Amerikalıların yalnızca %22’sinin yaşamlarının sonu dileklerinin yazılı kaydını tuttuğunu gösteren araştırmalara göre, Illinois’deki OSF HealthCare’deki bir ekip şunu kullanıyor: yapay zeka Doktorların, hastanede kaldıkları süre boyunca hangi hastaların ölüm şansının daha yüksek olduğunu belirlemelerine yardımcı olmak.
OSF’den yapılan bir basın açıklamasına göre ekip, hastanın hastaneye kabulünden sonraki beş ila 90 gün içinde ölüm riskini tahmin etmek için tasarlanmış bir yapay zeka modeli geliştirdi.
Amaç, klinisyenlerin bu hastalarla önemli yaşam sonu tartışmaları yapabilmesidir.
YAPAY ZEKA NEDİR?
“Hizmet ettiğimiz her hastanın gelişmiş bakım planlaması tartışmalarının belgelendirilmesi kuruluşumuzun bir hedefidir, böylece özellikle hayatlarının sonu gibi hassas bir zamanda, bakımlarını sağlayamayabilecekleri hassas bir zamanda, istedikleri bakımı sunabiliriz. Haberler Digital ile yaptığı röportajda, OSF HealthCare’in inovasyondan sorumlu kıdemli üyesi, araştırmanın baş yazarı Dr. Jonathan Handler, klinik durumları nedeniyle bizimle iletişim kurun” dedi.
Hastalar örneğin bilinçlerini kaybedecekleri veya solunum cihazına bağlanacakları bir noktaya gelirlerse, tercihlerini iletmek için artık çok geç olabilir.
Araştırmanın baş yazarı Dr. Jonathan Handler, Illinois’deki OSF HealthCare’de kıdemli inovasyon uzmanıdır. Ekibi, hastanın hastaneye kabulünden sonraki beş ila 90 gün içinde ölüm riskini tahmin etmek için tasarlanmış bir yapay zeka modeli geliştirdi. (OSF Sağlık Hizmetleri)
Handler, ideal olarak ölüm öngörüsünün, hastaların, planlarının daha erken belgelenmesi durumunda alabilecekleri darülaceze bakımından tam olarak yararlanamadan ölebilecekleri durumu önleyeceğini söyledi.
Bir uzunluğu göz önüne alındığında tipik hastanede kalış Araştırmacı, dört günlük bir süre için araştırmacıların modeli beş günde başlatmayı ve “aciliyet hissi” nedeniyle 90 günde bitirmeyi seçtiklerini belirtti.
YAPAY DESTEKLİ YENİ KOVİD İLACI 1. AŞAMA KLİNİK ÇALIŞMALARA GİRDİ: ‘TÜM VARYANTLARA KARŞI ETKİLİ’
Yapay zeka modeli, farklı ırk, etnik köken, cinsiyet ve sosyoekonomik faktörlerden 75.000’den fazla hastadan oluşan bir veri seti üzerinde test edildi.
Yakın zamanda Journal of Medical Systems dergisinde yayınlanan araştırma, tüm hastalar arasında ölüm oranının 12 kişide bir olduğunu gösterdi.
Ama olanlar için AI modeli tarafından işaretlendi Hastanede kaldıkları süre boyunca ölme olasılıkları arttıkça ölüm oranı dörtte bire, yani ortalamanın üç katına çıktı.
Illinois’deki OSF HealthCare’deki bir ekip (burada gösterilmektedir), doktorların hangi hastaların hastanede kaldıkları süre boyunca ölüm şansının daha yüksek olduğunu belirlemelerine yardımcı olmak için yapay zeka kullanıyor. (OSF Sağlık Hizmetleri)
Model hem öncesinde hem de sırasında test edildi. Kovid-19 pandemisiAraştırma ekibi, neredeyse aynı sonuçların elde edildiğini söyledi.
