AI terbaru yang diketuai oleh Pejabat penyelidik UCLA

Kecerdasan buatan yang sama yang mungkin akan memandu kenderaan baru anda disesuaikan untuk membantu memandu rawatan radiologi intervensi bagi pesakit.

Para penyelidik di University of California, Los Angeles (UCLA) telah menggunakan kecerdasan buatan maju, yang juga dikenali sebagai pembelajaran mesin, untuk membuat "chatbot" atau Radiologik Intervensi Maya (VIR).

AdvertisementAdvertisement

Peranti ini berkomunikasi secara automatik dengan pakar perubatan pesakit dan dengan cepat dapat memberikan jawapan berasaskan bukti kepada soalan yang sering ditanyakan.

Para saintis akan membentangkan kajian mereka hari ini di Pertemuan saintifik tahunan Persatuan Radiologi Intervensi Radiologi di Washington, DC

Penemuan ini akan membolehkan para doktor memberikan maklumat masa nyata kepada pesakit mengenai prosedur radiologi intervensi seperti dan juga merancang langkah seterusnya rawatan mereka.

AdvertisementComputers kini pada asasnya sama baiknya dengan manusia pada mengenal pasti objek tertentu. Dr Kevin Seals, Kesihatan UCLA Dr. Edward W. Lee, penolong profesor radiologi di Sekolah Kedokteran David Geffen, UCLA, dan salah seorang pengarang kajian, berkata beliau dan rakannya berteori bahawa mereka boleh menggunakan kecerdasan buatan dalam kos rendah, cara automatik untuk meningkatkan penjagaan pesakit.

"Teknologi asas yang menjadikan kereta memandu sendiri mungkin adalah pembelajaran mendalam, sejenis kecerdasan buatan yang dimodelkan selepas sambungan dalam otak manusia," jelas Dr Kevin Seals, doktor pemastautin dalam diagnostik radiologi di UCLA Health, dan seorang pengkaji bersama kajian, dalam wawancara Healthline.

AdvertisementAdvertisement

Segel, yang memprogramkan VIR, berkata komputer canggih dan otak manusia mempunyai beberapa persamaan.

"Dengan menggunakan pembelajaran yang mendalam, komputer kini pada asasnya sama baiknya dengan manusia pada mengenal pasti objek tertentu, menjadikannya kereta berkendara sendiri untuk 'melihat' dan menavigasi dengan pantas persekitaran mereka," katanya.

"Teknologi yang sama ini boleh membolehkan komputer memahami input teks kompleks seperti soalan perubatan dari profesional penjagaan kesihatan," tambahnya. "Dengan menerapkan pembelajaran mendalam menggunakan teknologi kognitif IBM dan Pemprosesan Bahasa Semula Jadi, kami dapat membuat 'radiologi intervensional maya' kami cukup pintar untuk memahami soalan-soalan daripada pakar perubatan dan bertindak balas dengan cara pintar dan berguna. "

Baca lebih lanjut: Perubatan regeneratif mempunyai masa depan yang cerah»

Bagaimana kerja VIR?

Fikirkan ia sebagai permulaan, lapisan superfast pengumpulan maklumat yang boleh digunakan sebelum meluangkan masa untuk menghubungi ahli radiologi diagnostik atau intervensi manusia sebenar, kata Seals.

AdvertisementAdvertisement

"Pengguna hanya teks soalan kepada ahli radiologi maya, yang dalam banyak kes memberikan respons berasaskan bukti yang sangat baik seketika," katanya.

Beliau menyatakan bahawa jika pesakit tidak menerima respons yang bermanfaat, mereka dengan cepat merujuk kepada ahli radiologi manusia.

"Alat seperti chatbot kami amat penting dalam persekitaran klinikal semasa, yang memberi tumpuan kepada metrik kualiti dan mengikuti garis panduan klinikal berasaskan bukti yang terbukti dapat membantu pesakit," katanya.

Iklan

Seals berkata satu pasukan ahli radiologi akademik mengendalikan maklumat yang diberikan dalam aplikasi dari kesusasteraan radiologi, dan ia adalah berdasarkan saintifik dan berasaskan bukti.

"Kami berharap bahawa penggunaan aplikasi ini akan menggalakkan pengurusan pesakit yang canggih yang menghasilkan penjagaan pesakit yang lebih baik dan memberi manfaat kepada para pesakit kami," katanya.

IklanAdvertisement

"Ia boleh dianggap sebagai 'teks' dengan perwakilan maya ahli radiologi manusia yang menawarkan sebahagian besar fungsi untuk bercakap dengan ahli radiologi manusia yang sebenar," kata Seals.

Apabila ahli klinik bukan radiologi teks soalan kepada VIR, pembelajaran mendalam digunakan untuk memahami mesej itu dan bertindak balas dengan bijak.

