Совместная работа над общенациональным рандомизированным исследованием применения ИИ в реальной виртуальной медицинской помощи.

В сотрудничестве с Included Health мы запускаем первое в своем роде общенациональное исследование по оценке эффективности разговорного ИИ в реальных виртуальных рабочих процессах оказания медицинской помощи. Это исследование выйдет за рамки моделирования и ретроспективных данных и будет направлено на сбор достоверных перспективных данных о том, как ИИ работает в клинических условиях в больших масштабах.

Быстрые ссылки

• Делиться
  • Скопировать ссылку ×

Системы искусственного интеллекта, способные к клиническому мышлению и диалогу, потенциально могут значительно расширить доступ к медицинской экспертизе и лечению, одновременно экономя время врачей, которое они могут уделять своим пациентам там, где это действительно важно. Однако ответственная разработка этих технологий требует строгого, основанного на доказательствах подхода. В течение последних нескольких лет наши команды исследовали «возможности» с помощью исследовательских систем, демонстрирующих возможности на уровне клинициста в смоделированных условиях. Хотя мы начали тестирование безопасности и осуществимости этих систем в клинических условиях, переход к следующему этапу оценки этих систем требует дополнительной строгости и масштаба. Он включает в себя изучение полезности и влияния ИИ в виртуальной медицинской помощи с участием большего числа пациентов из разных регионов и с различными заболеваниями, а также с контролируемыми сравнениями.

Сегодня мы объявляем о важном шаге в этом продолжающемся исследовательском пути: в партнерстве с Included Health, ведущим поставщиком медицинских услуг в США, мы запускаем, после одобрения Институциональным наблюдательным советом (IRB), перспективное общенациональное рандомизированное исследование с участием заинтересованных сторон для оценки ИИ в реальных условиях виртуального медицинского обслуживания. Это новое исследование будет основываться на наших фундаментальных исследованиях использования ИИ для диагностического и управленческого анализа, персонализированной медицинской информации и навигации в сфере здравоохранения.

Эта работа представляет собой значительный шаг вперед в наших исследованиях. Ранние исследования, опубликованные в журнале Nature, сначала оценивали возможности нашей системы искусственного интеллекта в области диагностического мышления, включая ее вспомогательный эффект для врачей. Затем мы сравнили возможности системы в области разговорной диагностики с возможностями врачей первичной медицинской помощи в смоделированных условиях с участием пациентов. Помимо понимания возможностей, мы также исследовали парадигму, ориентированную на врача, с асинхронным контролем за работой ИИ. Нашим первым шагом к тестированию разговорного ИИ в реальных клинических условиях стало одноцентровое исследование в партнерстве с Медицинским центром Бет Израэль Диконесс. Целью исследования было продемонстрировать безопасность системы на основе таких показателей, как количество прерываний со стороны специалиста по безопасности в ответ на опасения по поводу безопасности. В этом первоначальном исследовании мы наблюдали убедительные признаки безопасности и с нетерпением ждем возможности поделиться результатами после его завершения.

воспроизведение видео без звука зацикливание пауза видео без звука зацикливание включение звука видео выключение звука

Google сотрудничает с Included Health, ведущим американским поставщиком медицинских услуг, в рамках общенационального рандомизированного исследования по оценке эффективности ИИ в реальных условиях виртуального медицинского обслуживания.

Масштабная оценка: общенациональное исследование с участием организации Included Health.

В нашем новом исследовании мы выйдем за рамки оценки осуществимости и применим метод рандомизированного контролируемого исследования с участием пациентов, давших согласие на участие и набранных по всей стране. Собрав убедительные доказательства в таком масштабе, мы стремимся лучше понять возможности и ограничения нашего ИИ для управления взаимодействием с пациентами в реальных виртуальных медицинских процессах по сравнению со стандартной клинической практикой, с учетом реальных пациентов и их проблем.

Мы придерживаемся ответственного подхода к оценке полезности и безопасности разговорного медицинского ИИ.

Этот поэтапный подход к изучению разговорного ИИ в здравоохранении гарантирует, что по мере продвижения исследований будет доступно больше данных об опыте пациентов и врачей, безопасности и полезности системы ИИ, что позволит ответственно направлять дальнейшие инновации. Мы считаем, что ответственный подход к разговорному ИИ в здравоохранении должен соответствовать высоким стандартам сбора доказательств, аналогичным другим медицинским вмешательствам. Это важный шаг на пути к обеспечению безопасного внедрения ИИ в здравоохранении и укреплению доверия со стороны пациентов и медицинских работников.

