科学＆テクノロジー

AIは放射線科医の仕事のために来ていました。これまでのところ、それらはより効率的です。

9年前、世界有数の人工知能科学者の1人が絶滅危ed種の職業種を選び出しました。「人々はすべきです 今すぐ放射線科医のトレーニングをやめなさい、」ジェフリー・ヒントンは、5年以内にAIがその分野で人間を上回ることは「完全に明白」だと付け加えました。今日、放射線科医 - 病気を診断して治療するために体の中を見ている医療画像の医師の専門家 - は依然として高い需要があります。 最近の研究 アメリカの放射線大学から、2055年まで着実に成長している労働力を投影しました。ヒントン博士、誰が授与されましたか 物理学のノーベル賞 昨年、AIの先駆的な研究では、技術がヨブキラーとしてではなく、そのテクノロジーが大きな影響を与えることを大いに正しいものでした。これは、メインキャンパスがミネソタ州ロチェスターにある国内の主要な医療システムの1つであるメイヨークリニックの放射線科医に当てはまります。近年、彼らはAIを使用して画像を削り、日常のタスクを自動化し、医療異常を特定し、病気を予測することを始めました。 AIは「2番目の目」としても機能します。「しかし、それは放射線科医に取って代わるでしょうか？私たちはそうは思いませんでした」と、メイヨークリニックの放射線学の議長であるマシュー・コールストロム博士は言いました。 「私たちはそれがどれほど難しいか、そしてすべての関係があることを知っていました。」コンピューターの科学者、労働者の専門家、政策立案者は、AIが最終的に労働力でどのように展開するかについて長い間議論してきました。それは賢いヘルパーであり、人間のパフォーマンスを向上させ、ロボットの代理人であり、何百万人もの労働者を追い払うでしょうか？チャットボットの背後にある最先端のテクノロジーが 予想よりも速く改善します。 Silicon ValleyのOpenai、人類、その他の企業のリーダーは、AIが数年以内にほとんどの認知タスクで人間を食いつぶすと予測しています。しかし、多くの研究者は、電気やインターネットなど、過去の地震発明に沿ったより漸進的な変化を予測しています。放射線科医の予測された絶滅は、ケーススタディを提供します。これまでのところ、AIは、誰の仕事をするのではなく、効率を高め、人間の能力を拡大するための強力な医療ツールであることが証明されています。医学のAIの開発と展開に関しては、放射線学は主要な標的でした。食品医薬品局が医学で使用するために承認された1,000を超えるAIアプリケーションのうち、約4分の3が放射線科です。 AIは通常、肺病変や乳房の塊などの特定の異常の特定と測定に優れています。「驚くべき進歩がありましたが、これらのAIツールはほとんどのことを探しています」と、ペンシルバニア大学のペレルマン医学部の放射線学の教授であり、ジャーナルの編集者であるチャールズ・E・カーン・ジュニア博士は言いました。 放射線学：人工知能。放射線科医は、研究画像よりもはるかに多くのことを行います。彼らは他の医師や外科医に助言し、患者と話し、報告書を書いて医療記録を分析します。臓器中の疑わしい組織クラスターを特定した後、彼らは特定の病歴を持つ個々の患者にとって何を意味するのかを解釈し、長年の経験を奪います。マサチューセッツ工科大学の労働エコノミストであるデイビッド・オートルは、AIが「人々が実際に行う仕事の複雑さを過小評価している」と述べた。Mayo Clinicでは、AIツールが忙しい医師の作業ルーチンに合うように研究、開発、調整されています。スタッフは、ヒントン博士の運命の予測以来、400人以上の放射線科医に55％成長しました。AI燃料の画像認識の警告と進歩に拍車をかけられた2016年、放射線科のリーダーは、技術の潜在的な影響を評価するためにグループを集めました。「私たちが最初にすべきことは、このテクノロジーを使用して私たちを改善することだと考えました」とCallstrom博士は回想します。 「それが私たちの最初の目標でした。」