Handler, hasta ölüm tahmincisinin 13 farklı hasta bilgisi türü üzerine eğitildiğini söyledi.
“Bu, hastaların organlarının nasıl çalıştığı, sağlık sistemini ne sıklıkta ziyaret etmek zorunda kaldıkları, bu ziyaretlerin yoğunluğu ve yaşları gibi diğer bilgilerin yanı sıra klinik eğilimleri de içeriyordu” dedi.
“Daha sonra yapay zeka bu bilgiyi, hastanın önümüzdeki beş ila 90 gün içinde ölme olasılığı hakkında bir tahminde bulunmak için kullanıyor.”
ÖĞRENCİLER, HASTALIKLARLA DAHA HIZLI MÜCADELE ETME AMACIYLA YENİ BEYİN TÜMÖRÜ TEDAVİSİ HEDEFLERİNİ BULMAK İÇİN YAPAY TEKNOLOJİSİNİ KULLANIYOR
Handler, modelin doktora bir olasılık veya “güven düzeyi” sağlamanın yanı sıra hastanın neden normalden daha yüksek bir ölüm riskine sahip olduğuna dair bir açıklama sağladığını söyledi.
“Günün sonunda yapay zeka, bir klinisyenin kendi başına toplaması, analiz etmesi ve özetlemesi uzun zaman alacak bir dizi bilgiyi alıyor ve ardından bu bilgiyi, klinisyenin bir tahmin yapmasına olanak sağlamak için tahminle birlikte sunuyor. karar” dedi.
Bir can uçuşu, OSF HealthCare’in bir parçası olan Saint Francis Tıp Merkezi’ne gidiyor. (OSF Sağlık Hizmetleri)
OSF araştırmacıları, benzer bir yapay zeka modelinden ilham aldı. NYU Langonededi Handler.
“60 günlük bir ölüm tahmincisi yaratmışlardı, biz de bunu kopyalamaya çalıştık” dedi.
“Onlardan çok farklı bir popülasyona sahip olduğumuzu düşünüyoruz, bu nedenle aradığımız performansı elde etmek için yeni bir tür tahmin aracı kullandık ve bunda başarılı olduk.”
“Fakat günün sonunda, tahminde bulunan kişi hatalı olsa bile amaç, klinisyeni konuşmaya teşvik etmektir” dedi.
Handler, “Sonuçta hastaların isteklerini karşılamak ve onlara ihtiyaçlarını en iyi şekilde karşılayan yaşam sonu bakımını sağlamak istiyoruz” diye ekledi.
Araştırmacılar, amacın klinisyenlerin bu hastalarla önemli yaşam sonu tartışmaları yapmak için yeterli zamana sahip olmaları olduğunu söyledi. (iStock)
Handler, sağlık sisteminin “bunu mümkün olduğunca sorunsuz bir şekilde klinisyenlerin iş akışına, onları destekleyecek şekilde entegre etmeye çalıştığını” belirtti. Yapay zeka aracı şu anda OSF’de kullanılıyor.
Handler, “Şu anda, en büyük etkiye sahip olmasını ve derin, anlamlı ve düşünceli bir hasta-klinisyen etkileşimini desteklemesini sağlamak için aracı optimize etme sürecindeyiz” dedi.
Yapay zeka uzmanı olası sınırlamalara dikkat çekiyor
Dr. Harvey Castro, Dallas, Teksas merkezli kurul onaylı acil tıp doktoru ve sağlık hizmetlerinde yapay zeka konusunda ulusal konuşmacı olan OSF modelinin potansiyel faydalarının farkında olduğunu ancak bunun bazı riskleri ve sınırlamaları olabileceğine dikkat çekti.
Bunlardan biri potansiyel yanlış pozitiflerdir. Castro, “Yapay zeka modeli, aslında böyle bir risk altında olmayan bir hasta için yüksek ölüm riskini yanlış tahmin ederse, bu durum hasta ve ailesi için gereksiz sıkıntıya yol açabilir” dedi.
