Die „evidenzbasierte Medizin“ stellt die Ärzteschaft bereits auf den Kopf und entmenschlicht die Patientenversorgung, aber die Anwendung von KI zur Vorhersage von Behandlung und Ergebnissen ist um mehrere Größenordnungen schlechter. Wenn Google Ihren bevorstehenden Tod fälschlicherweise vorhersagt, wird die Behandlung dann eingestellt, um Geld zu sparen? ⁃ TN Editor
Eine Frau mit Brustkrebs im Spätstadium kam in ein städtisches Krankenhaus, die Lungen waren bereits mit Flüssigkeiten überflutet. Sie sah zwei Ärzte und ließ sich radiologisch untersuchen. Die Computer des Krankenhauses lasen ihre Vitaldaten und schätzten die 9.3-prozentuale Wahrscheinlichkeit, dass sie während ihres Aufenthalts sterben würde.
Dann war Google an der Reihe. Ein neuer Algorithmus, den das Unternehmen entwickelt hat, hat die Frau - 175,639 Datenpunkte - untersucht und ihr Todesrisiko bewertet: 19.9 Prozent. Sie starb innerhalb weniger Tage.
Der erschütternde Bericht über den Tod einer nicht identifizierten Frau wurde von Google im Mai in einer Studie veröffentlicht, in der das Potenzial neuronaler Netze für die Gesundheitsfürsorge herausgestellt wurde, eine Art Software für künstliche Intelligenz, die besonders gut darin ist, Daten zum automatischen Lernen und Verbessern zu verwenden. Google hat ein Tool entwickelt, mit dem eine Vielzahl von Patientenergebnissen prognostiziert werden können, darunter die Aufenthaltsdauer von Patienten in Krankenhäusern, die Wahrscheinlichkeit einer erneuten Aufnahme und die Wahrscheinlichkeit, dass sie bald sterben.
Was medizinische Experten am meisten beeindruckte, war die Fähigkeit von Google, Daten zu sichten, die zuvor unerreichbar waren: Notizen, die in PDFs vergraben oder in alte Diagramme gekritzelt waren. Das neuronale Netz verschlang all diese widerspenstigen Informationen und spuckte dann Vorhersagen aus. Und das viel schneller und genauer als bei den bisherigen Techniken. Das Google-System zeigte sogar, welche Aufzeichnungen zu Schlussfolgerungen führten.
Krankenhäuser, Ärzte und andere Gesundheitsdienstleister versuchen seit Jahren, die Vorräte an elektronischen Patientenakten und anderen Patientendaten besser zu nutzen. Mehr Informationen, die zum richtigen Zeitpunkt ausgetauscht und hervorgehoben werden, könnten Leben retten - und zumindest dazu beitragen, dass medizinische Mitarbeiter weniger Zeit für Papierkram und mehr Zeit für die Patientenversorgung aufwenden. Derzeitige Methoden zum Mining von Gesundheitsdaten sind jedoch kostspielig, umständlich und zeitaufwändig.
So viel wie 80 Prozent der Zeit, die für die heutigen Vorhersagemodelle aufgewendet wird, fließt in die „Nachforschung“, um die Daten präsentierbar zu machen, sagte Nigam Shah, Associate Professor an der Stanford University, der das Forschungspapier von Google mitverfasst hat. veröffentlicht in der Zeitschrift Nature. Der Ansatz von Google vermeidet dies. "Sie können in die Küchenspüle werfen und müssen sich keine Sorgen machen", sagte Shah.
Googles nächster Schritt ist die Verlagerung dieses Vorhersagesystems in Kliniken, sagte AI-Chef Jeff Dean im Mai gegenüber Bloomberg News. Die Gesundheitsforschungseinheit von Dean - manchmal auch als Medical Brain bezeichnet - arbeitet an einer Reihe von KI-Tools, mit denen Symptome und Krankheiten mit einer Genauigkeit vorhergesagt werden können, die sowohl auf Hoffnung als auch auf Alarm stößt.
Innerhalb des Unternehmens ist die Initiative sehr aufregend. "Sie haben endlich eine neue Anwendung für KI gefunden, die kommerziell vielversprechend ist", sagt ein Googler. Seit sich Google von Alphabet Inc. im Jahr 2016 zum „AI-first“ -Unternehmen erklärt hat, wurde ein Großteil seiner Arbeit in diesem Bereich auf die Verbesserung bestehender Internetdienste gerichtet. Die Fortschritte des Medical Brain-Teams geben Google die Möglichkeit, in einen brandneuen Markt einzudringen - etwas, das die Mitbegründer Larry Page und Sergey Brin immer wieder versucht haben.
Software im Gesundheitswesen wird heutzutage größtenteils von Hand codiert. Im Gegensatz dazu kann Googles Ansatz, bei dem Maschinen lernen, Daten selbst zu analysieren, „einfach alles andere überspringen“, sagte Vik Bajaj, ehemaliger Geschäftsführer von Verily, einem Alphabet-Gesundheitszweig und Geschäftsführer der Investmentfirma Foresite Capital. "Sie verstehen, welche Probleme es wert sind, gelöst zu werden", sagte er. "Sie haben jetzt genug kleine Experimente durchgeführt, um genau zu wissen, was die fruchtbaren Richtungen sind."
Dean stellt sich vor, dass das KI-System Ärzte zu bestimmten Medikamenten und Diagnosen lenkt. Ein anderer Google-Forscher sagte, dass bestehende Modelle offensichtliche medizinische Ereignisse verpassen, einschließlich der Frage, ob ein Patient zuvor operiert wurde. Die Person beschrieb bestehende handcodierte Modelle als "offensichtliche, gigantische Hürde" im Gesundheitswesen. Die Person bat darum, nicht identifiziert zu werden, um über laufende Arbeiten zu diskutieren.
