IBM Watson, Harvard e il MIT di lavoro su algoritmi che prevedere gli attacchi di cuore
Il progetto triennale che mira a produrre AI modelli in grado di analizzare dati genomici, stato di salute e biomarcatori per predire l’insorgenza di attacchi di cuore e altre condizioni di salute.
Il regno UNITO Servizio Sanitario Nazionale continua a soffrire la più lunga stretta dei finanziamenti, poiché è stato stabilito di 71 anni fa. Che la pressione finanziaria ha portato il servizio di obiettivi mancati per quanto tempo i pazienti dovrebbero essere indirizzati ad un medico per gli ultimi tre anni e i tempi di attesa in pronto soccorso per essere a livelli record.
Tale è la finanziaria e l’assunzione di personale di pressione sul servizio, che parla di come i recenti progressi nel campo dell’intelligenza artificiale (AI), che potrebbe essere applicato per il servizio sanitario nazionale potrebbe sembrare fantasiosa.
Ancora il Professor Tony Giovani, nazionale direttore clinico per l’innovazione a NHS in Inghilterra, ritiene che l’assistenza sanitaria è a un punto di svolta, in cui il machine-learning tecnologia potrebbe carburante enormi progressi in ciò che è possibile.
“Penso che l’assistenza sanitaria è a capo di uno di quei giganti-salto momenti nei prossimi cinque a 10 anni e AI sta per essere uno strumento chiave che ci consente di prendere quel passo da gigante”, ha detto, parlando ad un evento a Londra organizzato dal King’s Fund e IBM Watson Salute.
Giovani evidenziato tecnologie che vanno dai droni alla robotica essere considerati e utilizzati nel NHS, che approfitta di recenti progressi nelle tecniche di machine learning un campo di AI.
Analizzando le scansioni del cervello di vittime di ictus – Viz.ai
Una delle prime aziende ad ottenere l’approvazione della FDA per un AI algoritmo, secondo i Giovani, Viz.ai offre un sistema che scandaglia le immagini di CT (Tomografia Computerizzata) esegue la scansione del cervello per i segni di danni a seguito di colpi.
“Quando hai un regionale stroke center si potrebbe dire, ‘Che CT non ho bisogno di guardare prima?’, e ti permette di lavorare il vostro senso attraverso il palo, ma c’è qualcuno che si potrebbe salvare il loro cervello se sei intervenuto oggi.”
VEDI: Come implementare l’IA e il machine learning (ZDNet relazione speciale) | Scaricare il report in formato PDF (TechRepublic)
Il sistema aiuta a smistare le scansioni, evidenziando per medici, i pazienti che hanno bisogno di un trattamento urgente, dice Young.
Come macchina di apprendimento di tecnologia alimentata in sanità, Giovani, dice la società dietro il sistema è stato co-fondato da un medico, un chirurgo ortopedico pediatrico presso il st. Bartholomew’s Hospital di Londra.
Spotting tumori cerebrali – Microsoft
Microsoft sta lavorando con i medici all’Ospedale Addenbrooke a Cambridge al treno algoritmi di apprendimento automatico per posto tumori cerebrali in 3-D di risonanza magnetica imaging (MRI).
Attraverso la formazione dei sistemi di risonanza magnetica in cui i tumori sono state evidenziate, il sistema può imparare a scegliere gliomi di alto grado, tumori del tessuto gliale all’interno dei neuroni nel cervello, e di farlo con un ragionevole grado di precisione.
Young dice che tali approcci aiutare i radiologi più rapidamente identificare le scansioni che necessitano di seguito, “l’assunzione di un uomo-un intenso processo di pianificazione della radioterapia campo e in realtà sovralimentazione che radiologo in modo che possano fare più di queste mappe in un giorno”.
L’evidenziazione della malattia polmonare – Optellum
Composto di machine learning e di clinici esperti che si sono incontrati all’Università di Oxford, computer-vision lab, Optellum è in grado di analizzare la tac di noduli al polmone per aiutare i medici a localizzare i segni della malattia polmonare.
“Optellum fare imaging di noduli polmonari di 1cm o meno”, dice il Giovane.
“Hanno avuto, fino a circa il 98% di sensibilità e specificità per essere in grado di dire a voi il primo TC se 1cm nodulo è maligno o meno. Così, cambiando completamente il modo di gestire quelle particolari condizioni.”
La rilevazione di malattie degli occhi – Google DeepMind
Un ben pubblicizzato esempio, Google DeepMind ha collaborato con artisti del Moorfields Eye Hospital di formare una IA per la scansione di immagini di pazienti retine per i segni di malattia dell’occhio, prima di mettere in risalto le potenziali anomalie nelle scansioni, e quindi fare raccomandazioni di trattamento.