“Yapay zeka modeli, yüksek ölüm riski taşıyan bir hastayı tespit etmekte başarısız olursa, hayati önem taşıyan yaşam sonu tartışmaları gecikebilir veya hiç gerçekleşmeyebilir” dedi. “Bu, hastanın son günlerinde arzu ettiği bakımı alamamasına neden olabilir.”
Castro, “Yapay zekanın sağlık hizmetlerindeki rolünün etik olarak araştırılması, özellikle yaşam ve ölüm tahminleriyle uğraşırken çok önemlidir” dedi. (iStock)
Castro, ek potansiyel risklerin arasında yapay zekaya aşırı güvenme, veri gizliliği endişeleri ve modelin sınırlı bir veri seti üzerinde eğitilmesi durumunda olası önyargıların yer aldığını, bunun da diğer hasta grupları için bakım önerilerinde eşitsizliklere yol açabileceği konusunda uyardı.
SAĞLIK BÜLTENİMİZE KAYIT OLMAK İÇİN TIKLAYIN
Uzman, bu tür modellerin insan etkileşimiyle eşleştirilmesi gerektiğini belirtti.
“Yaşam sonu tartışmaları hassastır ve hasta üzerinde derin psikolojik etkiler yaratabilir” dedi. “Sağlık hizmeti sağlayıcıları yapay zeka tahminlerini şefkatli bir insan dokunuşuyla birleştirmeli.”
SAĞLIK BÜLTENİMİZE KAYIT OLMAK İÇİN TIKLAYIN
Uzman, bu tür modellerin gerçek dünya senaryolarında doğru ve faydalı kalmasını sağlamak için sürekli izleme ve geri bildirimin çok önemli olduğunu ekledi.
“Yapay zekanın rolünün etik açıdan araştırılması” sağlık hizmeti özellikle yaşam ve ölüm tahminleriyle uğraşırken çok önemlidir.”
Melissa Rudy, Haberler Digital’in sağlık editörü ve yaşam tarzı ekibinin bir üyesidir.
OSF’den yapılan bir basın açıklamasına göre ekip, hastanın hastaneye kabulünden sonraki beş ila 90 gün içinde ölüm riskini tahmin etmek için tasarlanmış bir yapay zeka modeli geliştirdi.
Amaç, klinisyenlerin bu hastalarla önemli yaşam sonu tartışmaları yapabilmesidir.
YAPAY ZEKA NEDİR?
“Hizmet ettiğimiz her hastanın gelişmiş bakım planlaması tartışmalarının belgelendirilmesi kuruluşumuzun bir hedefidir, böylece özellikle hayatlarının sonu gibi hassas bir zamanda, bakımlarını sağlayamayabilecekleri hassas bir zamanda, istedikleri bakımı sunabiliriz. Haberler Digital ile yaptığı röportajda, OSF HealthCare’in inovasyondan sorumlu kıdemli üyesi, araştırmanın baş yazarı Dr. Jonathan Handler, klinik durumları nedeniyle bizimle iletişim kurun” dedi.
Hastalar örneğin bilinçlerini kaybedecekleri veya solunum cihazına bağlanacakları bir noktaya gelirlerse, tercihlerini iletmek için artık çok geç olabilir.
Araştırmanın baş yazarı Dr. Jonathan Handler, Illinois’deki OSF HealthCare’de kıdemli inovasyon uzmanıdır. Ekibi, hastanın hastaneye kabulünden sonraki beş ila 90 gün içinde ölüm riskini tahmin etmek için tasarlanmış bir yapay zeka modeli geliştirdi. (OSF Sağlık Hizmetleri)
Handler, ideal olarak ölüm öngörüsünün, hastaların, planlarının daha erken belgelenmesi durumunda alabilecekleri darülaceze bakımından tam olarak yararlanamadan ölebilecekleri durumu önleyeceğini söyledi.
