2018'de yapay zeka tıp alanına girdiğinde, ileriye bakmanın neşesi mi yoksa muhafazakarın korkusu mu?
Xin Zhiyuan Rehberi AI medikal efsanesi, kamuoyuna göre gerçekten biraz fazla yüksek! İnsanlar yere odaklanmalı. Yapay zeka araçları Çin hastanelerine giderek daha fazla giriyor. Doktorlar bunları kullanmak konusunda gerçekten ne düşünüyor? AI gerçekten karar vermeye yardımcı olabilir mi? Doktorların "bilimsel araştırma yapmasına" ve "makale yayınlamasına" da yardımcı olabilir mi? Cevap, korkarım düşündüğünüzden daha karmaşık, daha heyecan verici ...
DeepMind AlphaGo'yu "emekliye ayıracağını" açıkladığında ve akıllı sağlık hizmetlerine girmek için DeepMind Health'i kurduğunda, bu ünlü şirket ticari gerçekleştirmenin çamur kaymalarına karşı bağışık değildi.
DeepMind Health, iki yıldan fazla bir süredir tıp alanında, birkaç saniye içinde insan oftalmologlarından daha doğru bir şekilde 50'den fazla göz hastalığını tespit edebilen AI'nın geliştirilmesi de dahil olmak üzere birçok sonuç elde etti. Bununla birlikte, AlphaGo'nun bıraktığı ışık çok göz kamaştırıcı olabilir ve DeepMind bir kez daha dünya çapında bir his yaratmayı başaramadı.
Kasım 2018'de, Google'ın ana şirketi Alphabet, DeepMind medikal işini bölmek ve yeni kurulan Google Sağlık departmanı ile birleştirmek için bir yeniden yapılanma duyurdu. Orijinal DeepMind Health artık bağımsız bir alt marka olarak var olmayacak.
Bu hareket, Google'ın akıllı sağlık hizmetlerine bahse girme kararlılığını yansıtıyor ve aynı zamanda akıllı sağlık hizmeti girişimlerinin karşılaştığı mevcut ikilemi de yansıtıyor. DeepMind, şüphesiz dünyanın en iyi yapay zeka Ar-Ge ekibi ve hatta kemikleri bile kemirilemez. Nerede konuşulmalı?
Sonuç olarak, birçok insan akıllı tıbbi bakım balonunun patlamak üzere olup olmadığından endişelenmeye başlıyor.
Akıllı sağlık hizmetleri aceleye getirilemez, IBM Watson on yılı aşkın süredir yolda.
Zaman 7 yıl öncesine çekildi.
2011 yılında, IBM'in bilişsel bilgi işlem sistemi Watson, Amerika Birleşik Devletleri'ndeki en popüler bilgi yarışması TV programı "Dangerous Edge" de insan şampiyonunu yendi ve AlphaGo'nun yapay zekasının Amerika Birleşik Devletleri ve dünyadaki artışını başlattı.
Daha sonra IBM, Watson'ın tıbbi bakım da dahil olmak üzere bir dizi iş alanına gireceğini duyurdu.Bugüne kadar birçok insanın zihninde IBM Watson, "akıllı tıp" ile eş anlamlıdır.
2015 yılında IBM, tıp ve sağlık alanlarındaki profesyonellerin dünyanın en ciddi tıbbi zorluklarıyla başa çıkmalarına yardımcı olmak için yapay zeka ve diğer teknolojileri entegre etmenin en iyi yolunu bulmaya adanmış Watson Health departmanını kurdu.
IBM, sağlık hizmetlerine yardımcı olmak için yapay zeka kullanmaya adanmış Watson Health departmanını kurdu
Bugün IBM Watson Health, tıbbi ödeme, hizmet sağlama, devlet yönetimi ve yaşam bilimleri alanlarını kapsayan, tıp ve sağlık alanındaki birden çok anahtar bağlantı üzerinden çalışan yenilikçi bir biliş ve çözümler zincirini oluşturan 150'den fazla çözüm yayınladı. Geliştirilmekte olan bir dizi bilişsel teknoloji çözümüne ek olarak, piyasaya sürülen çözümler şunları içerir:
- Watson Health ve Bilişsel Hizmetler Platformu
- Watson bakım yönetimi
- Watson ilaç geliştirme çözümleri
- Watson Onkoloji Çözümleri
- Watson genetik çözümleri
- Watson klinik deneme eşleştirme çözümü
- Watson Tıbbi Görüntü Analizi Çözümü
Tıbbi bakım sadece tıbbi bir sorun değil, aynı zamanda sosyal bir sorundur. Watson Health vakası, önde gelen teknolojiye ve en iyi hastaneler veya tıp okullarıyla işbirliğine ek olarak, akıllı tıbbi bakımın doğru senaryoları bulması, doğru iş modelini bulması ve politika yapıcıları, düzenleyici makamları, hastane liderlerini, klinisyenleri ikna etmesi gerektiğini gösteriyor. Hastalar ve aileleri, sigorta şirketleri ve diğer sayısız taraf, ayrıca on yıl veya daha fazla.
