Berta Sándor
Mesterséges intelligencia diagnosztizálhatja a gyermekbetegségeket
Az új rendszer jobb diagnózisokkal állt elő, mint amiket az elektronikus egészségügyi akták adatait felhasználva orvosok készítettek.
Új rendszert fejlesztettek ki kínai kutatók. A megalkotott megoldás a mesterséges intelligencián alapul és nagyon pontosan diagnosztizálja a gyermekek és a fiatalok betegségeit, valamint a felnőttek örökletes betegségeit. A Kantoni Orvosi Egyetem kínai-amerikai kutatócsoportjának tagjai Kang Zhang vezetésével a Nature Medicine szakmai folyóiratban publikálták az eredményeiket. A szakemberek szerint kiderült, hogy egy mesterséges intelligenciára épülő megoldás is nagyon jó diagnosztikai eredményeket érhet el.
A kifejlesztett program segíthet az orvosoknak a nagy adatmennyiségek kezelésében és a döntések meghozatalában azzal kapcsolatban, hogy mely pácienseket kell elsőként kezelni. Egy további lehetőség az orvosok diagnóziskészítésének támogatása a bonyolult vagy a ritka betegségek esetében. E betegségekkel kapcsolatban ugyanis csak kevés orvos rendelkezik tapasztalatokkal.
A megoldást rendkívül nagy adatmennyiség - 1,362 millió páciens 101,6 millió fájljának - segítségével tesztelték. Az információkat a Kantoni Nő- és Gyermek-egészségügyi Központ gyűjtötte össze a betegek kezelése során 2016 január és 2017 július között. Az új mesterséges intelligencián alapuló rendszer a betegségek tüneteit és más adatokat az elektronikus betegaktákból szerezte meg, majd elkészítette a diagnózist, amelyet összevetettek a 20 kezelőorvos által készített diagnózisokkal. Így derült ki, hogy a megoldás mennyire hatékony és megbízható.
A 20 orvost öt csoportba osztották be, a legalacsonyabb besorolású csoportban voltak a legkevésbé tapasztaltak, míg a legmagasabb besorolásúban a legtapasztaltabbak. Utóbbi csoport elért értéke 0,923 volt. A mesterséges intelligenciára épülő rendszer a negyedik helyet szerezte meg 0,885-ös értékkel és a két legkevésbé tapasztalt orvoscsoportot előzte meg.
Hermann Josef Kahl, a Kölni Gyermek- és Ifjúsági Orvosok Szövetségének képviselője szkeptikusan fogadta az új modellt. Ő úgy vélte, hogy bár egy ilyen megoldás sokat tudhat, de végül mindig egy orvosnak kell minden eredményt megítélnie és a diagnózist elkészítenie. Az orvos és beteg közötti találkozást nem lehet elkerülni vagy helyettesíteni.
Thomas Neumuth, a Lipcsei Egyetem munkatársa szerint a tanulmány megmutatta a mesterséges intelligenciában rejlő potenciált az orvosok döntéseinek támogatásával kapcsolatban. Ugyanakkor az alkalmazott algoritmusok nem követhetők nyomon és az sem magyarázható meg, hogy miként születik meg egy döntés.
Lorenz Grigullt, a Hannoveri Egészségügyi Főiskola kutatóját az zavarta, hogy a tanulmány készítői kevés gyermek-egészségügyi diagnózist használtak fel. Ráadásul az eredményeket nehezen lehet átültetni más országok viszonyaira, mert sok helyen nincsenek még meg elektronikus formában a páciensek adatai, ráadásul azokat nem is szinkronizálták. Grigull egyébként az Improved Medical Diagnostics (IMD) társalapítója is, a vállalkozás olyan eljárásokat fejleszt ki, amelyek támogatják a diagnózisok megállapítását.
Új rendszert fejlesztettek ki kínai kutatók. A megalkotott megoldás a mesterséges intelligencián alapul és nagyon pontosan diagnosztizálja a gyermekek és a fiatalok betegségeit, valamint a felnőttek örökletes betegségeit. A Kantoni Orvosi Egyetem kínai-amerikai kutatócsoportjának tagjai Kang Zhang vezetésével a Nature Medicine szakmai folyóiratban publikálták az eredményeiket. A szakemberek szerint kiderült, hogy egy mesterséges intelligenciára épülő megoldás is nagyon jó diagnosztikai eredményeket érhet el.
A kifejlesztett program segíthet az orvosoknak a nagy adatmennyiségek kezelésében és a döntések meghozatalában azzal kapcsolatban, hogy mely pácienseket kell elsőként kezelni. Egy további lehetőség az orvosok diagnóziskészítésének támogatása a bonyolult vagy a ritka betegségek esetében. E betegségekkel kapcsolatban ugyanis csak kevés orvos rendelkezik tapasztalatokkal.
A megoldást rendkívül nagy adatmennyiség - 1,362 millió páciens 101,6 millió fájljának - segítségével tesztelték. Az információkat a Kantoni Nő- és Gyermek-egészségügyi Központ gyűjtötte össze a betegek kezelése során 2016 január és 2017 július között. Az új mesterséges intelligencián alapuló rendszer a betegségek tüneteit és más adatokat az elektronikus betegaktákból szerezte meg, majd elkészítette a diagnózist, amelyet összevetettek a 20 kezelőorvos által készített diagnózisokkal. Így derült ki, hogy a megoldás mennyire hatékony és megbízható.
A 20 orvost öt csoportba osztották be, a legalacsonyabb besorolású csoportban voltak a legkevésbé tapasztaltak, míg a legmagasabb besorolásúban a legtapasztaltabbak. Utóbbi csoport elért értéke 0,923 volt. A mesterséges intelligenciára épülő rendszer a negyedik helyet szerezte meg 0,885-ös értékkel és a két legkevésbé tapasztalt orvoscsoportot előzte meg.
Hermann Josef Kahl, a Kölni Gyermek- és Ifjúsági Orvosok Szövetségének képviselője szkeptikusan fogadta az új modellt. Ő úgy vélte, hogy bár egy ilyen megoldás sokat tudhat, de végül mindig egy orvosnak kell minden eredményt megítélnie és a diagnózist elkészítenie. Az orvos és beteg közötti találkozást nem lehet elkerülni vagy helyettesíteni.
Thomas Neumuth, a Lipcsei Egyetem munkatársa szerint a tanulmány megmutatta a mesterséges intelligenciában rejlő potenciált az orvosok döntéseinek támogatásával kapcsolatban. Ugyanakkor az alkalmazott algoritmusok nem követhetők nyomon és az sem magyarázható meg, hogy miként születik meg egy döntés.
Lorenz Grigullt, a Hannoveri Egészségügyi Főiskola kutatóját az zavarta, hogy a tanulmány készítői kevés gyermek-egészségügyi diagnózist használtak fel. Ráadásul az eredményeket nehezen lehet átültetni más országok viszonyaira, mert sok helyen nincsenek még meg elektronikus formában a páciensek adatai, ráadásul azokat nem is szinkronizálták. Grigull egyébként az Improved Medical Diagnostics (IMD) társalapítója is, a vállalkozás olyan eljárásokat fejleszt ki, amelyek támogatják a diagnózisok megállapítását.