Bir uzunluğu göz önüne alındığında tipik hastanede kalış Araştırmacı, dört günlük bir süre için araştırmacıların modeli beş günde başlatmayı ve “aciliyet hissi” nedeniyle 90 günde bitirmeyi seçtiklerini belirtti.
YAPAY DESTEKLİ YENİ KOVİD İLACI 1. AŞAMA KLİNİK ÇALIŞMALARA GİRDİ: ‘TÜM VARYANTLARA KARŞI ETKİLİ’
Yapay zeka modeli, farklı ırk, etnik köken, cinsiyet ve sosyoekonomik faktörlerden 75.000’den fazla hastadan oluşan bir veri seti üzerinde test edildi.
Yakın zamanda Journal of Medical Systems dergisinde yayınlanan araştırma, tüm hastalar arasında ölüm oranının 12 kişide bir olduğunu gösterdi.
Ama olanlar için AI modeli tarafından işaretlendi Hastanede kaldıkları süre boyunca ölme olasılıkları arttıkça ölüm oranı dörtte bire, yani ortalamanın üç katına çıktı.
Illinois’deki OSF HealthCare’deki bir ekip (burada gösterilmektedir), doktorların hangi hastaların hastanede kaldıkları süre boyunca ölüm şansının daha yüksek olduğunu belirlemelerine yardımcı olmak için yapay zeka kullanıyor. (OSF Sağlık Hizmetleri)
Model hem öncesinde hem de sırasında test edildi. Kovid-19 pandemisiAraştırma ekibi, neredeyse aynı sonuçların elde edildiğini söyledi.
Handler, hasta ölüm tahmincisinin 13 farklı hasta bilgisi türü üzerine eğitildiğini söyledi.
“Bu, hastaların organlarının nasıl çalıştığı, sağlık sistemini ne sıklıkta ziyaret etmek zorunda kaldıkları, bu ziyaretlerin yoğunluğu ve yaşları gibi diğer bilgilerin yanı sıra klinik eğilimleri de içeriyordu” dedi.
“Daha sonra yapay zeka bu bilgiyi, hastanın önümüzdeki beş ila 90 gün içinde ölme olasılığı hakkında bir tahminde bulunmak için kullanıyor.”
ÖĞRENCİLER, HASTALIKLARLA DAHA HIZLI MÜCADELE ETME AMACIYLA YENİ BEYİN TÜMÖRÜ TEDAVİSİ HEDEFLERİNİ BULMAK İÇİN YAPAY TEKNOLOJİSİNİ KULLANIYOR
Handler, modelin doktora bir olasılık veya “güven düzeyi” sağlamanın yanı sıra hastanın neden normalden daha yüksek bir ölüm riskine sahip olduğuna dair bir açıklama sağladığını söyledi.
“Günün sonunda yapay zeka, bir klinisyenin kendi başına toplaması, analiz etmesi ve özetlemesi uzun zaman alacak bir dizi bilgiyi alıyor ve ardından bu bilgiyi, klinisyenin bir tahmin yapmasına olanak sağlamak için tahminle birlikte sunuyor. karar” dedi.
Bir can uçuşu, OSF HealthCare’in bir parçası olan Saint Francis Tıp Merkezi’ne gidiyor. (OSF Sağlık Hizmetleri)
OSF araştırmacıları, benzer bir yapay zeka modelinden ilham aldı. NYU Langonededi Handler.
“60 günlük bir ölüm tahmincisi yaratmışlardı, biz de bunu kopyalamaya çalıştık” dedi.
“Onlardan çok farklı bir popülasyona sahip olduğumuzu düşünüyoruz, bu nedenle aradığımız performansı elde etmek için yeni bir tür tahmin aracı kullandık ve bunda başarılı olduk.”
Handler tahminin “mükemmel olmadığını” itiraf etti; Sadece ölüm riskinin arttığını tespit etmesi bunun gerçekleşeceği anlamına gelmez.
