0 просмотров

Эксперимент по уходу в конце жизни: использование холодного исчисления ИИ, чтобы подтолкнуть к самым человечным разговорам

Содержание

паллиативная помощь ИИ

Ежедневное электронное письмо, которое приходило в почтовый ящик врача Саманты Ванг в 8 часов утра, как раз перед утренним обходом, содержало список имен и предупреждение: эти пациенты подвергаются высокому риску смерти в течение следующего года.

Одно имя, которое всплывало снова и снова, принадлежало мужчине в возрасте 40 лет, который в предыдущем месяце был госпитализирован в больницу Стэнфордского университета с серьезной вирусной респираторной инфекцией. Он все еще был слишком болен, чтобы идти домой, но Ван была немного удивлена, что электронное письмо пометило его среди ее пациентов с наименьшей вероятностью выжить через год.

Статья в тему:  Игра с искусственным интеллектом, в которой вы встречаетесь со старыми друзьями

Этот список имен был сгенерирован машиной, алгоритмом, который пришел к своим выводам, сканируя медицинские записи пациентов. Электронное письмо было задумано как своего рода подталкивание, чтобы побудить Ван начать деликатный разговор со своим пациентом о его целях, ценностях и пожеланиях по уходу, если его состояние ухудшится.

Это заставило ее задуматься: почему он? И стоит ли ей прислушаться к предложению провести этот разговор?

Связанный: больной раком пересматривает свои пожелания в конце жизни, поскольку Covid-19 привлекает внимание к смертности

Подобные вопросы все чаще возникают у клиницистов в нескольких больницах и клиниках по всей стране, внедряющих передовые модели искусственного интеллекта в паллиативной помощи.Инструменты выдают холодные актуарные расчеты, чтобы побудить клиницистов задать тяжелобольным пациентам одни из самых сокровенных и глубоко человеческих вопросов: каковы ваши самые важные цели, если вы заболеете? Какие способности настолько важны в вашей жизни, что вы не можете представить свою жизнь без них? И если ваше здоровье ухудшится, сколько вы готовы пройти в обмен на возможность больше времени?

Как показало исследование STAT, больницы и клиники сталкиваются с трудными проблемами и выносят взвешенные решения, пытаясь вплести алгоритм с такими важными последствиями в структуру и без того сложного и лихорадочного рабочего процесса клинической команды. STAT поговорил с 15 клиницистами, исследователями, разработчиками и экспертами в области искусственного интеллекта и паллиативной помощи, чтобы понять, как такие модели искусственного интеллекта внедряются в Стэнфорде, Пенсильванском университете и общественной онкологической клинике недалеко от Сиэтла — и как они могут быть восприняты пациентами. и провайдеры, если они развернуты более широко.

Статья в тему:  Какие математические навыки нужны для вероятностей искусственного интеллекта

В то же время клиницисты и исследователи, экспериментирующие с этими системами, говорят, что они собирают ранние данные, которые позволяют предположить, что эти алгоритмы вызывают важные разговоры, которые в противном случае могли бы произойти слишком поздно или вообще не состояться в отсутствие ИИ. Это крайне необходимо, говорят они, в системе здравоохранения, где врачи уже давно слишком перегружены и не имеют достаточной подготовки, чтобы уделять первоочередное внимание разговорам с тяжелобольными пациентами об уходе в конце жизни.

«Много раз мы думаем об этом слишком поздно — и мы думаем об этом, когда у пациента декомпенсация, или он действительно, очень борется, или ему нужно какое-то срочное вмешательство, чтобы изменить его», — сказал Ван. врач стационарной медицины в Стэнфорде. Она обсуждала со своими пациентами заблаговременное планирование лечения задолго до того, как модель искусственного интеллекта начала побуждать ее к этому, но, по ее словам, алгоритм сделал ее суждения более четкими, потому что он «позволяет вам осознать это слепое пятно».

Есть много возможностей для улучшения.Когда дело доходит до выбора пациентов, которым могут быть полезны такие беседы, большинство больниц и клиник в настоящее время используют «специальную систему выявления пациентов, которая действительно позволяет вводить все виды явных и неявных предубеждений — и это означает, что мы привлекаем только некоторых время от времени нужных пациентов», — сказал Джастин Сандерс, врач паллиативной помощи в Онкологическом институте Дана-Фарбер и в больнице Brigham and Women's Hospital в Бостоне.

