コンピュータはすぐに人間よりもヘルスケアの点で優れているのだろうか？

現代生活の多くの側面は、健康や健康の様々な側面を含む、人工知能によってますます強力になっています。コンピュータが人間主導の医療介入を凌駕することができるようになるまでにどれくらい時間がかかりますかおそらくもっと重要なのは、人間が人間以外を信頼して彼または彼女を治療するのをいつまでにするのでしょうか。これら2つの質問は、医療における機械学習技術とロボット工学の可能性についての議論の焦点となるかもしれません。

コンピュータは、ますます人間のように「考える」ことができます。私たちが準備ができているかどうかにかかわらず、認知コンピューティングの最近の発展は、コンピュータ化されたコーチングとヘルスケアの時代が到来したことを示しています。

健康情報の統計的分析

私たちが購入したりインターネットを閲覧するたびに、私たちがあらゆる種類の私的な、そしてしばしば親密な情報を共有していることは秘密ではありません。単にカジュアルな行動を追跡することによって健康イベントを予測する能力は、女性が彼女の買い物習慣に基づいて妊娠している場合、小売業者のターゲットが予想外の正確さで予測できる世界を示したときに猛烈に実証されました。家族のメンバー。

多くの個人情報は日常的に統計的に分析され、習慣や特徴についてのより深い洞察を提供します。これらの慣行の中には、自発的にユーザーの十分な認識とサポートのもとに行われるものもあれば、組織や企業によってこっそりと実行されるものもあります。

無意識のうちに行動を追跡することは、ある種の倫理的および社会的問題を提起します。

多くの個人は、健康リスク評価による明示的な共有、ウェアラブルによる気軽な共有、そして時には意図せずにソーシャルメディアの投稿や購買行動を通じて、個人の健康情報をさまざまな方法で自由に共有しています。

この情報を分析し解釈することのできる正確さは増大し、危険と機会の両方を創り出し、そしてテクノロジーが私たちの健康と幸福を前向きに微調整する役割を果たすことができる新しい時代の最前線に私たちを置く。

健康をパーソナライズし、誤診の問題を解決する

医師の診断ミスは大きな関心事です。過失または豊富な選択肢を考慮しないことの結果として、これらの過ちは患者およびその家族にとって壊滅的なものとなる可能性があります。アラバマ大学バーミンガム校のEta Berner教授とノースポートVAメディカルセンターのMark L. Graber博士は、医療事件の推定10〜20％が誤診されたことを発見しました。 BernerとGraberは、効率的な認知プロセスがほとんどの場合正しい診断を保証すると指摘しています。ただし、これらの認知プロセスが失敗することがあります。バーナーとグレイバーの分析によると、医師の過度の自信がしばしば医療過誤の一因となり得ることがわかった。さらに、保健医療研究品質庁によって資金提供された報告書は、すべての診断上の誤りの28パーセントが重大度において重大であることを発見し、これはおそらく生命を脅かす事象を示唆している。誤診は間違った薬を処方することから外科的に間違った体の部分を取り除くことまで何でも含むことができます。

この憂慮すべき統計量は、既存の問題が方程式から人的要因を取り除くことによって簡単に解決されるかもしれないと主張するかもしれません。 IBMのWatsonのような技術は現在、情報がより人間的な方法で合成されそして考えられることを望んでいる。ワトソンの認知技術は、非構造化データを分析し、複雑な質問を理解し、そしてエビデンスに基づく解決法をエンドユーザーに提示する能力を持っています。

Watsonは予測アルゴリズムを強化することを目指しています。これは実際の状況で適用されたときに常に成功するとは証明されていません。しかし、ワトソン博士の予測よりも挑発的になる可能性があるのは、健康やフィットネスへの介入に関しては、その技術が人間を凌駕する可能性です。

2015年に、IBMワトソンはCVSヘルスと戦略的パートナーシップを結成しました、これは商業ヘルスケア業界でコグニティブコンピューティングの到来を発表しました。医師や薬剤師がすぐに、たとえば患者の健康状態の低下を自動的に検出できるようなテクノロジにアクセスできるようになることが示唆されました。

2016年に調印されたUnder ArmourとIBMとの契約により、Watsonはヘルスプラットフォームをさらに構築し開発する機会を得ました。 Appleもまた、そのHealthKITおよびResearchKIT開発プラットフォームを改善する目的でWatsonプラットフォームに多大な投資をした。 Grand View Research Inc.の報告によると、世界のヘルスケアコグニティブコンピューティング市場は、2020年までに50億ドル以上に達すると予測されています。

科学的調査研究はまた、医学における誤謬や危害のリスクを最小限にするための技術の使用を支持しています。 Mark L. Graber博士は、いわゆる「トリガーツール」の使用を提案しています。これは、電子健康記録を分析して不一致を探すことによって、診断エラーの危険性があるケースを識別することができます。アメリカの病院では現在、さまざまな種類のトリガーツールが使用されていますが、必ずしも診断エラーを検出できるとは限りません。したがって、より良い予防的介入を設計するための努力もなされています。

Dr. Hardeep Singhと彼の同僚によって、有望なアプローチが提示されています。彼らは、彼らの最初の診察の間に何かが見逃されたかもしれないことを示唆して、彼らのプライマリケア訪問の2週間以内に予定外の病院予定を持っている患者を特定できる電子トリガーを設計しました。多くの専門家は、このような技術がエラーを防ぐのに役立つか、少なくともそれらを減らすための努力の中でそれらを注意に導くのではないかと予測しています。

人工知能を取り入れる

2015年、NHSイングランド議長のSir Malcolm Grantは、人工知能は医療の質を向上させ、医療を高度にパーソナライズすることができるため、医療にも採用されるべきだとの意見を表明しました。それ以来、多くの医療専門家がこの感情を反映しています。データマイニングによって確実に診断エラーを診断および/または診断できるテクノロジは、それほど遠くないでしょう。

ヘルスケア分野におけるコグニティブコンピューティングは、現在、助言的な役割でより多く使用されており、最終的な決定を下したり、それ自体が人間に取って代わることはしていません。例えば、ワトソンは、個人や組織がより高度で洗練された臨床決定を下すのを手助けし、すぐにアンダーアーマーとのパートナーシップを通じて個人が自分のフィットネスレベルを向上させる手助けをするでしょう。しかし、コンピュータがチェスのような知的スポーツにおける支配的な勢力として人間を追い越したのは、ほんの少し前のことでした。そして、計算能力は増加しているだけです。さらに、人間の要素がコンピュータの処理特性に追加されているため、コンピュータとロボットが私たちの面倒を見るという考えは、か​​つて考えられていたほどまでには取り込まれていません。