Eines der größten Krankenhäuser des Landes hat umfassende Pläne für den Einsatz künstlicher Intelligenz zur Durchführung von Aufgaben vorgestellt, die traditionell von Ärzten und Krankenschwestern ausgeführt werden, von der Diagnose von Krebs in CT-Scans bis zur Entscheidung, welche A & E-Patienten zuerst gesehen werden.
Die dreijährige Partnerschaft zwischen dem University College London Krankenhäuser(UCLH) und das Alan Turing Institute wollen die Vorteile der Revolution des maschinellen Lernens in beispiellosem Ausmaß für das NHS nutzbar machen.
Prof. Bryan Williams, Forschungsdirektor des NHS Foundation Trust am University College in London, sagte, dass dieser Schritt erhebliche Auswirkungen auf die Patientenergebnisse haben könnte und Parallelen zur Umgestaltung der Verbrauchererfahrung durch Unternehmen wie Amazon und Google ziehen könnte.
"Es wird ein Game-Changer sein", sagte er. "Sie können an Ihrem Telefon ein Flugticket buchen, entscheiden, welche Filme Sie sehen oder eine Pizza bestellen möchten ... es geht nur um KI", sagte er. „Im NHS sind wir bei weitem nicht raffiniert genug. Wir versenden immer noch Briefe, was außergewöhnlich ist. “
Im Zentrum der Partnerschaft, in die UCLH eine „erhebliche“, aber nicht genannte Summe investiert, steht die Überzeugung, dass Algorithmen für maschinelles Lernen neue Möglichkeiten zur Diagnose von Krankheiten bieten, krankheitsgefährdete Personen identifizieren und Ressourcen lenken können. Theoretisch könnten Ärzte und Krankenschwestern reaktionsschnell auf Stationen eingesetzt werden, z. B. Uber-Fahrer, die sich zu bestimmten Tageszeiten an Orte mit der höchsten Nachfrage begeben. Der Schritt wird aber auch Bedenken hinsichtlich der Privatsphäre, der Cybersicherheit und der sich wandelnden Rolle der Angehörigen der Gesundheitsberufe auslösen.
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Das erste Projekt konzentriert sich auf die Verbesserung der Unfall- und Notfallabteilung des Krankenhauses, die wie viele Krankenhäuser die staatlichen Wartezeitziele nicht einhält.
"Unsere Leistung in diesem Jahr hat die Wartezeit von vier Stunden nicht erreicht, was kein Spiegelbild des Engagements und der Einsatzbereitschaft unserer Mitarbeiter ist", sagte Prof. Marcel Levi, Vorstandsvorsitzender der UCLH. "[Es] ist ein Indikator für einige der anderen Dinge in der gesamten Kette in Bezug auf den Fluss von akuten Patienten in und aus dem Krankenhaus, die falsch sind."
März, Nur 76.4% der Patienten, die dringend Hilfe benötigen wurden im März innerhalb von vier Stunden in Krankenhaus-A & E-Einheiten in England behandelt - der niedrigste Anteil seit Beginn der Aufzeichnungen im Jahr 2010.
Mithilfe von Daten aus Tausenden von Präsentationen kann ein Algorithmus für maschinelles Lernen beispielsweise anzeigen, ob ein Patient mit Bauchschmerzen wahrscheinlich an einem schwerwiegenden Problem wie einer Darmperforation oder einer systemischen Infektion leidet, und die Patienten, die dies verhindern, schnell nachverfolgen Bedingung kritisch zu werden.
"Maschinen werden niemals Ärzte ersetzen, aber der Einsatz von Daten, Fachwissen und Technologie kann die Art und Weise, wie wir unsere Dienstleistungen verwalten, grundlegend verändern - zum Besseren", sagte Levi.
Ein weiteres bereits laufendes Projekt zielt darauf ab, Patienten zu identifizieren, bei denen es wahrscheinlich ist, dass sie keine Termine wahrnehmen. Ein beratender Neurologe des Krankenhauses, Parashkev Nachev, hat Daten wie Alter, Adresse und Wetterbedingungen verwendet, um mit 85% Genauigkeit vorherzusagen, ob ein Patient in ambulanten Kliniken und MRT-Untersuchungen erscheinen wird.
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