AI-chirurgia guidata
Il giovane è fiducioso circa le prospettive per l’apprendimento automatico di sistemi che aiutano i chirurghi, attraverso sistemi che aiutano i medici a migliorare le loro competenze chirurgiche, evidenziando il simulatore interattivo chirurgica forniti da regno UNITO a base di Toccare un Intervento chirurgico.
“Ora ho visto il primo al mondo dimostrazione di vivere AI-guida durante un laparoscopica robotica operazione,” ha detto.
“Il loro computer-sistemi di visione sono stati sviluppati in modo si può fare una mappa, sullo schermo di fronte a voi, che gli organi sono e quali sono gli strumenti che entrano in gioco. Si possono confrontare le loro [i chirurghi che eseguono l’operazione] per il leader mondiale dei chirurghi, dicendo loro come si sta eseguendo. Wow, veramente sorprendente.”
Drone forniture per ospedali
Ispirato dal lavoro fatto da aziende come la Zipline e Matternet per fornire sangue e campioni patologia tra ospedali utilizzo di droni, il Giovane ha detto che il NHS è stato anche alla ricerca di testare il drone di consegne tra ospedali.
“Abbiamo lavorato con UK Space Agency e Nesta attraverso il loro Volare Alto rapporto di vedere come si potrebbe creare un ambiente sicuro corridoi in città – forse lungo il Tamigi, tra Ragazzi e St Thomas’ [Ospedali]”, ha detto, aggiungendo che un direttore sanitario e da Lincolnshire, aveva chiesto proprio la settimana scorsa se non sarebbe possibile l’utilizzo di droni per risolvere un problema di recapito tra un paio di ospedali.
“Spero che ci sarà a partire con le prove e il lavoro con i partner nel prossimo anno.”
Robotica di stoccaggio e logistica
Guardando più lontano, il Giovane crede che il NHS può imparare dal robotica tecnologie utilizzate da retail azienda di tecnologia Ocado nei suoi magazzini automatizzati.
“Questo è il più importante esempio di robot autonomi in adempimento di una funzione. Questo è un settore che non aveva AI sei anni fa e si sono concentrati su di AI in aree molto specifiche e sono ora mondiale-leader in questa tecnologia”, ha detto, evidenziando l’impresa di recente multi-miliardi di dollari per affrontare costruire 20 centri compimento per NOI catena di supermercati Kroger.
Egli ha ipotizzato che ci potesse essere un ruolo per tecnologie simili “sul NHS siti” per aiutare a mantenere gli ospedali fornito di attrezzature mediche e di assicurarsi che l’attrezzatura è stata consegnata quando necessario.
VEDERE: Sensore piacerebbe enterprise: IoT, ML, e big data (ZDNet relazione speciale) | Scaricare il report in formato PDF (TechRepublic)
“È il periodo più emozionante nel settore sanitario, credo sia come quando la stampa è arrivato a 500 anni fa e democratizzato l’accesso all’istruzione,” ha detto il Giovane.
“Che si tratti di intelligenza artificiale, tecnologia avanzata, robotica, i social network, la personalizzazione di tutto il genoma, del tutto quei piccoli passi che abbiamo preso per un numero di anni ora stanno unendo per fare un grande balzo in avanti per la sanità”.
Il NHS è dovuto per ricevere una £a 20,5 miliardi di iniezione di liquidità, che può aiutare a finanziare alcuni di questi progressi, anche se tale importo viene distribuito su cinque anni al 2024, rientrano generalmente al di sotto del 4% su base annua necessario solo per mantenere l’attuale livello di servizio, secondo Helen McKenna, senior fellow per la politica e la comunicazione presso Il King’s Fund, il SSN incentrato think tank.
“Il lungo periodo storico di aumento del NHS finanziamento è di circa il 4%, e la crescita non ha effettivamente raggiunto un tale livello dal 2010-11,” ha detto.
Lei ha una più misurata assumere potenzialità della tecnologia per aiutare il NHS a un difficile punto della sua storia, dove è alle prese con “l’enorme carenza di personale”, “performance operativa” problemi”, e di un diffuso deficit finanziari in health trust.
“E’ davvero importante per non dimenticare da dove siamo attualmente,” ha detto.
“La cura e la salute del sistema deve cambiare e noi tutti lo sappiamo… ma è importante ricordare che l’AI e l’analisi dei dati sono, in definitiva, gli strumenti per poter affrontare le grandi sfide di oggi”.
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