Bütün bunları yapmak için, güçlü fonlara ve sektörde büyük miktarda birikime sahip platform şirketlerine güvenmeden başarmak neredeyse imkansız. Kabul etmek isteseniz de istemeseniz de, akıllı sağlık hizmetleri devlerin oyunudur. Bu aynı zamanda Alphabet'in Google Health'i entegre etmek ve oluşturmak için öne çıkmasının nedenlerinden biridir.
Yapay zeka ile tıbbi tedavi artık bazı sorunlar değil, insanların kendileri olacak. Hastanın klinik semptomlarına ve gözlem sonuçlarına göre, farklı kişilerin sağlık durumları arasında sadece fiziksel uygunluk değil, aynı zamanda kişinin sosyoekonomik durumu, aile ortamı ve büyüme geçmişi arasında büyük bir boşluk vardır.
Genetik ve tıbbi tedaviye ek olarak, sosyoekonomik durum, aile ortamı ve kişisel yaşam alışkanlıklarının tümü bir kişinin sağlığı ve yaşam süresi üzerinde bir etkiye sahiptir. Kaynak: Kaiser Aile Vakfı
İdeal akıllı tıbbi bakım, bu sosyal belirleyicileri ve karar destek sistemlerini dikkate alabilir ve karar destek sistemi çok çeşitli standartlara ve çeşitli görevlere dayanır. Örneğin, geçmişte benzer hastalar üzerinde yapılan çalışmalara dayalı derinlemesine kişiselleştirilmiş bakım veya tıbbi personelin en etkili kararları vermelerine yardımcı olmak için en son bilgileri elde etmelerine rehberlik etme.
Akıllı tıbbın ilk uygulayıcısı olan IBM Watson Health'in Çin'e giren iki ürünü var: Watson for Oncology (Watson for Oncology, WfO) ve Watson for Genomics (Watson for Genomics, WfG).
Çin'de WfO ve WfG'yi tanıtan Baiyang Intelligent Technology tarafından sağlanan verilere göre Watson Oncology Solution (WfO), 4 Kasım 2018 itibarıyla Çin'de 20'den fazla ilde ve 40'tan fazla şehirde 81 hastane ile sözleşme imzaladı. Ayrıca 261 hastane WfO kullanmış, sistemde 1133 kayıtlı doktor, 785 doktor bu sistemi kullanmış ve toplamda 40.000'den fazla hasta Watson tümör sistemi hizmetlerini deneyimlemiştir.
Çinli doktorlar Watson'ı kullanmak hakkında gerçekten ne düşünüyor: verimli mi? işe yarıyor?
"Watson, genç doktorların büyümesine yardımcı olabilir, kıdemli doktorların verimliliğini artırabilir ve doktorların hata yapmasını önleyebilir. O yorulmak bilmeyen ve huysuz ve sadık bir asistan ya da kayıtsız bir müdahaleci." Jiang, Çin Klinik Onkoloji Derneği (CSCO) İcra Direktörü ve Genel Sekreteri Zefei, " Doktorlar için yapay zeka, tıpkı GPS'in sürüş için olduğu gibi, yeni sürücülere rehberlik eder ve eski sürücüler için efor tasarrufu sağlar. "
Tongji Üniversitesi'ne bağlı Shanghai Onth People's Hospital'ın başhekimi, onkoloji bölümü müdürü, onkoloji eğitim ve araştırma bölümü müdürü Xu Qing böyle bir örnek verdi. Duodenum kanseri olan bir hastayı kabul ettiler, hastanın bilgilerini WfO'ya girdiler ve çok iyi bir vaka önerisi aldılar.