Статья в тему:  Как алгоритмы и искусственный интеллект изменили рынок

Сандерс, который не участвует ни в одном из развертываний моделей ИИ, работает с системами здравоохранения по всей стране в рамках программы по улучшению ухода за тяжелобольными. По его словам, использование ИИ многообещающе, потому что «любой систематический подход к выявлению людей для разговоров о серьезных заболеваниях — это улучшение по сравнению с тем, что происходит сейчас».

Архитекторы систем искусственного интеллекта описали, как тщательно выбирали, какой объем информации раскрывать своим пользователям, и, с другой стороны, какую информацию скрывать от врачей и пациентов. Например, ежедневные электронные письма, отправляемые клиницистам Стэнфорда во время развертывания прошлой зимой, не содержали никаких чисел рядом с именами пациентов, таких как расчет алгоритмом вероятности того, что отмеченный пациент умрет в следующие 12 месяцев.

«Это может показаться очень неловким и большим потрясением — эта зловещая сила предсказала, что вы можете умереть в ближайшие 12 месяцев».

Саманта Ванг, врач стационарной медицины, Стэнфорд

Все руководители клинических развертываний, с которыми связались для этой истории, заявили, что не рекомендуют клиницистам упоминать пациентам, что они были идентифицированы системой ИИ. Врачи говорят, что тоже не хотят поднимать этот вопрос. «Это может показаться очень неловким и большим потрясением — эта зловещая сила предсказала, что вы можете умереть в ближайшие 12 месяцев», — сказал Ван.

Клиницисты на передовой также выясняют, как сбалансировать свои собственные суждения с прогнозами ИИ, которые, согласно ранним данным, часто бывают ошибочными, когда дело доходит до выявления пациентов, которые действительно умирают. Как и Ван, несколько провайдеров сообщили STAT, что их иногда удивляет, кого из их пациентов алгоритм решает пометить.

Статья в тему:  A.i искусственный интеллект полный фильм где смотреть

Они также рассказали, что им приходится решать, что делать, если они не согласны с алгоритмом — либо потому, что они думают, что состояние здоровья пациента лучше, чем у ИИ, либо потому, что они хотят начать разговор с пациентом, о котором они беспокоятся, но который не был назван моделью. Врачи не могут спрашивать у ИИ его рассуждения.

И даже когда клиницисты соглашаются с рекомендациями алгоритма, они все равно должны решить, когда и как затронуть столь деликатную тему с пациентами, и каким разговорам отдать предпочтение, когда список имен длинный или день особенно беспокойный.

Рассмотрим пациента с вирусной инфекцией, который продолжал появляться в списке Ванга в январе. Во время его пребывания в больнице, которое включало пребывание в отделении интенсивной терапии, у него также были диагностированы ревматологические и сердечные заболевания, и ему было назначено более полудюжины лекарств.

Связанный: в сфере медицинских технологий возникает пропасть: в то время как некоторые компании растут, другие увольняют своих работников

В обычной ситуации этот мужчина не стал бы для Ван первоочередной задачей для разговора о конце жизни, потому что она предположила, что через год у него все будет хорошо, примерно 50 на 50. Но так как он продолжал помечаться алгоритмом, Ван решил поговорить с ним о своем опыте интубации в отделении интенсивной терапии с инвазивными катетерами и сильнодействующими препаратами, помогающими сохранить ему жизнь.

Статья в тему:  Кто придумал искусственный интеллект

«То, что случилось с тобой, было очень, очень страшно», — вспоминала Ван, когда говорила ему в тот зимний день, когда решила поднять эту тему.Она спросила его: что вы думаете об этом опыте? И готовы ли вы пройти через это еще раз, чтобы иметь еще немного времени?

Да, мужчина сказал Ван. Он сделает это снова.

Интимные беседы, побуждаемые этими системами искусственного интеллекта, являются результатом бесчисленных вариантов дизайна — о том, какие данные анализировать, каких пациентов отметить и как подтолкнуть занятых клиницистов.

