Studiul avertizeaza ca medicii nu sunt pregatiti pentru transformarea AI a medicinei

Inteligenta artificiala devine o parte integranta a luarii deciziilor medicale, dar medicii trebuie sa isi imbunatateasca intelegerea acestor instrumente pentru o utilizare optima. Recomandarile expertilor necesita instruire tintita si o abordare de invatare practica.

Pe masura ce sistemele de inteligenta artificiala (AI) precum ChatGPT isi gasesc drumul in utilizarea de zi cu zi, medicii vor incepe sa vada aceste instrumente incorporate in practica lor clinica pentru a-i ajuta sa ia decizii importante cu privire la diagnosticarea si tratamentul afectiunilor medicale comune. Aceste instrumente, denumite algoritmi de suport pentru deciziile clinice (CDS), servesc pentru a ghida furnizorii de asistenta medicala in luarea unor determinari cruciale, cum ar fi ce antibiotice sa prescrie sau daca sa recomande o interventie chirurgicala pe cord riscanta.

Succesul acestor noi tehnologii, insa, depinde in mare masura de modul in care medicii interpreteaza si actioneaza in functie de predictiile de risc ale unui instrument – ​​si asta necesita un set unic de abilitati de care multi le lipsesc in prezent, potrivit unui articol de noua perspectiva publicat pe 5 august in New York . Anglia Jurnalul de Medicina , care a fost scris de facultatea de la Universitatea din Maryland School of Medicine (UMSOM).

Rolul algoritmilor de sprijin pentru deciziile clinice

Algoritmii CDS sunt versatili si pot prezice diferite rezultate in conditii de incertitudine clinica. Acestea variaza de la calculatoare de risc derivate din regresie pana la sisteme sofisticate de invatare automata si inteligenta artificiala. Astfel de algoritmi pot prezice scenarii cum ar fi care pacienti prezinta cel mai mare risc de sepsis care pune viata in pericol ca urmare a unei infectii necontrolate sau care terapie este cel mai probabil sa previna moartea subita la un pacient cu boala de inima.

„Aceste noi tehnologii au potentialul de a avea un impact semnificativ asupra ingrijirii pacientilor, dar medicii trebuie sa invete mai intai cum gandesc si functioneaza masinile inainte de a putea incorpora algoritmi in practica lor medicala”, a spus Daniel Morgan, MD, MS, profesor de epidemiologie si sanatate publica la UMSOM si coautor al perspectivei.

Provocari in implementare

In timp ce unele instrumente de asistenta pentru deciziile clinice sunt deja incorporate in sistemele electronice de evidenta medicala, furnizorii de servicii medicale considera adesea ca software-ul actual este greoi si dificil de utilizat. „Doctorii nu trebuie sa fie experti in matematica sau computer, dar trebuie sa aiba o intelegere de baza a ceea ce face un algoritm in ceea ce priveste probabilitatea si ajustarea riscului, dar majoritatea nu au fost niciodata instruiti in aceste abilitati”, a spus Katherine Goodman. JD, PhD, profesor asistent de epidemiologie si sanatate publica la UMSOM si coautor al perspectivei.

Solutii propuse pentru o mai buna integrare

Pentru a aborda acest decalaj, educatia medicala si formarea clinica trebuie sa incorporeze o acoperire explicita a rationamentului probabilistic adaptat in mod special la algoritmii CDS. Dr. Morgan, Goodman si co-autorul lor Adam Rodman, MD, MPH, la Beth Israel Deaconess Medical Center din Boston, au propus urmatoarele:

1. Imbunatatiti abilitatile probabilistice : La inceputul scolii de medicina, studentii ar trebui sa invete aspectele fundamentale ale probabilitatii si incertitudinii si sa foloseasca tehnici de vizualizare pentru a face gandirea in termeni de probabilitate mai intuitiva. Aceasta instruire ar trebui sa includa interpretarea masurilor de performanta, cum ar fi sensibilitatea si specificitatea, pentru a intelege mai bine performanta testului si a algoritmului.
2. Incorporarea rezultatelor algoritmice in procesul decizional : Medicii ar trebui sa fie invatati sa evalueze critic si sa utilizeze predictiile CDS in luarea deciziilor clinice. Aceasta instruire implica intelegerea contextului in care functioneaza algoritmii, recunoasterea limitarilor si luarea in considerare a factorilor relevanti ai pacientilor pe care algoritmii ar putea sa-i fi omis.
3. Practicati interpretarea predictiilor CDS in invatarea aplicata : studentii la medicina si medicii se pot angaja in invatarea bazata pe practica, aplicand algoritmi pacientilor individuali si examinand modul in care diferitele intrari afecteaza predictiile. De asemenea, ar trebui sa invete sa comunice cu pacientii despre luarea deciziilor ghidate de CDS.

Lansarea Institutului de Informatica in Sanatate

Universitatea din Maryland, Baltimore (UMB), Universitatea din Maryland, College Park (UMCP) si Universitatea din Maryland Medical System (UMMS) au lansat recent planuri pentru un nou Institut pentru Calcularea Sanatatii (IHC). UM-IHC va valorifica progresele recente in inteligenta artificiala, medicina de retea si alte metode de calcul pentru a crea un sistem de asistenta medicala de invatare de prim rang care evalueaza atat datele de sanatate medicale digitalizate, cat si dezidentificate, pentru a imbunatati diagnosticul, prevenirea si tratamentul bolilor. Dr. Goodman incepe o pozitie la IHC, care va fi un site dedicat educarii si formarii furnizorilor de servicii medicale cu privire la cele mai noi tehnologii. Institutul intentioneaza sa ofere in cele din urma o certificare in stiinta datelor de sanatate, printre alte oportunitati educationale formale in stiinta datelor.

„Analiza probabilitatii si a riscului este fundamentala pentru practicarea medicinei bazate pe dovezi, astfel incat imbunatatirea abilitatilor probabilistice ale medicilor poate oferi avantaje care se extind dincolo de utilizarea algoritmilor CDS”, a declarat decanul UMSOM Mark T. Gladwin, MD, vicepresedinte pentru afaceri medicale. , Universitatea din Maryland, Baltimore, si profesorul distins John Z. si Akiko K. Bowers. „Intram intr-o era transformatoare a medicinei in care noi initiative, cum ar fi Institutul nostru pentru Calcularea Sanatatii, vor integra o multime de date in sistemele de invatare automata pentru a personaliza ingrijirea pentru fiecare pacient.”