Watson Oncology Solution (WfO) arayüzü. Kaynak: IBM Watson Health
"O sırada Regorafenib (Bayer'in anjiyogenez, stroma ve onkojenik reseptör tirozin kinazları hedefleyen oral multi-kinaz inhibitörü. 2009'dan bu yana, çoklu tümör tipleri için potansiyel bir tedavi seçeneği olarak çalışılıyor, 2015 Amerika Birleşik Devletleri'nde iki ileri kanser için onaylanmıştır. WfO, bu ilacı piyasaya çıkmadan önce tavsiye etmiştir. Profesör Xu Qing dedi.
Geçen yıldan beri bu hastaya Regorafenib'in klinik uygulaması yapılmıştır. "WfO tarafından verilen önerilen tedavi planında, günde 160 mg, 21 gün kullanım, bir hafta dinlenme ve 28 günlük döngü gibi yalnızca faydalı ilaç planları bulunmuyor. Ayrıca bu ilaçların diğer ilaçlarla uygun olmayan kombinasyonlarını ve rekor yanıtı da listeliyor. Örneğin, Asyalı hastalar arasında, gastrointestinal kanaması olan hastalar ve perforasyonu olan hastalar özellikle dikkatli olmalıdır. "
"Yeni piyasaya sürülen ilaçlar için, WfO klinisyenler, özellikle de genç klinisyenler için çok önemli. Sadece bu değil, WfO hastalara hangi konulara dikkat etmeleri gerektiğini anlatmak için birçok hasta eğitim materyali de yazdıracak."
Teletıp ve danışma platformunu kolaylaştırın
Şangay, Pekin, Guangzhou ve diğer yerlerdeki büyük hastaneler, bazı bağlı hastanelerin konsültasyon çalışmalarından sorumludur, ancak bu hastanelerdeki doktorların her seferinde rehberlik için olay yerine gitmesi gerçekçi değildir. IBM Watson, büyük hastanelerdeki doktorların, mahremiyetten yoksun bırakma ve duyarsızlaştırmadan hastalığın aşamasına, patolojik tanı planına ve uzaktan konsültasyon ve teletıp için daha iyi olan, bağlı hastanelerdeki doktorlara gösterilmesi için ilaç sırasına kadar temel hasta bilgilerini girmelerine olanak tanır. etki.
Profesör Xu Qing, WfO'nun Shanghai Onuncu Hastanesinde uygulanmasının ardından, kendilerinin ve Henan Eyaleti, Geleneksel Çin Tıbbı Zhoukou Şehir Hastanesi Onkoloji Bölümü müdürü Zhang Yueqiang'ın IBM WfO'ya dayalı bir dizi uzaktan konsültasyon gerçekleştirdiklerini söyledi.Herkes çok memnun. Bu yöntem sayesinde hastalar En son uluslararası standartlara uygun standart tedavi.
Nanjing First Hospital Onkoloji Bölümü'nden Profesör Chen Jinfei'nin ekibi, WfO'yu Harvard Üniversitesi'nden profesörlerle multidisipliner uzaktan konsültasyonlar yapmak için kullandı ve uluslararası alışverişi kolaylaştırdı.
Multidisipliner istişarelerde tarafsız ve tarafsız uzmanlar
Tümör gibi karmaşık hastalıkların teşhis ve tedavisi sürecinde "multidisipliner uzman grup konsültasyonu" adı verilen bir yöntem benimsenir. Çok Disiplinli Ekip (MDT), bir tedavi planı formüle etmek için belirli bir hastalık için klinik tartışma toplantısı düzenleyen klinik multidisipliner bir ekibi ifade eder.
Onkoloji tanı ve tedavisinde genellikle onkoloji cerrahisi, onkoloji bölümü, müdahale bölümü, radyoterapi bölümü, görüntüleme bölümü, patoloji bölümü ve hemşirelik ekibi ile temel araştırma ekibini içerir. Avrupa ve Amerika ülkelerinde, multidisipliner tanı ve tedavi modeli (MDT) norm haline geldi ve Birleşik Krallık, her kanser hastasının kapsamlı MDT tedavisi görmesini gerektiren yasaları bile yürürlüğe koydu.