Модели обычно строятся на основе данных, хранящихся в электронных медицинских картах, и основаны на различных методах машинного обучения. Они обучены и протестированы на тысячах точек данных пациентов, которые ранее лечились, включая их диагнозы, их лекарства, а также то, ухудшилось ли их состояние и умерли ли они. Некоторые модели также используют социально-экономические данные и информацию из страховых случаев.

После развертывания перед моделями ставится задача просеивать текущие медицинские записи пациентов, чтобы предсказать, подвержены ли они повышенному риску смерти в ближайшие недели или месяцы. Они полагаются на разные пороговые значения, чтобы определить, каких пациентов следует пометить как подверженных высокому риску — это немного похоже на то, как Google решает, какие результаты размещать на первой странице поиска.

Связанный с этим: системы искусственного интеллекта хуже диагностируют болезни, когда данные обучения искажаются по полу

Рассмотрим алгоритм, разработанный исследователями из Пенсильвании, который используется для выявления больных раком в местной системе здравоохранения. Он начинает с выявления только тех, кто, по его мнению, имеет не менее 10% шансов умереть в течение следующих шести месяцев, а затем сообщает о некоторых из этих пациентов клиницистам.

Статья в тему:  домино что такое искусственный интеллект

Другие модели, такие как коммерческая, разработанная Jvion, компанией по производству искусственного интеллекта в сфере здравоохранения из Джорджии, помечают пациентов в зависимости от того, как они выглядят по сравнению со своими сверстниками. По словам Джона Фроунфелтера, при развертывании в онкологической практике модель Jvion сравнивает всех пациентов клиники, а затем отмечает клиницистов, 1% или 2% из них, которые, по ее мнению, имеют самые высокие шансы умереть в следующем месяце. врач, который служит главным специалистом по медицинской информации Jvion.

Инструмент Jvion тестируется в нескольких онкологических клиниках по всей стране, в том числе в Northwest Medical Specialties, которая оказывает амбулаторную помощь онкологическим больным в пяти клиниках к югу от Сиэтла. Каждый понедельник координатор по уходу за пациентами в Northwest отправляет электронное письмо врачам практики со списком всех пациентов, которые алгоритм Jvion определил как находящиеся в группе высокого или среднего риска смерти в течение следующего месяца.

Эти уведомления также являются продуктом тщательного рассмотрения со стороны архитекторов систем ИИ, которые помнили о том, что передовые поставщики уже ежедневно получают множество предупреждений.

В Пенне врачи, участвующие в проекте, каждую неделю отмечают не более шести пациентов, а их имена сообщаются в утренних текстовых сообщениях. «Мы не хотели, чтобы клиницисты устали от кучи текстовых сообщений и электронных писем», — сказал Рави Парих, онколог и исследователь, возглавляющий проект.

Статья в тему:  Журналисты не понимают, как работает искусственный интеллект

По теме: Больницы неохотно делятся данными. Новая попытка картировать опухоли головного мозга с помощью ИИ получает помощь по-другому

Создатели системы Стэнфорда хотели не отвлекать и не сбивать с толку клиницистов прогнозом, который может быть неточным, поэтому они решили не включать в алгоритм оценку шансов того, что пациент умрет в ближайшие 12 месяцев.

«Мы не думаем, что вероятность достаточно точна, и мы не думаем, что люди — клиницисты — способны действительно правильно интерпретировать значение этого числа», — сказал Рон Ли, стэнфордский врач и клинический информатик, один из лидеров развертывания там.

После пилотного запуска в течение нескольких месяцев прошлой зимой Стэнфорд планирует внедрить инструмент этим летом в рамках обычного рабочего процесса; его будут использовать не только врачи, такие как Ван, но и эрготерапевты и социальные работники, которые ухаживают за тяжелобольными пациентами с целым рядом заболеваний и беседуют с ними.

Все эти варианты дизайна и процедуры составляют самую важную часть процесса: фактическую беседу с пациентом.

