당신의 다음 의사는 아마도 로봇이 될 것입니다

진찰실에 새로운 종류의 의사가 들어왔는데 이름도 얼굴도 없다. 건강에 인공 지능을 도입하는 것은 생체 공학 이식이나 사람의 의식을 기계에 넣는 것과는 아무런 관련이 없습니다. AI가 검사실에서 의사를 돕고 때로는 환자를 위해 똑같이 할 수 있도록 마음을 편안하게 하는 공상과학적인 고정관념을 잊어버리십시오.

“XNUMX세기 청진기”

베르탈란 메스코, "The Futurist Doctor"로 알려진 인공 지능은 "XNUMX 세기의 청진기"라고 불립니다. 다양한 기술과 테스트가 환자를 진단하고 치료하는 데 필요한 모든 정보를 제공하지만, 의사는 이미 임상 및 행정적 책임을 지고 있으며 사용 가능한 엄청난 양의 정보를 분류하는 것은 불가능하지는 않지만 어려운 작업입니다.

AI가 모든 차이를 만들 수 있는 곳입니다. 그러나 의학 분야의 AI 애플리케이션은 행정 업무를 넘어선다. 강력한 진단 알고리즘에서 조정된 수술 로봇에 이르기까지 기술은 의료 분야에서 그 존재를 알리고 있습니다.

AI가 환자 치료 팀의 일부가 되는 미래를 상상하려면 먼저 AI가 인간 의사와 어떻게 비교되는지 더 잘 이해해야 합니다. 정확도 측면에서 어떻게 비교합니까? AI가 할 수 있는 구체적이거나 고유한 기여는 무엇입니까? AI가 의학 분야에서 어떻게 가장 유용하고 잠재적으로 해로울까요?

AI 대 진짜 의사

아직 개발 초기 단계에 있지만 AI는 이미 환자를 진단하는 데 의사 못지않은 능력을 갖추고 있습니다. 연구원 옥스포드의 존 래드클리프 병원, 영국은 적어도 80%의 시간 동안 심장병을 진단하는 데 의사보다 더 정확한 AI 진단 시스템을 개발했습니다.

Na 하버드 대학교, 연구자들은 잠재적으로 치명적인 혈액 감염을 감지할 수 있는 "스마트" 현미경을 만들었습니다. AI 지원 도구는 박테리아를 더 잘 보이게 하기 위해 염료로 처리된 100.000개의 슬라이드에서 수집된 일련의 25.000개 이미지에 대해 훈련되었습니다. AI 시스템은 이미 이러한 박테리아를 95%의 정확도로 분류할 수 있습니다.

연구 요코하마 쇼와대학, 일본에서 새로운 컴퓨터 보조 내시경 시스템이 94% 민감도, 79% 특이도 및 86% 정확도로 결장에서 잠재적인 암 성장의 징후를 밝힐 수 있다고 밝혔습니다.

경우에 따라 연구원들은 병변이 암인지 여부를 판단하는 것과 같이 빠른 판단이 필요한 진단에서 AI가 인간 의사를 능가할 수 있음을 발견했습니다. 2017년 XNUMX월에 발표된 연구에서 JAMA, 딥 러닝 알고리즘은 시간이 부족할 때 인간 방사선 전문의보다 전이성 유방암을 더 잘 진단할 수 있었습니다.

또한 AI는 아마도 인간에게 압도적인 방대한 양의 데이터를 이해하는 데 가장 유용할 것입니다. 이것이 바로 성장하는 정밀 의학 분야에서 필요한 것입니다. 이 간극을 메울 수 있기를 바라는 마음으로 인간 진단 프로젝트 (Human Dx)는 기계 학습과 의사의 실제 경험을 결합합니다.

이 조직은 7.500개국 이상에 있는 500명의 의사와 80개 의료 기관의 의견을 수집하여 환자, 의사, 조직, 장치 개발자 또는 연구원 등 누구나 정보에 입각한 임상 결정을 내릴 수 있는 시스템을 개발하고 있습니다.

"닥터스"를 디자인하다

샨타누 눈디, 책임자는 비영리 인체 진단 프로젝트, 어떤 산업에서든 기술을 개발할 때 AI는 귀하의 역할에 원활하게 통합되어야 한다고 인터뷰에서 말했습니다. “최종 사용자를 염두에 두고 이러한 것들을 설계해야 합니다. 사람들이 넷플릭스를 쓰는데 "영화보는 AI" 같지 않죠? 사람들은 아마존을 사용하지만 "쇼핑을 위한 AI"와는 다릅니다.

즉, 사람들이 유용하다고 생각하는 방식으로 기술이 적절하게 설계되고 구현된다면 사람들은 자신이 AI를 사용하고 있다는 사실조차 깨닫지 못할 것입니다.

미래 지향적인 임상의를 위해, 다음과 같은 프로젝트의 즉각적인 매력 인간 DX 반대로 기술에 더 적은 시간을 할애할 수 있게 해준다는 것입니다. "현재 우리 시간의 50% 이상이 화면 앞에 있다는 것은 잘 문서화되어 있습니다.", Nundy가 말했다.

사람의 손길이 닿는 디지털 케어

“오늘날 AI의 가치는 인간을 대체하는 것이 아니라 인간을 보강하는 것으로 본다.”, 그는 말했다 스카일러 플레이스, 모바일 건강 사업부의 행동 과학 이사 코기토, 보스턴에 기반을 둔 분석 컴퓨팅 및 AI 회사.