Ancak konsültasyona katılan çeşitli uzmanlar genellikle kendi bakış açılarından tanı ve tedavi konusunda farklı görüşler verirler ve bazen bir anlaşmaya varmak zordur. Profesör Xu Qing, "Bazı MDT ekip liderlerinin kişisel bilgilerinin sınırlamaları nedeniyle bazı sapmaları olabilir. Eski sürücüler araç kullanırken ara sıra sapmalar yaşayabilirler," dedi Profesör Xu Qing: "Şu anda elektronik, üçüncü taraf hedefleri ve standartlaştırılmış yönergeler varsa , MDT'nin genel yönünün hata yapmamasını sağlayabilir ve MDT'nin daha doğru bir yönde gelişmesine rehberlik edebilir. "
Uzman görüşleri üzerinde mutabık kalınamadığında, doktorun sadece hastanın vaka bilgilerini Watson Onkoloji Sistemine girmesi gerekir ve Watson, önerilen plan, dikkate alınan plan ve önerilmeyen plan ve tavsiye edilip edilmediği dahil olmak üzere tedavi planını hızlı bir şekilde verebilir. nedeni. Watson tarafından çıkarılan sonuçların tümü bilimsel, objektif ve kanıta dayalı tıp ilkeleri ile uyumludur; bu, yalnızca konsültasyonun etkinliğini artırmakla kalmaz, aynı zamanda konsültasyonun tartışılmasını ve kalitesini bir dereceye kadar garanti eder.
Profesör Xu Qing, Shanghai Onth Hospital'ın hastaların ve ailelerinin tanı ve tedavi sürecine katılmasına izin veren orijinal MDT modelinde yenilik yaptığını tanıttı. Yapay zeka + multidisipliner uzman konsültasyonunun bu "üçlü" modeli + hastalar ve aileleri, "Hasta çok memnun."
Çin'de standartlaştırılmış ve kurumsallaştırılmış MDT'yi ilk uygulayan Zhejiang Üniversitesi Tıp Fakültesi'ne bağlı Run Run Run Run Run Hastanesinde, MDT yapay zeka karar verme, Amerika Birleşik Devletleri'ndeki Run Run Run Run ve Mayo Hospital gibi uzak MDT'ye dahil olmuştur (Amerika Birleşik Devletleri'nde 2017-2018 En İyi Hastaneleri arasında yer almıştır) Hastane) uzaktan konsültasyon. Hastalar, evlerinden çıkmadan dünyanın her yerinden uzmanlardan en son tedavi planlarını alabilirler.
Hastane eğitimi ve doktor eğitimi için araçlar
Geleneksel vaka öğretimi esas olarak "öğretmen ve çırak" biçimini alır ve farklı öğretmenler tarafından ortaya konan öğrencilerin seviyesi aynı değildir. Bazen aynı durumda, farklı öğretmenler aynı sonuca sahiptir, ancak öğrencilere verilen açıklama farklıdır. Bunun tersine, aynı vakayı Watson'a girmek kesinlikle aynı sonuçları ve açıklamaları elde edecektir, bu da öğrencilerin standartlaştırılmış eğitimine çok yardımcı olacaktır.
Ek olarak, her vakanın karmaşıklığı farklıdır.Bazen klinik öğretmeni çok zordur.WfO iyi bir öğretim aracı olur.Genç doktorlara tanı ve tedavi sürecini ayrıntılı olarak açıklayabilir.İkincisi öğrenme sürecindedir. Ayrıca teşhisten tedavi planı seçimine kadar olan süreci de öğrendim.
Xu Qing, "Her Perşembe, eğitim turları için iki ila üç hasta ayarlayacağız ve diğer disiplinleri de tartışmaya ve nispeten eksiksiz bir multidisipliner vaka tartışma modeli oluşturmaya davet edeceğiz." Dedi.
Kıdemli hekim asistanı
Genç doktorlara ek olarak Watson, kıdemli doktorlara da yardımcı olabilir. Günümüzün bilgi patlaması çağında, tıbbi bilgiler neredeyse her gün güncelleniyor. "Üniversitede beş yıl boyunca öğrendiklerimin artık neredeyse yararsız olduğunu hissediyorum", Jiang Zefei şunları söyledi: "Bilgi o kadar hızlı güncelleniyor, çok büyük bir sorunla karşılaşacağız, birçok Kitabı okuduktan sonra faydasız olduğunu ya da kapaktaki bir cümlenin işe yaradığını fark ettim. "
Yapay zeka, doktorların en son bilgileri hızlı ve kolay bir şekilde elde etmesini sağlar. WfO, Amerika Birleşik Devletleri'nin en eski ve en büyük kanser merkezi olan Memorial Sloan Kettering Kanser Merkezi'nde (MSKCC) titiz bir eğitim aldı ve 330'dan fazla tıbbi dergi, 250 onkoloji monografı ve 27 milyondan fazla makale öğrendi Ulusal Kapsamlı Kanser Ağı'na (NCCN, çoğu Ulusal Kanser Enstitüsü tarafından kapsamlı kanser merkezleri olarak belirlenmiş 28 kanser merkezinin bir koalisyonu olan NCCN) ve Amerika Birleşik Devletleri'nde 100 yıldan fazla süredir MSKCC'ye dayanan araştırma verileri Kanser klinik tedavisinde pratik deneyim.