Стэнфорд и Пенн обучили своих клиницистов тому, как подходить к этим обсуждениям, используя руководство, разработанное Ariadne Labs, организацией, основанной врачом-писателем Атулом Гаванде. Среди рекомендаций для клиницистов: Спросите разрешения пациента на беседу. Проверьте, насколько хорошо пациент понимает свое текущее состояние здоровья.

И не бойтесь долгих минут молчания.

Есть одна вещь, которая почти никогда не упоминается в этих разговорах: тот факт, что дискуссия была вызвана, по крайней мере частично, искусственным интеллектом.

Статья в тему:  Что такое адаптивное обучение в искусственном интеллекте

Исследователи и клиницисты говорят, что у них есть веские причины не упоминать об этом.

«Сказать, что компьютер или математическое уравнение предсказали, что вы можете умереть в течение года, было бы очень, очень разрушительно, и пациентам было бы очень трудно это услышать», — сказал Ван из Стэнфорда.

По словам архитекторов системы, важно также максимально использовать то короткое время, которое врачи проводят с каждым пациентом.

«Когда у вас есть 30 или 40 минут, чтобы поговорить с кем-то, вы не хотите начинать разговор со слов, что алгоритм вас пометил, а затем тратить оставшиеся 29 минут, отвечая на их вопросы об этом», — сказал биомедицинский информатик из Стэнфорда Нигам Шах. , один из лидеров выкатки там.

Связанный: Несмотря на экономический спад, крупные компании в области технологий здравоохранения привлекают значительное финансирование

Решение о начале разговора о предварительном планировании лечения также зависит от многих других факторов, таких как мнение врача, симптомы пациента и результаты лабораторных исследований.

«Мы прямо сказали клиницистам: «Если алгоритм будет единственной причиной, по которой вы разговариваете с этим пациентом, это недостаточно веская причина для разговора, потому что алгоритм может ошибаться», — сказал он. Пенн Парих.

В самых строгих технических терминах алгоритмы не могут ошибаться: они просто предсказывают, какие пациенты подвержены повышенному риску смерти в ближайшее время, а не то, умрут ли они обязательно. Но эти оценки риска являются всего лишь оценками — системы иногда отмечают пациентов, которые не умирают в ближайшие недели или месяцы, или пропускают пациентов, которые умирают, как показывает небольшой поток ранних исследований.

Статья в тему:  Какие доли мозга у искусственного интеллекта

В ходе исследования алгоритма Пенна исследователи изучили, как поживают более 25 000 больных раком после того, как система ИИ предсказала их риск смерти в следующие шесть месяцев. Среди тех пациентов, для которых алгоритм предсказывал высокий риск смерти в этот период, 45 % действительно умерли, по сравнению с 3 % пациентов, для которых предсказывала модель, низкий риск смерти в этот период.

По словам Фраунфелтера из Jvion, на Северо-Западе существует почти 40-процентная вероятность того, что пациенты, отмеченные моделью Jvion как пациенты с высоким риском, умрут в следующем месяце.

Эрик Тополь, кардиолог и эксперт по искусственному интеллекту в Scripps Research в Сан-Диего, сказал, что без более точных моделей он скептически относится к роли систем искусственного интеллекта в паллиативной помощи. «Я бы не подумал, что это особенно хорошее применение ИИ, пока не будет показано, что используемый алгоритм чрезвычайно точен», — сказал Тополь. «В противном случае это не только увеличит нагрузку на занятых врачей, но и может вызвать беспокойство в семьях пострадавших пациентов».

Существует также несоответствие между задачей этих моделей — прогнозированием шансов пациента на смерть — и тем, как они на самом деле используются — попытаться определить, кто больше всего выиграет от разговора о предварительном планировании лечения.

«Ярлык, который вам нужен, звучит так: «Получит пользу от паллиативной помощи». Но ярлык, который вы прогнозируете, звучит так: «Умрет».

Статья в тему:  Какое поколение компьютеров использовало искусственный интеллект

Стэнфордский биомедицинский информатик Нигам Шах

Как выразился Шах из Стэнфорда: «Ярлык, который вы хотите, это: «Получит пользу от паллиативной помощи». Но ярлык, который вы прогнозируете, будет: «Умрет».

