiese foute in primêre sorginstellings. JAMA interne medisyne . 2013; 173 (6): 418-425.
> Thompson M. Gesondheidsorg en kognitiewe rekenaarspan vir groot veranderinge. Econtent . 2015: 4-8.