Un nou instrument AI a demonstrat capacitatea de a citi note medicale și de a prezice cu exactitate riscul de deces al pacienților, readmisia la spital și alte rezultate importante pentru îngrijirea lor.
PUBLICITATE
Dezvoltat de o echipă a Școlii de Medicină Grossman de la Universitatea din New York (NYU), programul este utilizat în toate spitalele afiliate universităților, cu speranța de a deveni un standard în asistența medicală.
Studiul asupra valorii sale predictive a fost publicat miercuri (7) în revista „Nature”. Autorul principal Eric Oermann, neurochirurg și informatician de la NYU, a declarat pentru AFP că, deși modelele predictive non-AI există de ani de zile, acestea au fost puțin utilizate în practică, deoarece datele de care au nevoie necesită o reorganizare și o adaptare incomodă a formatului.
Cu toate acestea, „un lucru comun în medicină peste tot este că medicii scriu note despre ceea ce văd în clinică, despre ce discută cu pacienții”, a subliniat autorul. „Deci revelația noastră de bază a fost: putem începe cu note medicale ca sursă de date și apoi construim modele predictive pe baza acestora?”
PUBLICITATE
Modelul de limbaj masiv numit NYUTron a fost antrenat cu milioane de note medicale extrase din fișele medicale a 387.000 de persoane care au primit îngrijiri la spitalele NYU Langone între ianuarie 2011 și mai 2020. Înregistrările au inclus note făcute de medici, note de progres ale pacienților, rapoarte de radiologie și instrucțiuni de descărcare în valoare totală de 4,1 miliarde de cuvinte.
Una dintre provocările cheie pentru program a fost interpretarea limbajului natural pe care medicii îl folosesc în notițele lor, care variază foarte mult de la o persoană la alta, inclusiv abrevierile pe care le folosesc.
Analizând înregistrările a ceea ce a fost obținut, cercetătorii au putut calcula cât de des au fost corecte predicțiile programului. În plus, au testat instrumentul în medii din lumea reală și l-au instruit folosind înregistrări de la un spital din Manhattan pentru a vedea cum a funcționat într-un spital din Brooklyn cu diferite date demografice ale pacienților.
PUBLICITATE
În general, NYUTron a identificat 95% dintre persoanele care au murit în spital înainte de a fi externate și 80% dintre pacienții care ar fi readmiși în decurs de 30 de zile. Instrumentul a depășit predicțiile majorității medicilor, precum și modelele actuale care nu folosesc AI.
Totuși, spre surprinderea echipei, „cel mai experimentat medic, care este, de fapt, foarte celebru, a făcut o performanță supraomenească, mai bună decât modelul”, a subliniat Oermann. „Patul favorabil dintre tehnologie și medicină nu este că trebuie să ofere întotdeauna rezultate supraomenești, ci mai degrabă că trebuie să ofere un adevărat punct de plecare.”
De asemenea, NYUTron a estimat corect durata șederii pentru 79% dintre pacienți, refuzul asigurării în 89% din cazuri și prezența unor afecțiuni suplimentare în 89% din cazurile în care boala primară a pacientului a fost însoțită de alte afecțiuni.
PUBLICITATE
AI nu va fi niciodată un înlocuitor pentru relația medic-pacient, spune Oermann. În schimb, va ajuta „să furnizeze mai multe informații clinicienilor la punctul de îngrijire, astfel încât aceștia să poată lua decizii mai informate”.
Citeste mai mult:
* Textul acestui articol a fost parțial generat de instrumente de inteligență artificială, modele de limbaj de ultimă generație care ajută la pregătirea, revizuirea, traducerea și rezumarea textelor. Intrările de text au fost create de către Curto Știrile și răspunsurile de la instrumentele AI au fost folosite pentru a îmbunătăți conținutul final.
Este important de subliniat că instrumentele AI sunt doar instrumente, iar responsabilitatea finală pentru conținutul publicat revine Curto Știri. Folosind aceste instrumente în mod responsabil și etic, obiectivul nostru este extinderea posibilităților de comunicare și democratizarea accesului la informații de calitate. 🤖