“Fakat günün sonunda, tahminde bulunan kişi hatalı olsa bile amaç, klinisyeni konuşmaya teşvik etmektir” dedi.
Handler, “Sonuçta hastaların isteklerini karşılamak ve onlara ihtiyaçlarını en iyi şekilde karşılayan yaşam sonu bakımını sağlamak istiyoruz” diye ekledi.
Araştırmacılar, amacın klinisyenlerin bu hastalarla önemli yaşam sonu tartışmaları yapmak için yeterli zamana sahip olmaları olduğunu söyledi. (iStock)
Handler, sağlık sisteminin “bunu mümkün olduğunca sorunsuz bir şekilde klinisyenlerin iş akışına, onları destekleyecek şekilde entegre etmeye çalıştığını” belirtti. Yapay zeka aracı şu anda OSF’de kullanılıyor.
Handler, “Şu anda, en büyük etkiye sahip olmasını ve derin, anlamlı ve düşünceli bir hasta-klinisyen etkileşimini desteklemesini sağlamak için aracı optimize etme sürecindeyiz” dedi.
Yapay zeka uzmanı olası sınırlamalara dikkat çekiyor
Dr. Harvey Castro, Dallas, Teksas merkezli kurul onaylı acil tıp doktoru ve sağlık hizmetlerinde yapay zeka konusunda ulusal konuşmacı olan OSF modelinin potansiyel faydalarının farkında olduğunu ancak bunun bazı riskleri ve sınırlamaları olabileceğine dikkat çekti.
Bunlardan biri potansiyel yanlış pozitiflerdir. Castro, “Yapay zeka modeli, aslında böyle bir risk altında olmayan bir hasta için yüksek ölüm riskini yanlış tahmin ederse, bu durum hasta ve ailesi için gereksiz sıkıntıya yol açabilir” dedi.
Castro, yanlış negatiflerin başka bir risk oluşturduğuna dikkat çekti.
“Yapay zeka modeli, yüksek ölüm riski taşıyan bir hastayı tespit etmekte başarısız olursa, hayati önem taşıyan yaşam sonu tartışmaları gecikebilir veya hiç gerçekleşmeyebilir” dedi. “Bu, hastanın son günlerinde arzu ettiği bakımı alamamasına neden olabilir.”
Castro, “Yapay zekanın sağlık hizmetlerindeki rolünün etik olarak araştırılması, özellikle yaşam ve ölüm tahminleriyle uğraşırken çok önemlidir” dedi. (iStock)
Castro, ek potansiyel risklerin arasında yapay zekaya aşırı güvenme, veri gizliliği endişeleri ve modelin sınırlı bir veri seti üzerinde eğitilmesi durumunda olası önyargıların yer aldığını, bunun da diğer hasta grupları için bakım önerilerinde eşitsizliklere yol açabileceği konusunda uyardı.
SAĞLIK BÜLTENİMİZE KAYIT OLMAK İÇİN TIKLAYIN
Uzman, bu tür modellerin insan etkileşimiyle eşleştirilmesi gerektiğini belirtti.
“Yaşam sonu tartışmaları hassastır ve hasta üzerinde derin psikolojik etkiler yaratabilir” dedi. “Sağlık hizmeti sağlayıcıları yapay zeka tahminlerini şefkatli bir insan dokunuşuyla birleştirmeli.”
SAĞLIK BÜLTENİMİZE KAYIT OLMAK İÇİN TIKLAYIN
Uzman, bu tür modellerin gerçek dünya senaryolarında doğru ve faydalı kalmasını sağlamak için sürekli izleme ve geri bildirimin çok önemli olduğunu ekledi.
“Yapay zekanın rolünün etik açıdan araştırılması” sağlık hizmeti özellikle yaşam ve ölüm tahminleriyle uğraşırken çok önemlidir.”
Melissa Rudy, Haberler Digital’in sağlık editörü ve yaşam tarzı ekibinin bir üyesidir.