Ayrıca Xu Qing, Watson'ın güçlü literatür toplama işlevi ve sürekli güncellenen veri tabanının, doktorların ilgili literatürü hızlı bir şekilde elde etmelerine yardımcı olabileceğini, literatür taramak için zamandan tasarruf sağlayabileceğini ve aynı zamanda, nispeten kısa sürede bilinmeyen alanlardaki bilgi için uygun olduğunu söyledi. Anlamak ve ustalaşmak için.
Standartlaştırılmış yönetim araçları
Watson Oncology tarafından sağlanan teşhis ve tedavi planı, MSKCC'nin 13 kanser türünü kapsayan üst düzey uzman ekibinin planı doğrultusunda% 90'ın üzerinde. WfO, yalnızca bilinen bilgi aralığı dahilinde uygun çözümler verecek ve klinik olarak doğrulanmamış çözümler sunmayacaktır. , Ve ilerlemeyi hızla öğrenmeye ve güncellemeye devam edecek.
Onkoloji alanında cerrahide en son kılavuzlar, dahili tıpta en son kılavuzlar, patolojideki en son gelişmeler ve görüntüleme gibi ilgili kılavuzlar ve normlar vardır. Bazen yoğun iş nedeniyle doktor zamanında daha yakından bakamayabilir. Profesör Xu Qing, "WfO, geçmişte teknik özellikler ve kılavuzların yazılı veya dağınık akıllı ve kullanışlı bir yolunu oluşturmuştur, böylece klinisyenler bunu ilk seferde daha rahat bir şekilde elde edebilirler."
"Kılavuz bir çerçevedir. Watson, bir hastanın nasıl görüneceğine ilişkin kılavuzu kişiselleştirir." Görüşülen bir uzman ekledi.
Yetkili tıbbi konferansta ve bu yılın Haziran ayında Amerikan Klinik Onkoloji Derneği'nin (ASCO) yıllık toplantısında yayınlanan bir çalışma, WfO'nun klinik karar verme sürecini ve kılavuzların standardizasyonunu iyileştirebileceğini ve WfO planıyla uyumlu mide kanserli hastaların daha iyi bir prognoz elde edebileceğini doğruladı. WfG, klinik tedavide hedeflenen / immün ilaçların doğruluğunu daha da iyileştirmek için NGS'ye (Yüksek Verimli Sıralama Teknolojisi) eşlik eden tanı teknolojisine yardımcı olabilir.
WfG operasyon arayüzü. Kaynak: IBM Watson Health
IBM Watson, doktorların araştırma yapması ve makale yayınlaması için iyi bir yardımcıdır
IBM Watson, teşhis ve tedaviyle ilgili karar vermede yardımcı olmanın yanı sıra, tıbbi araştırma ve makalelerin yayınlanmasında da giderek daha önemli bir rol oynuyor.
IBM Watson Health, dünyanın dört bir yanındaki tıp uzmanlarının ve araştırmacıların verileri ve bilgileri içgörülere dönüştürerek akıllı hasta tıbbi kararları almalarına yardımcı olur. 2018'in ilk yarısında, IBM ve ortakları, hakemli tıbbi literatürde yayınlanan makaleler ve American Society of Clinical Oncology (ASCO), ISPOR ve ADA gibi önemli bilimsel etkinlikler dahil olmak üzere 160'tan fazla kanıt yayınladı.
