КАК GOOGLE БУДЕТ ДЕЛАТЬ ДЕНЬГИ НА DEEPMIND HEALTH

Как Google будет делать деньги на DeepMind Health

Независимая группа экспертов говорит, что DeepMind должна разъяснить общественности свои бизнес-процессы. Эта проблема является иллюстрацией того, что применение искусственного интеллекта в области здравоохранения вызывает много споров. Общественность требует четкости в вопросе о том, кто и что делает с данными пациентов. Ряд споров по поводу злоупотребления данными приводит к напряженности в обществе, заставляя опасаться появления монополий в сфере здравоохранения.

В Великобритании причиной скандала стала компания DeepMind Health, дочерняя компания Google, которая была предупреждена о том, что разногласия вокруг использования данных пациентов могут сорвать широкое внедрение искусственного интеллекта и машинного обучения.

Медсестры Королевской бесплатной больницы в Лондоне говорят, что Streams, приложение DeepMind, которое объединяет записи пациентов и результаты тестов, проведенные в отдельных системах на мобильном устройстве, экономит им по два часа в день.

С одной стороны технологии улучшают результаты лечения пациентов и позволяют более эффективно использовать ресурсы. Но Royal Free предоставил дочке Google записи примерно 1,6 миллиона пациентов в рамках исследования, чтобы проверить систему оповещения о травмах острой почечной недостаточности, поставив DeepMind Health в противоречие с законом.

Британский информационный комиссар постановил, что Royal Free разрешил DeepMind доступ к конфиденциальным данным пациентов без их согласия. Чтобы снизить градус напряженности компания DeepMind Health создала независимую группу экспертов для консультирования по вопросам управления данными.

В своем втором годовом отчете, опубликованном на прошлой неделе, группа экспертов подчеркнула, что если компании IT переходят в сферу здравоохранения, то они должны оправдывать ожидания от того, как они должны работать в этой области. «Все компании, которые хотят работать в области медицинских данных, должны соответствовать высоким стандартам, но ответственность для компании, типа DeepMind Health, еще больше,» - говорится в докладе.

Волна общественного мнения обратилась против IT-гигантов. Их мотивы рассматриваются с растущим подозрением. В частности, люди столкнулись с тем фактом, что компании продают персональные данные и что медицинские данные являются продуктом.

«На этом фоне неудивительно, что публика должна подвергать сомнению мотивацию компании, тесно связанной с Google», - сказали в группе. Таким образом, вопрос «Как они делают свои деньги?» является решающим.

Общественность также хочет, чтобы DeepMind указывала, как она будет работать с Alphabet, материнской компанией Google. Какие данные могут быть переданы им. «Вопросы конфиденциальности в эпоху цифровых технологий являются предметом большой озабоченности, чем год назад, и мнение общественности о IT-гигантах существенно изменилось», - сказал Джулиан Хапперт, председатель общественной группы.

Как это происходит: приложение Streams не использует искусственный интеллект. Тем не менее, DeepMind также разрабатывает алгоритмы для анализа сканирования сетчатки в больнице глаз Moorfields в Лондоне, применяя ИИ для анализа маммограмм и используя машинное обучение для автоматизации планирования лучевой терапии опухолей головы и шеи. Каждый проект в сотрудничестве с Национальной службой здравоохранения в Англии полагается на медицинские данные пациентов.

В то время как технологические гиганты типа IBM, Apple и Samsung борются за здоровье, самых передовые продукты выходят на рынок через более мелких игроков.

Применение ИИ в медицине

Применение ИИ в медицинеСистемы на основе ИИ (искусственного интеллекта) применяются во все большем числе клинических практик. В апреле FDA США одобрило первое устройство для автономного использования ИИ для обнаружения состояния здоровья. IDx-DR использует алгоритм для скрининга пациентов для диабетической ретинопатии без наблюдения со стороны медицинских работников.

Изображения глаз пациентов загружаются на сервер, где алгоритм рассчитывает риск заболевания. Предназначен для использования в первичной медико-санитарной помощи, он может определить, требуется ли направление к окулисту. По мере роста заболевания диабетом технологические подходы могут помочь облегчить нагрузку на медицинских работников.

Это следует за утверждением FDA в феврале для первого программного обеспечения для управления ИИ, платформы Viz.ai LVO. Система, которая уже имеет знак СЕ, позволяющий использовать ее в ЕС, идентифицирует закупорку кровеносных сосудов и автоматически уведомляет специалистов об ускорении доступа к обработке сгустков. Как и другие приложения на базе IT, оно обещает большую скорость и точность, чем у высококвалифицированных медицинских специалистов.

Раннее вмешательство ограничивает расходы

Галь Соломон из CLEW, расположенной в Израиле клинической исследовательской фирмы, сказал, что взрыв сенсорных технологий позволяет отслеживать больше клинических показателей, чем когда-либо прежде. Обработка и анализ всех этих данных - задача для ИИ. «Специалисты здравоохранения могут соотносить три или четыре канала информации», - сказал он. «Когда у вас сотни, никто не может справиться с таким объемом данных».

