Unul dintre cele mai mari spitale din țară a dezvăluit planuri ample de utilizare a inteligenței artificiale pentru a îndeplini sarcini îndeplinite în mod tradițional de medici și asistenți medicali, de la diagnosticarea cancerului la tomografii computerizate până la stabilirea pacienților cu A&E care sunt văzuți prima dată.
Parteneriatul de trei ani dintre University College London Spitalele(UCLH) și Institutul Alan Turing își propune să aducă beneficiile revoluției de învățare automată la NHS pe o scară fără precedent.
Prof. Bryan Williams, director de cercetare la University College London Hospitals NHS Foundation Trust, a declarat că această mișcare ar putea avea un impact major asupra rezultatelor pacienților, realizând paralele cu transformarea experienței consumatorilor de către companii precum Amazon și Google.
„Va fi un schimbător de jocuri”, a spus el. „Puteți merge la telefon și să rezervați un bilet de avion, să decideți ce filme urmăriți să vizionați sau să comandați o pizza ... totul este despre AI”, a spus el. „Pe NHS, nu suntem niciodată suficient de sofisticate. Încă trimitem scrisori, ceea ce este extraordinar. ”
În centrul parteneriatului, în care UCLH investește o sumă „substanțială”, dar fără nume, este credința că algoritmii de învățare automată pot oferi noi modalități de diagnostic a bolii, identificarea persoanelor cu risc de îmbolnăvire și direcționarea resurselor. În teorie, medicii și asistentele ar putea fi dislocate în mod receptiv pe secții, cum ar fi șoferii Uber care gravitează în locații cu cea mai mare cerere în anumite momente ale zilei. Dar această mișcare va provoca, de asemenea, îngrijorări cu privire la confidențialitate, securitate cibernetică și rolul schimbător al profesioniștilor din domeniul sănătății.
[the_ad id = "11018 ″]
Primul proiect se va concentra pe îmbunătățirea departamentului de accidente și de urgență a spitalului, care, ca multe spitale, nu reușește să îndeplinească obiectivele guvernului.
„Performanțele noastre din acest an au scăzut cu o așteptare de patru ore, ceea ce nu reprezintă o reflecție asupra dedicării și angajamentului personalului nostru”, a declarat prof. Marcel Levi, directorul executiv al UCLH. „[Este] un indicator al unora dintre celelalte lucruri din întregul lanț în ceea ce privește fluxul de pacienți acute în și în spital care greșesc.”
Folosind date prelevate din mii de prezentări, un algoritm de învățare automată ar putea indica, de exemplu, dacă un pacient cu dureri de abdomen ar putea suferi de o problemă severă, cum ar fi perforația intestinală sau o infecție sistemică, și să urmărească rapid acești pacienți care îi împiedică condiție de a deveni critic.
„Mașinile nu vor înlocui niciodată medicii, dar utilizarea datelor, expertizelor și tehnologiei poate schimba radical modul în care ne gestionăm serviciile - în bine”, a spus Levi.
Un alt proiect, deja în derulare, vizează identificarea pacienților care sunt susceptibili să nu participe la programări. Un neurolog consultant la spital, Parashkev Nachev, a folosit date inclusiv factori precum vârsta, adresa și condițiile meteorologice pentru a prezice cu exactitate 85% dacă un pacient va apela la ambulatoriu și scanări RMN.
wpDiscuz