WfO ve WfG Çin'e girdiğinden beri, Çinli doktorlar birçok doğrulama ve gösteri çalışması yaptı: WfO, 2018 ASCO yıllık toplantısında 9 çalışma dahil olmak üzere Çin'de 18 çalışma yürüttü ve 5 özet ve 2 tam metin sunumu dahil olmak üzere 9 makale yayınladı; WfG Çin'de 10 çalışma gerçekleştirdi ve tamamladı Bunlardan üçü yayınlandı, biri geçen yıl ASCO yıllık toplantısında yayınlandı, bir tam makale sunuldu ve diğerleri devam ediyor.
Çinli doktorlar tarafından gönderilen 6 Watson araştırma makalesi ASCO 2018'e dahil edilecek : Guangdong Eyalet Halk Hastanesinden Profesör Zhang Xuchao'nun WfG'yi kullanarak yaptığı araştırma, Profesör Jiang Zefeinin CSCOda yayınlanan göğüs kanseri araştırması, Pekin Üniversitesi Kanser Hastanesinden Profesör Wu Aiwenin 2 makalesi, Profesör Chen Jinfeinin Nanjing Üniversitesi Birinci Hastanesinden mide kanseri araştırması ve Profesör Xu Qings makale.
Yeni tıbbi araştırma araçları
Profesör Xu Qing, Shanghai Onuncu Hastanesinin Amerikan Yıllık Klinik Onkoloji Konferansına katıldığını ve "Trinity" modelini yabancı tıbbi kurumlarla paylaştığını tanıttı. İlgili makaleler ASCO'da yayınlanmaktadır.
Pekin Üniversitesi Kanser Hastanesi, WfO tarafından II. Evre kolon kanseri olan yüksek riskli hastalar arasında önerilen tedavi planını Beishuangın MDT karar verme ekibiyle karşılaştırdı ve Watson ile hastanenin planı arasındaki anlaşma oranının% 89,1 gibi yüksek olduğunu buldu ve bu da en iyi yerli hastanelerin kararıyla oldukça tutarlı. .
Nanjing First Hospital'dan Profesör Chen Jinfei'nin ekibinden başka bir çalışma geldi.Araştırmacılar, ameliyat sonrası tedavi gören 300'den fazla mide kanseri hastasının tıbbi kayıtlarını ve tedavi planlarını topladı ve hastanın verilerini tekrar tekrar WfO'ya girdiler ve Watson'ın önerdiği plan Aslında doktor tarafından kullanılan planla karşılaştırın. Watson'ın önerdiği protokolle uyumlu hastaların hayatta kalma oranının 29,2 ay ve tutarsız sağkalım oranının 25 ay olduğu bulundu. Bu dört ayı küçümsemeyin, hatta bazen yeni bir kanser ilacı bir hastanın ömrünü ancak birkaç ay uzatabilir.
Yeni tedavi yollarını veya hastalığı etkileyen faktörleri keşfedin
Kuzey Carolina Eyalet Üniversitesi, 1.000'den fazla vakayla geriye dönük karşılaştırmalı bir çalışma yürütmüştür. Moleküler onkoloji uzman ekibinin bu tedavi edilebilir mutasyonları keşfetmesi uzun zaman aldı, ancak WfG'nin öğrenmesi yalnızca 3 dakikadan kısa sürdü İnsan uzmanlar tarafından bulunan mutasyonların% 99'u. Sadece bu değil, WfG, insan uzmanları tarafından keşfedilmeyen, vakaların ek% 32'sinde mutasyonlar buldu. Amerikan Kanser Merkezi başkanı Profesör Norman Sharpless, bilişsel bilgi işlem kullanımının genetik verileri daha iyi ve daha hızlı analiz edebileceğini kanıtlayan özellikle bu karşılaştırmalı çalışma için bir makale yazdı.
Guangdong Eyalet Halk Hastanesi'nden Profesör Zhang Xuchao'nun ekibi, 115 akciğer kanseri hastasının NGS verilerini yorumlamak için Watson Genomics Solution'ı (WfG) kullandı ve uzman grubun haftada ortalama 10 vakayı yorumladığını, WfG'nin ise 10 örnek veriyi 30 dakika içinde tamamlayabildiğini buldu. Yorumlama. Karşılaştırma sonrasında, WfG'nin yorumlama sonuçlarının sadece uzman grubun yorum sonuçlarını tamamen kapsamadığı, aynı zamanda örneklerin% 56,52'sinin (65 vaka) ek eyleme geçirilebilir mutasyonlarla WfG tarafından yorumlandığı bulundu.
