Призыв к действию: искусственный интеллект в неотложной медицине
30 ноября 2022 года OpenAI выпустила ChatGPT, первого чат-бота и виртуального помощника, работающего на основе больших языковых моделей (LLM). За пять дней ChatGPT привлек более 1 миллиона пользователей и достиг 200 миллионов активных пользователей в месяц по всему миру за пятнадцать месяцев. Этот быстрый всплеск интереса превратил искусственный интеллект (ИИ) из узкоспециализированной концепции в широко распространенное явление.
ИИ и машинное обучение достигли значительного прогресса в медицине и здравоохранении. Появление предписывающего и генеративного ИИ открыло новые возможности для революционного изменения того, как специалисты в области здравоохранения диагностируют, лечат и контролируют пациентов. ИИ может повысить точность диагностики и обеспечить персонализированную помощь, объединив цифровые медицинские данные, клинические решения и оптимизированную доставку медицинских услуг. По мере развития LLM решение технических, этических, социальных и практических проблем становится решающим.
Роль ИИ эволюционирует от простого инструмента до помощника и потенциально коллеги. Как и коллеги-люди, которые следуют строгим этическим и профессиональным стандартам, системы ИИ также должны разрабатываться с учетом аналогичных рекомендаций для поддержки медицинских работников и поддержания честности и доверия в клинических условиях.
Установление четких руководящих принципов и правил для дополненного интеллекта имеет важное значение для интеграции ИИ в медицинские бригады. Это гарантирует, что ИИ повышает безопасность и надежность оказания медицинской помощи, не ставя под угрозу безопасность и автономность пациентов, принося пользу всем сообществам, включая те, которые находятся в условиях ограниченных ресурсов и меньшинства.
Многочисленные исследования показали, что прогностические модели могут определять закономерности или ранние предупреждающие признаки критических состояний, что приводит к своевременному вмешательству и лучшим результатам для пациентов. Системы ИИ могут интегрировать данные из различных источников, таких как визуализация, электронные медицинские записи и носимые устройства, обеспечивая комплексное представление о состоянии пациента. Эта возможность помогает медицинским работникам принимать обоснованные решения, соответствующие индивидуальным потребностям пациента.
ИИ также может оптимизировать административные задачи, такие как ведение заметок, документирование и общение между поставщиками медицинских услуг и пациентами. В исследованиях ИИ может улучшить дизайн и проведение испытаний, определяя точные фенотипы пациентов для точных критериев включения, позволяя осуществлять мониторинг участников в реальном времени и позволяя разрабатывать адаптивные дизайны испытаний на основе появляющихся данных.
Концепция создания цифровых близнецов — точных, управляемых данными симуляций пациентов и систем здравоохранения — может оптимизировать распределение ресурсов и направлять оказание помощи. Этот подход позволяет проводить контролируемые эксперименты для выявления наилучших стратегий для персонализированной точной медицины, потенциально снижая риски и затраты на тестирование новых методов лечения.
Несмотря на свои обещания, внедрение ИИ в процесс принятия клинических решений в реальном времени остается сложной задачей. Стандартизированные структуры данных необходимы для обеспечения бесперебойного обмена данными в здравоохранении между системами. Фрагментация данных препятствует разработке надежных моделей ИИ и их интеграции в клинические рабочие процессы.
В отделениях интенсивной терапии разнообразные состояния пациентов затрудняют классификацию медицинских фенотипов без подробных данных о пациентах. Сбор и анализ данных в реальном времени жизненно важны, но пока не широко внедрены. Совместные сети данных в реальном времени имеют решающее значение, поскольку ни одно отделение интенсивной терапии не может самостоятельно собрать всю необходимую информацию.
Системы поддержки принятия клинических решений на основе ИИ часто не обладают ситуационной осведомленностью из-за ограниченного обучения в реальных клинических процессах принятия решений. Это ограничение может помешать ИИ понимать клинические контексты и предлагать ценные данные. Опасения по поводу конфиденциальности, безопасности данных и прозрачности также создают проблемы для пациентов, семей, организаций здравоохранения и правительств.
Принятие клиницистами еще больше осложняется проблемой «черного ящика», когда модели ИИ непрозрачны. Это может привести к скептицизму среди клиницистов, которым нужна помощь в понимании процессов принятия решений системами.
Решение этих проблем требует комплексной структуры, в которой приоритет отдается некоторым ключевым элементам. Важно разработать социальный контракт с участием врачей, экспертов по данным, политиков, пациентов и семей, чтобы гарантировать, что инструменты ИИ уважают права и автономию пациентов, соблюдая при этом этические стандарты. Также важно проектировать системы ИИ, которые улучшают принятие клинических решений и поддерживают отношения между врачом и пациентом.
Установить единые стандарты и инфраструктуру для обеспечения бесперебойного обмена данными, стимулирования совместной работы и создания сетей клинических исследований в режиме реального времени для изучения редких событий, улучшения фенотипирования и внедрения персонализированных моделей ИИ.
Медицинские специалисты должны быть обучены эффективно использовать инструменты ИИ, понимать их ограничения и интерпретировать вероятностную информацию. Партнерства между государственным и частным секторами следует поощрять для удовлетворения потребностей в острой и интенсивной помощи, уделяя особое внимание инклюзивности и поддержке в условиях ограниченных ресурсов.
Интеграция ИИ в медицину может трансформировать предоставление медицинских услуг. Достижение этого видения требует единых усилий заинтересованных сторон для отстаивания надежных инфраструктур данных, этических рамок и сетей сотрудничества. Сосредоточившись на стандартизации данных, сетях интенсивной терапии в реальном времени, образовании и создании нового «социального контракта для ИИ», интенсивная терапия может двигаться к будущему, в котором помощь с использованием ИИ улучшает результаты лечения пациентов и укрепляет отношения между врачом и пациентом.
Источник: Critical Care