Новые данные показывают, что даже когда модели отмечают не тех пациентов, у них есть потенциал, чтобы стимулировать больше разговоров о помощи в конце жизни и, возможно, также стимулировать более качественную помощь.

Важно отметить, что эти модели ИИ еще предстоит протестировать с использованием золотого стандарта дизайна исследования, в котором бы сравнивались результаты, когда некоторым клиникам или пациентам случайным образом назначают использовать инструмент ИИ, а другим случайным образом назначают обычные стратегии для поощрения разговоров о конце лечения. забота о жизни. Вместо этого исследования, представленные до сих пор, в основном были сосредоточены на сравнении результатов в данной больнице или практике до и после внедрения инструмента.

Взгляните на данные, представленные в мае на моделях Penn и Jvion на виртуальном собрании Американского общества клинической онкологии, большом ежегодном собрании по борьбе с раком, за которым пристально следят онкологи всего мира.

В другом исследовании алгоритма Пенна исследователи обнаружили, что, когда онкологические клиники системы здравоохранения начали использовать алгоритм, 4% посещений пациентов включали задокументированный разговор о пожеланиях и целях пациента — по сравнению с 1,2% посещений за несколько недель до появления алгоритма. был выкатан.

Статья в тему:  домино что такое искусственный интеллект

Исследование внедрения модели Jvion на Северо-Западе показало, что количество консультаций по паллиативной помощи увеличилось на 168% за 17 месяцев после развертывания инструмента по сравнению с пятью месяцами ранее. И скорость, с которой пациентов Северо-Запада направляли в хосписы, подскочила в восемь раз.

В тренде сейчас: «Массовое заключение — одна из величайших проблем здравоохранения нашего времени»: Макартур «гений» Эмили Ван о поиске решений

В течение периода исследования модель искусственного интеллекта Jvion выявила 886 пациентов Northwest с высоким риском смерти в следующем месяце. Одна из них была пожилой женщиной; она жила одна, и у нее был рак груди, который распространился на ее печень.Она была пациенткой Северо-Запада в течение многих лет и хорошо реагировала на пероральную химиотерапию, хотя часто жаловалась на то, что лечение утомляло ее.

Вот почему ее врач, Сибель Блау, была так удивлена, увидев ее однажды в прошлом году в своем списке пациентов с высоким риском. Обеспокоенный, Блау договорился о том, чтобы пациент пришел на прием позже в тот же день. Подруга отвезла ее в клинику, где ей сдали кровь. Все вроде бы нормально, и пациента отправили домой.

Затем в клинику позвонила подруга: «Пациентка потеряла сознание, как только вернулась домой. Выяснилось, что у нее была инфекция мочевыводящих путей, из-за которой у нее развился сепсис; она могла бы умереть, если бы не получила своевременную помощь, сказал Блау.

Статья в тему:  Журналисты не понимают, как работает искусственный интеллект

Пациент ответил на ее антибиотики, и вскоре казался нормальным. Но вскоре после этого модель ИИ снова заметила ее.

Блау снова вызвал пациентку в клинику и сел поговорить с ней, чтобы выяснить, что не так. На этот раз, однако, это была болезнь другого рода.

«Когда я говорю вам, что устал от этой химиотерапии, я действительно имею это в виду», — вспоминает Блау слова пациента. Пациент сказал ей: я просто хочу пойти. Мое тело становится слабее.

В каждом случае Блау была благодарна за то, что модель Jvion заметила ее пациента. По ее словам, у нее нет времени говорить о конце жизни во время каждого визита к пациенту, и это было бы неуместно. «Это инструмент, который делает меня на один шаг ближе к тому, чтобы задать правильный вопрос», — сказал Блау.

Во второй раз правильный вопрос привел пациента к решению прекратить химиотерапию и обратиться в хоспис.

Через несколько месяцев она мирно скончалась.

Это часть годичного цикла статей, посвященных использованию искусственного интеллекта в здравоохранении, который частично финансируется за счет гранта Фонда Содружества.

голоса
Рейтинг статьи
Ссылка на основную публикацию
0
Оставьте комментарий! Напишите, что думаете по поводу статьи.x
Adblock
detector