Потенциальная продажа IBM Watson Health заставляет сосредоточиться на проблемах с данными

Решение International Business Machines Corp. изучить возможность продажи своего подразделения Watson Health подчеркивает проблемы создания наборов данных, раскрывающих всю ценность искусственного интеллекта для решения проблем здравоохранения.

С самого начала IBM заявляла, что огромные массивы данных являются ключевым элементом ее миссии, помогающей врачам решать такие серьезные проблемы, как диагностика и лечение рака. Во вторник пресс-секретарь компании заявила, что IBM Watson Health стремится стать лидером на рынке наборов медицинских данных и что Watson Health предлагает базы данных, которые включают «реальные, долгосрочные клинические, операционные и финансовые данные и аналитические инструменты».

Тем не менее, некоторые эксперты обнаружили, что применять ИИ для лечения сложных заболеваний может быть сложно. Эксперты сообщили журналу Journal, что доступ к данным, которые представляют группы пациентов в целом, является проблемой, а пробелы в знаниях о сложных заболеваниях могут не быть полностью отражены в клинических базах данных.

«Я считаю, что мы на много лет далеки от продуктов искусственного интеллекта, которые действительно положительно влияют на клиническую помощь многим пациентам», – сказал Боб Кочер, партнер венчурной компании Venrock, которая специализируется на инвестициях в ИТ и услуги в сфере здравоохранения и который был Белым домом советник по вопросам здравоохранения при президенте Бараке Обаме.

Программному обеспечению, которое дает рекомендации по индивидуальному лечению, нужны данные о том, какие действия сработали в прошлом. Но данные об историях болезни и результатах лечения не всегда полны, могут быть записаны в разных форматах и ​​могут находиться в различных системах, принадлежащих страховым компаниям, поставщикам медицинских услуг и другим организациям.

Трудно создать технологию искусственного интеллекта, которая сообщала бы кому-то, какое лечение рака им следует пройти, «потому что, если вы ошибаетесь, они умрут», – сказал доктор Кохер. «Так что он должен быть идеальным». По его словам, поскольку данные, используемые для обучения модели ИИ, несовершенны, инструмент не оправдает ожиданий.

По словам доктора Эндрю Розенберга, главного информационного директора Michigan Medicine, системы здравоохранения, связанной с Мичиганским университетом, некоторые проблемы просто невозможно вычислить.

Доктор Розенберг сказал, что встречался с Уотсоном восемь лет назад. «Одним из вопросов, который возник в результате этих обсуждений, были вычисления», – сказал он. «Как вы рассчитываете, что 25-летний подросток сказал, что не хочет вакцину Covid? Как это вычислить и предсказать? »

«Если вы посмотрите на то, в чем медицина добилась больших успехов, так это в использовании ИИ для анализа МРТ или рентгеновского снимка», – сказал Стивен Мессер, соучредитель и вице-председатель Collective.[i], компания искусственного интеллекта, ориентированная на оптимизацию процесса продаж на различных рынках.

По его словам, как только ИИ обучен, «он очень хорошо умеет находить все, что ему нужно. Это повторяющееся. Это те места, где у вас огромные победы ».

Некоторые эксперты считают, что, несмотря на более широкие проблемы, применение искусственного интеллекта в здравоохранении может найти больший успех в определенных областях.

Приложения для здоровья и фитнеса могут собирать огромные объемы данных от людей со смартфонами и умными часами, например Fitbit Sense.


Фото:

Тобиас Блэк / Agence France-Presse / Getty Images

«Людей восхищают технологии нейронных сетей, – сказал г-н Мессер.

Нейронные сети состоят из слоев взаимосвязанных искусственных «нейронов», которые автоматически узнают об особенностях конкретного объекта на основе больших объемов данных.

По словам г-на Мессера, почти все успешные игроки в области ИИ используют сети данных для усиления нейронных сетей.

По словам г-на Мессера, носимые устройства собирают огромные объемы данных. По его словам, устройства начнут определять на ранней стадии, что кто-то подвержен риску фибрилляции предсердий. Он добавил, что новому владельцу Watson Health следует подумать о различных способах использования увеличенного пула медицинских данных, а затем применить новые технологии, такие как нейронные сети.

Приложения для здоровья и фитнеса могут собирать огромные объемы данных от людей со смартфонами и умными часами и представляют собой один из способов применения нейронных сетей. Исследователи хотят увидеть, сможет ли ИИ анализировать сердцебиение, режим сна и речь, чтобы выявить все, от проблем с сердцем до ранней стадии деменции.

По словам г-на Мессера, по мере того, как все больше компаний выясняют, как объединять наборы данных о здоровье, чтобы создать еще больший масштаб, применение глубокого обучения в здравоохранении может продолжать развиваться.

Написать в Джон Маккормик, john.mccormick@wsj.com

© 2020 Dow Jones & Company, Inc. Все права защищены. 87990cbe856818d5eddac44c7b1cdeb8

By admin

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *