Новое исследование, проведенное исследователями из Стэнфордского медицинского университета, показывает, что компьютерные алгоритмы, основанные на искусственном интеллекте, основанном на глубоком обучении, могут помочь практикующим врачам более точно диагностировать рак кожи. Даже дерматологи получают пользу от руководства ИИ, хотя их улучшение меньше, чем у недерматологов.
«Это наглядная демонстрация того, как искусственный интеллект может использоваться в сотрудничестве с врачом для улучшения ухода за пациентами », — сказала профессор дерматологии и эпидемиологии Элени Линос, доктор медицинских наук. Линос возглавляет Стэнфордский центр цифрового здравоохранения, который был создан для решения некоторых наиболее актуальных исследовательских вопросов на стыке технологий и здравоохранения путем содействия сотрудничеству между инженерией, информатикой, медициной и гуманитарными науками.
Линос, заместитель декана по исследованиям и профессор медицины Бена Дэвенпорта и Люси Чжан, является старшим автором исследования , которое было опубликовано в журнале npj Digital Medicine . Постдокторант Джиён Ким, доктор философии, и приглашенный исследователь Изабель Краковски, доктор медицинских наук, являются ведущими авторами исследования.
«Предыдущие исследования были сосредоточены на том, как ИИ работает по сравнению с врачами», — сказал Ким. «В нашем исследовании сравнивались врачи, работающие без помощи ИИ, с врачами, использующими ИИ при диагностике рака кожи ».
Алгоритмы искусственного интеллекта все чаще используются в клинических условиях , включая дерматологию. Они создаются путем подачи на компьютер сотен тысяч или даже миллионов изображений кожных заболеваний, помеченных такой информацией, как диагноз и результат лечения пациента.
Благодаря процессу, называемому глубоким обучением , компьютер в конечном итоге учится распознавать характерные закономерности на изображениях, которые коррелируют с конкретными кожными заболеваниями, включая рак. После обучения алгоритм, написанный компьютером, можно использовать для предложения возможных диагнозов на основе изображения кожи пациента, которому он не подвергался.
Однако эти диагностические алгоритмы используются не сами по себе. За ними наблюдают врачи, которые также оценивают состояние пациента, приходят к собственным выводам о диагнозе пациента и решают, принимать ли предложение алгоритма.
Повышение точности
Команда Кима и Линоса рассмотрела 12 исследований, подробно описывающих более 67 000 оценок потенциального рака кожи, проведенных различными практикующими врачами с помощью ИИ и без нее. Они обнаружили, что в целом практикующие врачи, работающие без помощи искусственного интеллекта, смогли точно диагностировать рак кожи примерно у 75% людей — статистический показатель, известный как чувствительность. И наоборот, сотрудники правильно диагностировали около 81,5% людей с ракоподобными кожными заболеваниями, но у которых не было рака – сопутствующий показатель, известный как специфичность.
Практикующие врачи, которые использовали ИИ для постановки диагнозов, добились большего успеха. Их диагнозы были чувствительными на 81,1% и специфичными на 86,1%. Улучшение может показаться небольшим, но различия имеют решающее значение для людей, которым сказали, что у них нет рака, но он есть, или для тех, у кого есть рак, но им сказали, что они здоровы.
Когда исследователи разделили практикующих врачей по специальностям или уровням подготовки, они увидели, что студенты-медики , практикующие медсестры и врачи первичной медико-санитарной помощи получили наибольшую пользу от руководства ИИ — улучшение чувствительности в среднем примерно на 13 пунктов и специфичности на 11 пунктов. Дерматологи и ординаторы-дерматологи в целом показали лучшие результаты, но чувствительность и специфичность их диагнозов также улучшились благодаря ИИ.
«Я был удивлен, увидев, что точность каждого человека улучшилась с помощью ИИ, независимо от уровня подготовки», — сказал Линос. «Это вселяет во меня большой оптимизм в отношении использования ИИ в клинической помощи. Вскоре наши пациенты не просто будут принимать, но и ожидать, что мы будем использовать помощь ИИ, чтобы предоставить им наилучший уход».
Исследователи из Стэнфордского центра цифрового здравоохранения, в том числе Ким, заинтересованы в получении дополнительной информации о перспективах и препятствиях на пути интеграции инструментов на основе искусственного интеллекта в здравоохранение. В частности, они планируют изучить, как восприятие и отношение врачей и пациентов к ИИ повлияет на его внедрение.
«Мы хотим лучше понять, как люди взаимодействуют с искусственным интеллектом и используют его для принятия клинических решений», — сказал Ким.
Предыдущие исследования показали, что степень уверенности клинициста в своем собственном клиническом решении, степень уверенности ИИ, а также согласие врача и ИИ в диагнозе - все это влияет на то, учитывает ли врач рекомендации алгоритма при принятии клинических решений для лечения. пациент.
Медицинские специальности, такие как дерматология и радиология, которые в значительной степени полагаются на изображения — визуальный осмотр, фотографии, рентгеновские снимки, МРТ и компьютерную томографию, среди прочего — поскольку диагнозы являются легко висящими плодами для компьютеров, которые могут выявить уровни детализации, выходящие за рамки человеческого понимания. глаз (или мозг) может разумно обрабатывать информацию. Но даже другие специальности, в большей степени основанные на симптомах, или прогнозное моделирование, вероятно, выиграют от вмешательства ИИ, считают Линос и Ким. И от этого выиграют не только пациенты.
«Если эта технология может одновременно повысить точность диагностики врача и сэкономить его время, это действительно беспроигрышный вариант. Помимо помощи пациентам, она может помочь уменьшить выгорание врачей и улучшить межличностные отношения между врачами и их пациентами», — сказал Линос. .
«Я не сомневаюсь, что помощь ИИ в конечном итоге будет использоваться во всех медицинских специальностях. Ключевой вопрос заключается в том, как мы можем гарантировать, что она используется таким образом, чтобы помочь всем пациентам, независимо от их происхождения, и одновременно поддерживать благополучие врачей».