Bu yıl ASCO yıllık toplantısında yayınlanan başka bir Çinli doktorun makalesi, örneklerin% 43'ünde yapay olarak işaretlenen aynı genetik mutasyonları bulmak için WfG'yi kullandı ve örneklerin kalan% 57'sinde ortalama 1.54 ek genetik mutasyon tespit edildi.
CSCO etkinliğinde Profesör Jiang'ın öğrencileri, WfO'nun avantajlarının kanıta öncelik vermede ısrar etmesi, literatürü desteklemesi ve verilere dayalı verileri karıştırmaması, öğrenmesi ve özümsemesi ve aynı zamanda yenilik ve gelişmeye dikkat etmesi olduğu sonucuna vardılar.
Bu aşamada ilerleme sınırlıdır, ancak gelecekteki tıbbi bakım yapay zeka destekli tıbbi bakım olmalıdır.
Elbette, IBM Watson Health'in hala geliştirmesi gereken çok şey var.
Son zamanlarda Watson ile ilgili olumsuz haberler de yaygınlaştı. Ama tüm bu olaylarda Hiçbir şey doğrudan Watson'ın teknolojisini sorgulamıyor. Aslında, mevcut akıllı tıp endüstrisine bakıldığında, Watson Health hak edilmiş bir öngörüdür.
Watson'ın beklentileri karşılamadığını söylemek zorundaysak, bunun nedeni büyük ölçüde insanların akıllı tıp teknolojisini "tanrılaştırmış" olmalarıdır ve ayrıca Watson'ın nasıl çalıştığına dair bir anlayış eksikliği vardır.
Yüksek kaliteli tıbbi büyük veri
Tüm makine öğrenimi sistemleri gibi, Watson bilişsel bilgi işlem de çok fazla veri gerektirir. Amerika Birleşik Devletleri'ndeki klinik tıbbi veri tabanı, doktorlar tarafından klinik uygulamada bırakılan binlerce hastanın ek açıklama verilerini topladı. Bununla birlikte, bu açıklamalar doktorlar tarafından kendi çalışmalarına yardımcı olmak için yapılır ve genellikle yapay zeka sistemlerini eğitmek için uygun değildir.
Akıllı sistemi eğitmek için, doktorlardan çok sayıda tıbbi görüntüyü özellikle etiketlemelerini istemek gerçekçi değildir, çünkü bu çok fazla insan gücü ve zaman maliyeti gerektirir. Ek olarak, diğer veri açıklama türlerinden farklı olarak, tıbbi görüntü ek açıklaması zengin klinik deneyim gerektirir. Üst düzey doktorlar bile bazen belirli bir ek açıklama konusunda aynı fikirde olmazlar.
Dolayısıyla bu mesele sadece bilgisayarla tasarlanmış derin öğrenme algoritmaları ile yapılabilir. Derin öğrenme algoritması tasarlamak için anahtar, doğru etiketlere sahip tıbbi görüntü büyük verileridir. Sonuç olarak, bu tipik bir ikilem haline geldi.
Ulusal Sağlık Enstitüleri (NIH) Klinik Merkezi, birkaç ay önce açık arayla dünyanın en büyük çok kategorili, lezyon düzeyinde açık erişimli klinik tıbbi görüntü veri kümesi olan büyük ölçekli CT görüntü veri kümesi DeepLesion'u açık kaynaklı hale getirdi. DeepLesion projesinin teknik lideri ve Ping An Teknolojisi Amerikan Doğu Araştırma Enstitüsü'nün şu anki başkanı olan Dr. Lu Le, DeepLesion veri setini oluşturmak için araştırmacıların bir yıldan fazla bir süre bilgisayar vizyonu zirvesi CVPR'ye adadıklarını söyledi. Uluslararası Tıbbi Görüntü Hesaplama ve Bilgisayar Destekli Müdahale Konferansı (MICCAI), Kuzey Amerika Radyolojisi (RSNA) ve diğer en iyi uluslararası tıbbi ve radyolojik konferansların yanı sıra 12 araştırma makalesi yayınlanmıştır.
Yukarıda söylediklerim sadece tıbbi iki boyutlu görüntü verileridir, fMRI, elektronik tıbbi kayıtlar, sigorta poliçeleri vb. Gibi çeşitli veri türlerinden bahsetmiyorum bile.