"Kami mendapat banyak soalan yang cukup mudah diautomatikasikan," kata Seals. "Seperti 'Saya bimbang bahawa pesakit saya mempunyai bekuan darah di paru-paru mereka. Apakah jenis pencitraan yang terbaik untuk melakukan diagnosis? 'Chatbot dapat menjawab pertanyaan seperti ini dalam cara supersmart, berdasarkan bukti. "

Iklan

Contoh respons, katanya, boleh menyertakan imej-imej pengajaran (contohnya, suatu carta aliran yang menunjukkan algoritma klinikal), mesej teks respons dan subprogram dalam aplikasi - seperti kalkulator untuk menentukan ' Skor Wells, 'seorang doktor metrik gunakan untuk membimbing pengurusan klinikal.

Aplikasi VIR menyerupai sembang perkhidmatan pelanggan dalam talian.

AdvertisementAdvertisement

Untuk mewujudkan asas pengetahuan penting, para penyelidik memberi makan aplikasi lebih daripada 2, 000 mata data yang menyimulasikan pertanyaan umum radiolog intervensi apabila mereka bertemu dengan pesakit.

Baca lebih lanjut: Jam yang memberitahu anda apabila anda sedang sakit »

VIR menjadi lebih bijak dengan setiap penggunaan

Apabila ahli klinik yang merujuk bertanya, pangkalan pengetahuan luas aplikasi membolehkannya bertindak balas dengan serta-merta dengan jawapan yang terbaik.

Pelbagai bentuk respons boleh termasuk laman web, maklumat grafik, dan program adat.

Jika VIR menentukan bahawa jawapan memerlukan tindak balas manusia, program ini akan memberikan maklumat hubungan untuk ahli radiologi intervensi manusia.

Aplikasi ini belajar apabila doktor menggunakannya, dan setiap senario mengajarkan VIR menjadi semakin pintar dan lebih kuat, kata Seal.

Sifat komunikasi chatbot harus melindungi privasi pesakit.

Kerahsiaan "sangat penting dalam dunia teknologi moden dan sesuatu yang kami ambil dengan serius," kata Seals.

Beliau menambah bahawa aplikasi itu telah diwujudkan dan diprogramkan oleh pakar perubatan dengan latihan HIPAA (Kesihatan Portabiliti dan Kebertanggungjawaban Akta 1996).

"Kami dapat mengelakkan isu-isu ini kerana pengguna menanyakan soalan secara umum dan tanpa nama," kata Seals. "Maklumat kesihatan terpelihara tidak diperlukan untuk menggunakan aplikasi itu, dan tidak berkaitan dengan fungsinya. "

Semua pengguna - penyedia penjagaan kesihatan profesional seperti doktor dan jururawat - mesti bersetuju untuk tidak memasukkan sebarang maklumat pesakit yang dilindungi khusus dalam teks mereka kepada chatbot, tambahnya.

Tiada fungsi yang berbeza dalam aplikasi memerlukan maklumat pesakit tertentu, kata Seal.

Baca lebih lanjut: Tulang buatan adalah perkara terbaru dalam percetakan 3-D »

Meningkatkan kelajuan dan kecekapan penjagaan

Teknologi baru ini merupakan cara yang paling cepat dan paling mudah untuk para doktor untuk mendapatkan maklumat yang mereka perlukan di hospital, bermula dengan radiologi dan akhirnya berkembang ke kepakaran lain seperti saraf dan kardiologi, kata Seal.

"Teknologi kami boleh kuasa apa-apa jenis chatbot doktor," jelasnya. "Pada masa ini, terdapat silos maklumat yang ada di antara pelbagai pakar di hospital, dan tidak ada alat yang baik untuk berkongsi maklumat dengan cepat antara silo ini. Selalunya perlahan dan sukar untuk mendapatkan ahli radiolog yang sibuk di telefon, yang kesulitan klinisi dan menangguhkan penjagaan pesakit. "

Klinik lain di UCLA David Geffen School of Medicine sedang menguji chatbot, dan Seals dan Lee mengatakan teknologi mereka berfungsi sepenuhnya sekarang.

"Kami menyempurnakannya dan menyempurnakannya supaya dapat berkembang dengan pesat," kata Seals. Latar belakang kejuruteraan dan perisian

Seals 'membolehkan beliau melaksanakan pengaturcaraan yang diperlukan untuk projek penyelidikan yang belum dibiayai. Beliau berkata beliau dan rakan-rakannya akan mencari pembiayaan apabila mereka berkembang.

Teknologi penemuan ini akan debut tidak lama lagi.

VIR akan disediakan sekitar satu bulan kepada semua doktor di Pusat Perubatan UCLA Ronald Reagan. Penggunaan lebih lanjut di UCLA akan membantu pasukan untuk menyempurnakan chatbot untuk pembebasan yang lebih luas.

VIR juga boleh menjadi aplikasi percuma.

"Kami sedang meneroka model yang berpotensi untuk melepaskan aplikasi itu," kata Seals. "Ia mungkin menjadi alat percuma yang kami lepaskan untuk membantu rakan-rakan klinik kami, kerana kami ahli radiologi akademik memberi tumpuan kepada berkongsi pengetahuan dan meningkatkan perubatan klinikal.

Para penyelidik menyifatkan pentingnya VIR dalam ringkasan penemuan mereka: "Peningkatan kecerdasan buatan melalui pembelajaran mendalam berpotensi untuk mengubah masyarakat kita secara asasnya, dari analisis imej automatik ke penciptaan kereta memandu sendiri. "