Cogito는 AI 기반 음성 인식 및 분석을 사용하여 여러 산업에서 고객 서비스 상호 작용을 개선해 왔습니다. 회사의 의료 분야 진출은 다음과 같은 형태로 이루어졌습니다. 코지토 컴패니언, 환자의 행동을 추적하는 정신 건강 앱.

이 앱은 환자가 며칠 동안 집을 떠나지 않았음을 나타낼 수 있는 위치 데이터 또는 여러 사람과 문자를 보내거나 통화하지 않았음을 나타내는 통신 로그와 같은 능동적 및 수동적 행동의 징후에 대해 환자의 전화를 모니터링합니다. 주.

여기에서 AI가 등장합니다. 이 앱은 기계 학습 알고리즘을 사용하여 "오디오 확인 로그"(환자가 녹음한 음성 녹음)를 분석합니다. 알고리즘은 두 사람이 대화하는 것처럼 감정적 신호를 포착하도록 설계되었습니다. "우리는 에너지, 억양, 역동성 또는 대화의 흐름과 같은 사람들이 말하는 방식의 패턴과 일치하는 알고리즘을 만들 수 있습니다.", 장소를 설명했다.

거기에서 인간은 알고리즘을 훈련시켜 "신뢰할 수 있는" 또는 "유능한" 느낌이 어떤 것인지 학습하고, 우울한 사람의 목소리를 식별하거나, 양극성 장애 환자가 조증일 때와 우울할 때의 목소리 차이를 식별합니다.

그러나 이해는 첫 번째 단계일 뿐입니다. 궁극적인 목표는 효과가 있는 치료법을 찾는 것이며, 이것이 의사들이 현재 정신 건강 문제와 관련하여 빛을 발하는 곳입니다. 그러나 최신 사물에 관한 한 로봇은 어디에 서 있습니까?

칼날에 (로봇 공학)

지난 수십 년 동안 의학에서 AI의 가장 중요한 응용 프로그램 중 하나는 수술 로봇의 개발이었습니다. 대부분의 경우 수술 로봇은 가까운 콘솔에서 장치를 제어하는 ​​인간 외과 의사의 확장 기능을 합니다.

로봇 수술은 일부 전문 분야에서 잘 작동할 수 있지만 적어도 현재로서는 더 복잡한 수술이 인간 외과 의사에게 더 좋습니다. 그러나 그것은 빠르게 변할 수 있고 수술 로봇이 인간 외과의와 더 독립적으로 작동할 수 있기 때문에 문제가 발생했을 때 누구를 비난해야 하는지 알기가 더 어려울 것입니다.

환자가 과실로 로봇을 고소할 수 있습니까? 전통적으로 전문가들은 의료 과실을 의사 측의 태만 또는 정의된 치료 표준 위반의 결과로 간주했습니다.

그렇다면 로봇이 아니라면 누구 또는 무엇을 비난해야 할까요? 환자의 가족은 담당 로봇을 감독하는 인간 외과 의사를 비난할 수 있습니까? 아니면 로봇을 만든 회사가 책임을 져야 하는가? 그것을 설계한 특정 엔지니어? 이것은 현재 명확한 답이 없는 질문입니다.

미래에 대한 생각

앞으로 몇 년 동안 의학에서 AI의 역할은 더욱 커질 것입니다. 액센추어 컨설팅, 의학에서 AI의 시장 가치 2014 출신이었다 US $ 600 milhões. 에 2021, 이 수치는 도달해야 합니다. 6,6억 달러.

업계가 호황을 누리고 있을지 모르지만 AI를 서두르거나 아무렇게나 통합해서는 안 됩니다. 알고리즘은 AI 훈련에 사용되는 자료의 다양성이 부족하기 때문에 우리의 편견과 많은 "의학적 악덕"을 물려받을 수 있습니다.

의학 또는 기타 분야에서 기계가 훈련하는 데이터는 주로 연구를 수행하는 사람과 연구를 수행하는 위치에 따라 결정됩니다. 백인 남성은 여전히 ​​임상 및 학술 연구 분야를 지배하고 있으며 임상 시험에 참여하는 환자의 대다수를 차지하기도 합니다.

의학적 의사 결정의 원칙은 시술이나 치료의 이점이 위험보다 중요한지 여부입니다. 인공지능이 수술실에서 인간 외과의와 동등한 위치에 설 의향이 있는지 여부를 고려할 때 약간의 위험-이득 및 평등 분석이 먼 길을 갈 것입니다.

“적절한 이해관계자들과 함께 [기술]을 구축하고 이를 수행하는 방식에 정말 포용적이 되도록 추가 노력을 기울인다면 우리가 미래를 바꿀 수 있다고 생각합니다.”, Human Dx의 Nundy가 말했습니다. "우리는 정말로 미래가 어떻게 될지 구체화하려고 노력하고 있습니다."

우리는 때때로 로봇이 AI를 의학에 통합할 것이라고 두려워하지만 인간은 변화를 주도합니다. AI를 어디에 적용할지, 무엇이 가장 좋은지 결정합니다. 20년 후 의사 방문이 어떻게 될지 예측하려고 하기보다 의사는 AI를 도구로 사용하여 원하는 미래, 즉 자신과 환자를 위한 더 나은 미래를 구축할 수 있습니다.