Опираясь на нашу существующую базу тщательных исследований, мы продолжаем работу.

В основе этого исследования лежат многолетние фундаментальные исследования, проведенные в Google, в ходе которых мы систематически изучали возможности, необходимые для создания полезного и безопасного медицинского ИИ.

Диагностическое и управленческое обоснование

Мы начали с решения основной задачи медицинского интервью с помощью AMIE. Наши исследования с участием пациентов-актеров и синтетических клинических сценариев показали, что система ИИ, обученная с помощью симуляции самообучения, может соответствовать или превосходить врачей первичной медицинской помощи по точности диагностики и качеству беседы во время симулированных консультаций. Мы также расширили эти возможности для поддержки долгосрочного управления заболеванием, наделив систему способностью анализировать клинические рекомендации и историю болезни пациента для планирования обследований и лечения, а также анализировать мультимодальные данные.

Персонализированные рекомендации по здоровью

Понимая, что здоровье выходит за рамки клиники, мы также исследовали, как ИИ может обрабатывать персональные данные о здоровье, в рамках нашего ретроспективного исследования Персонального Агента здоровья (PHA). Это исследование изучало, как мультимодальные модели могут анализировать режим сна и показатели активности с носимых устройств для предоставления персонализированных рекомендаций и аналитических данных. Используя архитектуру, основанную на взаимодействии нескольких агентов, наш PHA продемонстрировал, как ИИ может выступать в роли специалиста по данным, эксперта в предметной области и консультанта по здоровью одновременно — возможности, необходимые для понимания полного контекста здоровья пациента. Эти данные также легли в основу экспериментов в лабораториях Fitbit, таких как Проверка симптомов, Навигатор медицинских записей и План лечения, которые помогают нам понять, как пользователи получают персонализированную поддержку при оценке симптомов дома и подготовке к предстоящему визиту к врачу.

Как ориентироваться в медицинской информации

Чтобы помочь людям в поиске информации о здоровье в интернете, мы продемонстрировали, как новый «навигационный» ИИ-агент помогает людям находить более качественную информацию с помощью проактивных диалоговых подсказок, понимания целей и персонализированных бесед. Это направление исследований предоставило важные сведения о том, как структурировать взаимодействие с ИИ, чтобы оно было понятным, полезным и основанным на практических реалиях пути к здоровью.

Эти различные направления исследований — диагностическое и управленческое мышление, понимание собственного здоровья и навигация по медицинской информации — заложили основу для системы искусственного интеллекта, которую мы изучаем в этом и будущих исследованиях. Переходя от демонстрации возможностей в лаборатории к изучению систем ИИ в масштабах реального мира, мы делаем важный шаг к тому, чтобы сделать высококачественную медицинскую помощь доступной для всех с помощью передовых моделей медицинского интеллекта.

Компания Google провела фундаментальные исследования в области разговорного искусственного интеллекта в различных областях, включая диагностическое и управленческое мышление (AMIE), персонализированные медицинские рекомендации (PHA) и навигацию по медицинской информации (Wayfinding AI).

Заключение

Предстоящий запуск этого общенационального рандомизированного исследования в партнерстве с Included Health станет значительным шагом вперед в оценке нашего разговорного ИИ в здравоохранении. Переходя от моделирования условий и небольших исследований осуществимости к этому масштабному, реальному общенациональному рандомизированному исследованию, мы устанавливаем новый, высокий стандарт сбора доказательств для медицинского ИИ. Наша цель — тщательно изучить, как системы ИИ, опираясь на фундаментальные исследования, такие как AMIE, PHA и Wayfinding AI, могут быть безопасными и полезными в виртуальных рабочих процессах оказания медицинской помощи реальным пациентам и решать их проблемы. Этот поэтапный, основанный на доказательствах подход необходим для обеспечения безопасного и ответственного развития высококачественной медицинской помощи с использованием ИИ, чтобы расширить доступ к медицинской экспертизе для всех.

Благодарности

Мы благодарны за сотрудничество с Included Health . Это исследование — результат совместной работы многих команд Google, включая Google Research , Google DeepMind , Google Platforms and Devices и Google for Health .

Источник: research.google