Могут спасти жизни людей датчики управляемые искусственным интеллектом

Исследователи рассказали, как компьютерные ученые и клиницисты пытаются уменьшить фатальные случаи, встраивая датчики, управляемые искусственным интеллектом, в места, где проживают пациенты. Ежегодно около 400000 американцев умирают из-за медицинских ошибок, но многие из этих смертей можно предотвратить с помощью электронных датчиков и искусственного интеллекта, которые помогут медицинским работникам контролировать состояние тяжело больных пациентов и лечить их таким образом.

Проблемы здравоохранения которые срочно следует решить

«У нас есть возможность встраивать технологии в физические пространства, где оказывается медицинская помощь, чтобы помочь снизить количество фатальных ошибок, которые происходят сегодня из-за большого количества пациентов и сложности их лечения», - сказал Арнольд Мильштейн, профессор медицины и директор Стэнфордского исследовательского центра клинического совершенства (CERC). Мильштейн, вместе с профессором информатики Фей-Фей Ли и аспирантом Альбертом Хаком, являются соавторами статьи в Nature, в которой рассматривается область «окружающего интеллекта» в здравоохранении - междисциплинарная попытка создать умные больничные палаты, оснащенные ИИ.

Например, датчики и искусственный интеллект могут немедленно предупредить врачей и посетителей пациентов, если они не продезинфицируют руки перед входом в палату больницы. Инструменты искусственного интеллекта могут быть встроены в умные дома, где технологии будут ненавязчиво отслеживать состояние слабых пожилых людей на предмет поведенческих признаков надвигающегося кризиса здоровья. И они побуждают ухаживающих на дому, удаленных клиницистов и самих пациентов принимать своевременные меры.

Ли, содиректор Стэнфордского института человеко-ориентированного искусственного интеллекта (HAI), сказал, что окружающие технологии имеют много потенциальных преимуществ, но они также поднимают правовые и нормативные вопросы, а также проблемы конфиденциальности, которые необходимо выявить и найти публичный способ завоевать доверие пациентов и поставщиков медицинских услуг, а также различных агентств и учреждений, которые оплачивают медицинские расходы.

«Технология защиты здоровья уязвимых с медицинской точки зрения групп населения изначально ориентирована на человека», - сказал Ли. «Исследователи должны прислушиваться ко всем заинтересованным сторонам, чтобы создавать систему, которая будет помогать медсестрам, врачам и другим людям, осуществляющим уход».

Ли и Мильштейн являются со-руководителями Стэнфордского партнерства по уходу с помощью искусственного интеллекта (PAC), офисы которых расположены в Университете Джонса Хопкинса и Университете Торонто, где технологи и клиницисты объединились для разработки технологии окружающего интеллекта, чтобы помочь поставщикам медицинских услуг справиться с таким огромным количеством пациентов - примерно 24 миллионам американцев в 2018 году потребовалось переночевать в больнице, - и даже малейшая погрешность может стоить многих жизней.

«Это похоже на гонку на выживание», - сказал Мильштейн. «Согласно недавним подсчетам, врачи отделения интенсивной терапии новорожденных в больнице ежедневно выполняли 600 процедур у постели больного. Без технической поддержки безупречное выполнение такого объема сложных действий выходит далеко за рамки того, чего можно ожидать даже от самых добросовестных клинических бригад».

Управление ИИ при помощи датчиков

Хак, который собрал 170 научных работ, процитированных в статье Nature, сказал, что эта область основана на конвергенции двух технологических тенденций: доступности инфракрасных датчиков, которые достаточно недороги, чтобы их можно было встроить в среду ухода за больными с повышенным риском, и рост системы машинного обучения как способ использования сенсорного ввода для обучения специализированных приложений искусственного интеллекта в здравоохранении. Инфракрасные технологии бывают двух типов.

Первый - это активное инфракрасное излучение, такое как невидимые световые лучи, используемые пультами дистанционного управления телевизора. Но вместо того, чтобы просто излучать невидимый свет в одном направлении, как пульт от телевизора, новые активные инфракрасные системы используют искусственный интеллект для вычисления того, сколько времени требуется невидимым лучам, чтобы отразиться обратно к источнику, как световой радар, который отображает трехмерное изображение.

Новые системы оповещений и способы сканирования

Такие инфракрасные датчики уже используются за пределами больничных палат, например, чтобы определить, вымыл ли человек руки перед входом, и, если нет, подать сигнал тревоги. Исследователи рассматривали возможность использования звуковых предупреждений, пока медицинские работники не посоветовали иное. «Больницы уже и так переполнены различными звуками», - сказал Мильштейн. «Наши собеседования с клиницистами по дизайну, ориентированному на человека, научили нас, что визуальный сигнал, вероятно, будет более эффективным и менее раздражающим».

Эти системы оповещения тестируются, чтобы увидеть, могут ли они сократить количество пациентов в отделении интенсивной терапии, которые заболевают нозокомиальными инфекциями - потенциально смертельными заболеваниями, которыми заражаются пациенты из-за того, что другие люди в больнице не полностью соблюдают протоколы профилактики инфекций.

Второй тип инфракрасной технологии - это пассивные детекторы, которые позволяют очкам ночного видения создавать тепловые изображения из инфракрасных лучей, генерируемых теплом тела. В условиях больницы термодатчик над койкой в отделении интенсивной терапии позволит управляющему ИИ замечать изменения в температуре пациента и предупреждать членов клинической бригады о возможных проблемах.

Решение проблем с конфиденциальностью

До сих пор исследователи избегали использования видеодатчиков высокой четкости, таких как датчики в смартфонах, поскольку захват видеоизображений может излишне нарушать конфиденциальность врачей и пациентов. «Изображения силуэтов, полученные с помощью инфракрасных датчиков, могут предоставить данные, достаточно точные для обучения алгоритмов искусственного интеллекта для многих клинически важных приложений», - сказал Хак.

Постоянный мониторинг с помощью систем окружающего интеллекта в домашних условиях также может использоваться для обнаружения признаков серьезного заболевания или потенциальных несчастных случаев и предупреждения лиц, осуществляющих уход, о необходимости своевременного вмешательства. Например, когда слабые пожилые люди начинают двигаться медленнее или перестают регулярно есть, такое поведение может предвещать депрессию или другие проблемы со здоровьем.

Исследователи разрабатывают алгоритмы отслеживания активности, которые могут анализировать данные инфракрасного зондирования, чтобы обнаруживать изменения в привычном поведении и помогать лицам, осуществляющим уход, получить более целостное представление о благополучии пациентов. Конфиденциальность вызывает особую озабоченность в домах и учреждениях для ухода за престарелыми, но «предварительные результаты, которые мы получаем, подтверждают, что технологии измерения окружающей среды действительно могут предоставить данные, необходимые для предотвращения медицинских ошибок», - сказал Мильштейн. «И мне кажется, мы на верном пути».