인공 지능이 의사를 대체하지는 않지만 진단에는 도움이 될 수 있습니다

: By Luke Oakden-Rayner, 애들레이드 대학교

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적어도 특정 유형의 질병을 진단 할 때 의사만큼이나 훌륭한 몇 가지 기술이 만들어졌습니다.

앞으로 몇 년 안에, 당신은 아마도 인공 지능 인공 지능 (AI) 시스템과의 첫 번째 상호 작용을하게 될 것입니다. 자가 운전 차량, 가정의 보이스 어시스턴트 및 셀프 태그 사진 갤러리가 의료 분야에서 급속한 발전을 이루고있는 것과 동일한 기술이며 최초의 의료 인공 지능 시스템은 이미 클리닉에 진출.

의료 AI와의 상호 작용, 기술의 이점 및 우리가 직면 할 수있는 어려움에 대해 생각하면 비인간 의료 종사자와의 첫 경험을 잘 준비 할 수 있습니다.

AI가 질병을 진단 할 수있는 방법

이러한 진보의 배경이되는 기술은 복잡한 학습 형태의 데이터를 이해하기 위해 예제를 통해 배우는 우아한 학습 인 딥 학습 (deep learning)이라는 컴퓨터 과학 분야입니다. 이전 세대의 인공 지능과는 달리이 시스템은 시력과 소리 및 서면을 통해 인간이하는 것처럼 세상을 인식 할 수 있습니다.

대부분의 사람들이 이러한 기술을 당연하게 여기는 반면, 그들은 실제로 인간의 전문성에서 중요한 역할을한다. 의학 같은 주제에서. 깊은 학습이 컴퓨터에 이러한 능력을 부여하기 때문에 인공 지능으로 많은 의료 업무가 현재 해결되고 있습니다.

지난 12 개월 동안 연구자들은 컴퓨터 시스템을 진단 할 수있었습니다. 당뇨병 성 안 질환, 피부암및 부정맥 적어도 인간 의사뿐 아니라 이 예들은 환자가 앞으로 의료 AI와 상호 작용할 수있는 3 가지 방법을 설명합니다.

이 세 가지 방법 중 첫 번째 방법은 가장 전통적이며 진단을 위해 특수 장비가 필요한 곳에서 발생합니다. 검사 예약, 진료소 방문, 보고서 수신. 이 보고서는 컴퓨터에 의해 작성되지만 환자의 경험은 변함이 없습니다.

Google의 당뇨병 성 안과 질환 AI가 이러한 접근법의 한 예입니다. 통제가 잘 안되는 당뇨병 환자의 눈 뒤쪽에서 발생하는 새고 부서지기 쉬운 혈관을 인식하도록 훈련 받았으며 인공 지능은 실제 환자와 함께 작업하고 있습니다. 여러 인도 병원에서.

많은 인공 호흡기가 특별한 장비를 필요로하지 않기 때문에 의료용 인공 호흡기와 상호 작용하는 두 번째 방법이 가장 급진적 인 방법입니다. 피부과 전문의처럼 정확한 피부암 탐지기를 만든 스탠포드 팀은 이미 스마트 폰 앱에서 일하고있다..

오래지 않아 사람들은 자기 피부 병변을 가지고 자기 자리를 분석 할 수있게 될 것입니다. 이 인공 지능은 인간 의사가 개입하지 않아도 건강을 신뢰할 수있게 평가할 수있는 첫 번째 앱이되기 위해 경쟁을 이끌고 있습니다.

상호 작용의 세 번째 방법은 중간에 있습니다. 심장 박동을 감지하는 동안 심전도 (ECG)가 필요하지만이 센서는 저렴한 착용 가능 기술에 통합되어 스마트 폰에 연결될 수 있습니다. 환자는 매일 모니터를 착용하고 모든 심장 박동을 기록 할 수 있으며 때로는 의사가 결과를 검토하는 경우가 있습니다. 심각한 문제가 발생하고 리듬이 갑자기 변하면 환자와 의사에게 즉시 통보 할 수 있습니다.

많은 그룹이 의료 웨어러블 지금 병원에.

이점은 무엇입니까?

이 시스템은 믿을 수 없을만큼 저렴하며 진단 당 1 센트의 비용이 든다. 그들은 대기자 명단이 없습니다. 그들은 피곤하거나 아프거나 절전을 필요로하지 않습니다. 인터넷 연결을 통해 어디에서나 액세스 할 수 있습니다.

의료 인공 지능은 모든 사람에게 접근 가능하고 저렴한 의료 서비스를 제공 할 수 있습니다.

단점은 무엇입니까?

가장 큰 관심사는 기술을 둘러싼 마약 중독에 의해 만들어진 비현실적인 기대 일 것입니다. 할 수있는 시스템을 훈련하기 위해 엄청난 양의 조심스럽고 값 비싼 큐 레이션 된 데이터가 필요합니다. 모두 의사는 현재 우리의 범위를 훨씬 넘어서 있습니다. 대신, 가까운 장래에 개별 업무를 수행하는 협소 한 시스템을 보게 될 것입니다. 이러한 부풀려진 기대에 대응하기 위해 우리는 이러한 토론에서 정보에 입각 한 목소리를 홍보해야합니다.

우리 의료 데이터의 프라이버시는 또한 도전이 될 것입니다. 이러한 시스템의 대부분은 클라우드에서 작동 할뿐만 아니라 유용한 의료 데이터의 일부 형태는 본질적으로 식별 가능합니다. 예를 들어, 시스템이 얼굴에 질병의 징후가 있는지 분석하면 환자의 얼굴을 흐리게 만들 수 없습니다. 높은 프로필 데이터 유출은 피할 수 없으며 기술에 대한 신뢰를 해칠 것입니다.

다른 주요 쟁점은 책임 성 문제입니다. 어떤 의사도 진단에 관여하지 않으면 의학적 오류에 책임이 있습니다. 우리는 왜 시스템이 잘못되었는지 말할 수 없다.? 의사가 잘못된 인공 지능 추천을 수락하면 우리는 누구를 비난합니까? 환자 옹호자, 의사, 정부 및 보험 회사는이 문제를 해결하기 위해 노력하고 있지만 아직 답변이 없습니다.

의료 인공 지능이오고 있으며, 곧 경험하게 될 것입니다. 그것들의 대부분은 당신의 보살핌을 더 저렴하고 효과적이게하기 위해 보이지 않게 될 것입니다. 그 중 일부는 버튼을 누르면 건강을 평가하면서 손에 달려 있습니다. 지금 당장해야 할 가장 좋은 일은 다양한 도전에 대해 생각하고 첫 번째 약속을 준비하는 것입니다.