彼らは投資することにしました。今日、放射線科には、AI科学者、放射線研究者、データアナリスト、ソフトウェアエンジニアを含む40人のAIチームがあります。彼らは、組織分析装置から疾患予測因子まで、一連のAIツールを開発しました。そのチームは、腎臓、膀胱、生殖器官に焦点を当てているセオドラ・ポトッツケ博士のような専門家と協力しています。彼女は、放射線科医の「他の医師の医師」としての役割を説明し、イメージングの結果を明確に伝え、支援と助言をしています。Potretzke博士は、腎臓の量を測定するAIツールで協力しています。腎臓の成長は、嚢胞と組み合わせると、血液検査で現れる前に腎機能の低下を予測できます。過去には、彼女は腎臓の体積を主に手で測定し、画面上の定規に相当しました。結果はさまざまで、雑用は時間がかかりました。Potretzke博士は、部門のAIチームと協力しながら、コンサルタント、エンドユーザー、テスターを務めました。彼女は、さまざまな組織用の色分けがあるソフトウェアプログラムの設計を支援し、測定値を確認しました。今日、彼女はコンピューターの画面に画像を持ち出し、アイコンをクリックし、腎臓の体積の測定値が即座に表示されます。彼女が腎臓のイメージを調べるたびに15〜30分を節約し、一貫して正確です。「これは、効率と正確さのためにAIに非常に快適に渡すことの良い例です」とPotretzke博士は言いました。 「それは増強、支援、定量化することができますが、私はテクノロジーに対する解釈的な結論をあきらめる場所にいません。」ホールの下で、スタッフの放射線科医であるフランシス・バッファー博士は、多くの場合バックグラウンドでAIがフィールドに適用されたさまざまな方法を説明しました。 MRIおよびCTスキャナーのメーカーは、AIアルゴリズムを使用して画像の撮影をスピードアップし、それらをきれいにしていると彼は言いました。AIはまた、異常な成長の最高の確率を示す画像を自動的に識別し、基本的に放射線科医に「最初にここを見てください」と伝えます。別のプログラムは、医療の焦点が他の場所にある場合でも、心臓または肺の血栓の画像をスキャンします。「AIは現在、ワークフローのいたるところにあります」とバッファー博士は言いました。全体として、メイヨークリニックは250を超えるAIモデルを使用しており、どちらも内部で開発され、サプライヤーからライセンスされています。放射線科および心臓病部門は、最大の消費者です。場合によっては、新しいテクノロジーは、人間の能力を超えた洞察への扉を開きます。 1つのAIモデルは、心電図からのデータを分析し、心臓の細動、心臓のリブリル化を発症する可能性が高い患者を予測します。放射線科の研究プロジェクトでは、AIアルゴリズムを採用して、膵臓の形状と質感の微妙な変化を識別し、従来の診断の2年前までがんを検出します。メイヨークリニックチームは、他の医療機関と協力して、より多くのデータに関するアルゴリズムをさらにテストしています。「数学は人間の目ができないことを見ることができます」と、ヘルスシステムのデジタルイニシアチブを監督するメイヨークリニックプラットフォームの社長であるジョン・ハラムカ博士は言いました。AIの楽観主義者であるHalamka博士は、この技術が医学を変革すると考えています。「5年後、AIを使用しないのは医療過誤になるでしょう」と彼は言いました。 「しかし、それは人間とAIが一緒に働くことになるでしょう。」ヒントン博士は同意します。振り返ってみると、彼は2016年に彼があまりにも広く話したと信じている、と彼は電子メールで言った。彼は、彼が純粋に画像分析について話していることを明確にしておらず、タイミングについて間違っていたが、方向ではなかったと彼は付け加えた。数年で、ほとんどの医療画像解釈は「AIと放射線科医の組み合わせによって行われ、精度の向上に加えて放射線科医がはるかに効率的になります」とヒントン博士は言いました。 #AIは放射線科医の仕事のために来ていましたこれまでのところそれらはより効率的です