Обработка и анализ всех этих данных - задача для ИИедущая технология Clew непрерывно отслеживает ряд показателей от пациентов в отделениях интенсивной терапии (ICU) и передает данные в компьютерные модели. «Технологии глубокого обучения могут затем сообщить клиницистам, что пациенты находятся под угрозой, если показатели будут ухудшаться в течение следующих трех или четырех часов», - сказал Соломон. «Люди в этом отделении сражаются за свою жизнь, так что даже небольшие изменения имеют значение».

Отделения интенсивной терапии (ICU) являются наиболее ресурсоемкой частью больниц, впитывая более 30 процентов общих бюджетов из-за интенсивного использования технологий и высокого соотношения персонала и пациентов. Одной из ключевых причин смерти, а также причиной длительного пребывания в больнице является сепсис, ответ на инфекцию, угрожающий жизни, который часто обнаруживается слишком поздно.

Врачи, внимательно следящие за симптомами, могут выявить сепсис вовремя, но компьютеры обнаруживают предупреждающие знаки намного раньше, постоянно контролируя ряд показателей. «Единственный способ предотвратить смерть от сепсиса - это знать, что он приближается и заранее предпринять действия», - сказал Соломон.

Система CLEW завершила клинические испытания в Израиле и США и находится в ожидании одобрения, может появиться на рынке в конце этого года, а запуск в ЕС, вероятно, следует ожидать в 2019 году. «ИИ - это будущее для управления сложными пациентами с помощью превентивного, упреждающего здравоохранения , в этом нет никаких сомнений, - сказал Соломон.

Автоматизация радиологии

Это далеко не единственное отделение, где применение ИИ способно улучшить процесс лечения. ИИ и машинное обучение приводят к успеху в диагностике и мониторинге, начиная с «искусственной поджелудочной железы», которая отслеживает уровень глюкозы и доставляет правильную дозу инсулина, к программному обеспечению, разработанному Оксфордским университетом, вытесняет Ultromics, чтобы автоматически интерпретировать эхокардиограммы пациентов, подозреваемых в наличии коронарных артериальных болезней.

В радиологии компьютеры могут быть быстрее и точнее, чем радиологи, если они получают правильную информацию. «Алгоритмы работают лучше, чем люди, но им нужно много данных, которые должны быть качественными», - сказал Никос Парагиос, научный сотрудник по информатике и прикладной математике в Французском Центре искусств и производства. «В настоящее время на рынке есть некоторые инструменты для автоматической диагностики, но в ближайшие пять-десять лет мы ожидаем увидеть их массовое использование».

Некоторые больницы стремятся использовать ИТ-системы, которые обеспечивают эффективность, но медицинские работники сталкиваются опасениями, что алгоритм, облегчающий их работу сегодня, могут заменить их полностью со временем. Радиологи уже беспокоятся о будущем своей профессии. Академические журналы беспокоятся о том, что использование ИИ автоматизирует полностью их работу.

Парагиос сказал, что убеждает радиологов в том, что использование программного обеспечения способно взять на себя большую часть работы, которую они выполняют сегодня. «Это не значит, что радиология исчезнет в одночасье; но будет наблюдаться переход к интервенционистской радиологии с большей автоматизацией рутинных задач, которые в настоящее время отнимают много времени».

В то время как современные цифровые инструменты дают рекомендации врачам, которые несут основную ответственность за принятие клинических решений, следующее поколение устройств поставит компьютер на место специалиста.

Даниэль Сусскинд, преподаватель экономики в колледже Баллиол, Оксфорд и соавтор книги «Будущее профессий», говорит, что работа медицинских работников быстро изменится. «В среднесрочной перспективе медикам грозит не безработица, а перераспределение. Технологии изменят задачи и действия, которые должны выполнять люди.

Прогноз применения ИИ в медицине

Другие ведущие аналитики в области здравоохранения опасаются за этические аспекты относительно того, как ИИ просачивается в систему здравоохранения, без соответствующих регулятивных мер контроля.

Прогноз применения ИИ в медицинеНапример, Wellcome Trust выразил обеспокоенность по поводу того, как ИИ повлияет на отношения между врачом и пациентом. В докладе по этическим, социальным и политическим проблемам, связанным с ИИ в области здравоохранения, опубликованном в апреле, отмечается, что алгоритмы фокусируются только на измеряемых данных, то есть на изображениях, медицинских отчетах и ​​результатах анализа крови. Они не учитывают невербальные сигналы, которые врач общей практики может получить при взаимодействии с пациентом, или соответствующую информацию о социальных и личных обстоятельствах пациента.

В докладе спрашивается, можно ли в будущем зафиксировать эти данные с жесткой оценкой. «Если мы измеряем только то, что мы можем измерить, что мы упускаем?»

Несмотря на огромный потенциал новых технологий, более широкие общественные опасения по поводу конфиденциальности данных, усугубляемые недавними спорами, такими как в Royal Free, рассматриваются как главный барьер для широкомасштабной передачи власти от врачей к алгоритмам.

В эпоху, когда конфиденциальность является центральным вопросом, успех ИИ в здравоохранении зависит от того, как он обрабатывает свой жизненно важный компонент: данные.

ЧИТАЙТЕ ТАКЖЕ

Задать вопрос

Оставьте свое сообщение и контакты для связи.
Мы с вами обязательно свяжемся.