IBM, 2015 yılından bu yana tıbbi verilerin edinilmesine büyük yatırım yapıyor. Şimdiye kadar tıbbi veri şirketleri Explorys and Truven, tıbbi yönetim yazılımı şirketi Phytel ve tıbbi görüntüleme yazılımı şirketi Merge Healthcare dahil olmak üzere tıbbi teknoloji şirketlerini satın almak için 4 milyar ABD dolarından fazla yatırım yaptı. .
Explorys ve Phytel'in 100 milyon duyarsızlaştırma vakası var; Truven'in 200 milyon sağlık sigortası talep kaydı var; Merge Healthcare'in 30 milyon tıbbi görüntüsü var. Şimdiye kadar IBM, yaklaşık 300 milyon kişiyi kapsayan 600.000 TB'den fazla gizlenmiş ve duyarlılığı azaltılmış veriyi bir araya getirdi.
Kanıta dayalı tıbba dayalı olarak doktorlara tavsiyelerde bulunun
Verilere ek olarak, daha önemli bir sorun var. Watson Oncology Solutions, IBM Watson ve MSKCC uzmanları tarafından ortaklaşa geliştirilen ve eğitilen çok gelişmiş bir kanıta dayalı ilaç tabanlı karar destek motoruna sahiptir.
Eğitim sırasında, WfO ilk önce hastayla ilgili özel nitelikleri ve hemşireler ve doktorlar tarafından doldurulan özel vaka koşullarını alacak.Bu motor otomatik analiz gerçekleştirebilir ve ardından otomatik erişim ve doğal dil işlemeyi kullanacaktır. , Kişiselleştirilmiş analiz, otomatik akıl yürütme ve diğer teknolojiler, çeşitli hipotezleri ve sorunları dinamik olarak analiz eder ve doktorlara bir dizi önerilen tedavi planı sunar. Hangi planlar kanıta dayalı tıbba dayalı olarak tercih edilir ve hangileri ikinci seçenek ve her öneri Spesifik kanıta dayalı tıp kanıtlarını listeleyecektir.
Watson bilişsel karar verme sisteminin iş akışının şematik diyagramı. Kaynak: seekingalpha.com
Ancak bu aynı zamanda şu anlama da gelir: Net bir kanıt olmadığında Watson'ın eğitim verisi yoktur, bu nedenle tıbbi tavsiye hakkında geri bildirim vermenin bir yolu yoktur. .
Burada Watson Tümör Çözümü'nün tanısal olmadığı vurgulanmalıdır. WfO, yardımcı bir karar destek sistemidir, yalnızca doktorlara tedavi seçenekleri sunmak içindir ve nihai karar verme gücü doktorların ve hastaların elindedir. .
En iyi öğrenci ve öğretmen
Watson'ın en büyük özelliği hızlı öğrenip ilerleyebilmesidir.
Ve bu, gelecekteki tıbbi bakım için sınırsız olanaklar sağlar.
Watson Doktorlar, 2017 yılında 4 yeni kanser türü ve 6 yeni tedavi ekledi.Tüm göstergeler sürekli olarak güncelleniyor ve iyileştiriliyor. 2018 yılına kadar WfO, meme kanseri, akciğer kanseri, rektum kanseri, kolon kanseri, mide kanseri, rahim ağzı kanseri, yumurtalık kanseri, prostat kanseri, mesane kanseri, karaciğer kanseri, tiroid, yemek borusu kanseri ve endometriyal kanser olmak üzere 13 kanser türünü kapsamıştır. kanser.
Önümüzdeki iki yıl içinde Watson 3 kanser daha ekleyecek.
"Yakında, IBM Watson onkoloji çözümü Çin'in yönergelerine dahil edilecek. Ayrıca Çinli doktorlara, sistemimizi daha da olgunlaştıran, kullanım sürecindeki yapıcı yorumları için teşekkür etmek istiyoruz." IBM Watson Health Baş Sağlık Sorumlusu Yardımcısı Onkolog Nathan Levitan, dedi. Gelecekte Watson Cancer, Çinli doktorlar ve hastalar için daha uygun olacak.
Nathan Levitan, "Watson Tümörü statik bir sistem değil. Bu sistem, yerel pazar ihtiyaçlarına göre ince ayar ve iyileştirme yapmak için dünyanın dört bir yanındaki doktorlarla çalışıyor. Aynı zamanda, kendi işlevlerini sürekli zenginleştiriyor ve daha fazlasını öğreniyor. İçerik. "
