În martie 2019, cercetători de la Școala de medicină a Universității Stanford au prezentat rezultatele preliminare ale studiului numit Studiul Apple al inimii, un studiu virtual care a inclus 420 000 de participanți.
Concluziile cercetătorilor au fost că tehnologia portabilă poate identifica iregularitățile pulsului, pe care teste ulterioare le-au confirmat drept fibrilație atrială, o cauză importantă a atacurilor de cord. Această condiție medicală este forma cea mai comună de aritmie cardiacă și apare când camerele superioare ale inimii nu bat într-un mod coordonat. Ea rămâne uneori nedepistată, deoarece multe persoane nu au simptome.
Studiul a fost lansat în noiembrie 2017, cu sponsorizarea companiei Apple Inc., pentru a determina dacă aplicațiile mobile care folosesc date de la un senzor de puls incorporat în unele ceasuri smart de la Apple Inc. pot identifica fibrilația atrială.
Concluziile principale ale studiului includ următoarele aspecte:
- în total, numai 0.5% dintre participanții la studiu au primit notificări privind un puls neregulat, important de notat în contextul în care mulți specialiști exprimaseră inițial preocuparea cu posibilitatea supra-notificării.
- comparațiile dintre depistarea iregularităților de puls de către ceasul Apple și înregistrările simultane ale plasturelui electrocardiografic au arătat că algoritmul de detectare a pulsului are o valoare predictivă pozitivă de 71%. În 84% din timp, pacienții care au primit notificări de puls neregulat au fost găsiți cu fibrilație atrială în momentul în care a fost trimisă notificarea.
- o treime (34%) dintre participanții care au primit notificări de puls neregulat și s-au monitorizat în continuare folosind un plasture ECG pentru mai mult de o săptămână au fost depistați cu fibrilație atrială.
- 57% dintre participanții care au primit notificări de puls neregulat și-au facut programare la medic.
Lloyd Minor, Decanul Școlii de Medicină de la Stanford University, a declarat că “rezultatele studiului subliniază rolul potențial pe care tehnologiile digitale inovative îl pot juca în construirea unui sistem de îngrijiri medicale mai previzibil și cu accent mai mare pe prevenție”. Matt Kearney, Director Clinic la nivel național al Departamentului de Prevenție a Bolilor Cardiovasculare din cadrul National Health Service (Serviciul Național de Sănătate) al Marii Britanii, recunoaște, de asemenea, că tehnologiile smart folosite în telemedicină, precum dispozitivele Apple de depistarea a neregularităților pulsului, îi pot educa pe tinerii care nu au alte simptome în privința riscurilor cardiovasculare și pot identifica cazuri care au nevoie de tratament.
Și, totuși, aceste dispozitive au iscat și o discuție aprinsă printre specialiști, având în vedere grija cu care sunt dezvoltate, în general, programele de screening medical. Există o dezbatere aprinsă și în privința modului în care medicii ar trebui să gestioneze cazurile de fibrilație atrială depistate de aceste dispozitive.
Sângele se poate acumula în diverse părți ale camerelor și poate forma cheaguri. Pacienții cu fibrilație atrială au un risc de a suferi un atac de cord de 5 ori mai mare. Condiția aceasta se poate trata cu destul de mult succes cu substanțe care subțiază sângele, dar acestea aduc anumite riscuri, în principal riscul de sângerare excesivă. Se estimează că fibrilație atrială este prezentă la circa 2% din populație. Pe de altă parte, având în vedere că riscul de fibrilație atrială crește semnificativ odată cu vârsta, aceasta este relativ rară la posesorii de Apple, care, în general, sunt mai tineri și mai sănătoși.
Johnathan Mant, profesor de cercetare în asistența primară la Universitatea Cambridge, conduce un studiu cu persoane în vârstă de peste 65 de ani pentru a descoperi dacă screening-ul pentru fibrilație atrială poate preveni atacul de cord sau chiar demența. Dr. Mant afirmă că fibrilație atrială, dacă este identificată clinic, este importantă și merită tratată, dar acest lucru poate să nu fie adevărat pentru cazurile identificate prin dispozitivele smart phones sau alte dispozitive smart.
Anumiți cercetători din domeniul sănătății publice au avertizat că screening ul pentru fibrilație atrială poate duce la multe rezultate fals-pozitive și fals-negative și că această problemă ar putea fi înrăutățită de tehnologiile smart devices.
Carl Heneghan, profesor de medicină bazată pe dovezi la Universitatea Oxford, spune că aceste smart devices scurt-circuitează sistemele obișnuite de guvernanță care se asigură că programele de screening nu fac rău. El avertizează și că rezultatele fals-pozitive pe care le pot genera aceste dispozitive pot crea o cantitate importantă de muncă inutilă.
De asemenea, mulți specialiști atrag atenția că, în ceea ce privește rezultatele pe care le generează algoritmii de inteligență artificială, aceștia se axează pe dimensiunea populațională și nu pe cea individuală, ceea ce poate fi o provocare potențială în contextul încercării de dezvoltare a medicinei personalizate.
“Ce s-ar întâmpla dacă algoritmii nu ar mai fi interesați în dezvoltarea unui model care să poată prognoza reacțiile a 100 000 de oameni, ci de dezvoltarea a 100 000 de modele pentru a prognoza reacțiile fiecărei persoane la nivel individual? Ce s-ar întâmpla dacă datele proprii unei persoane ar fi analizate în timp astfel încât algoritmii de inteligență artificială să ne poată oferi o înțelegere mai bună a propriei persoane?” Specialiștii care pun astfel problemă atrag atenția că a da fiecăruia dintre noi posibilitatea de a înțelege propriul comportament și a de prognoza consecințele acestuia ar fi o abordare mult mai eficace din punct de vedere al educației pentru sănătate și al prevenției.
Din categoria provocărilor pe care specialiștii cred că folosirea inteligenței artificiale le aduce sistemelor de sănătate este și nevoia de educație medicală continuă pentru ca profesioniștii din sistem să poată folosi tehnologia digitală, precum și nevoia ca această tehnologie să fie ușor de folosit.
De exemplu, tehnicile de inteligență artificială care folosesc rețelele neurale complexe. O rețea neurală este o categorie de învățare folosind inteligența artificială care este modelată după creierul uman, cu un algoritm complex care permite calculatorului să învețe prin incorporarea de noi date. Un exemplu comun a ce poate executa o rețea neurală cu algoritm de inteligență artificială este recunoașterea unor imagini sau obiecte prin analizarea tiparelor recurente din imaginile care i-au fost prezentate anterior, ceea ce îi permite să categorizeze imagini noi. Astfel, tehnicile de inteligență artificială bazate pe rețele neurale au atins performanțe remarcabile în ultimii 5 ani. Și, totuși, infrastructura necesară pentru a rula asemenea algoritmi este încă în stadiu incipient și puține persoane au acum competențele tehnice necesare pentru a le opera.
De asemenea, mulți profesioniști din sistemul de sănătate recunosc că este încă relativ dificil pentru ei să accepte sugestiile de diagnostic care rezultă din folosirea diverșilor algoritmi de inteligență artificială. Este foarte probabil că în curând se vor introduce cursuri de inteligență artificială în educația medicală pentru ca aceasta să nu fie percepută ca o amenințare la adresa medicilor, ci ca un ajutor, un amplificator de cunoștințe medicale. Folosirea acestor algoritmi le poate permite profesioniștilor din sistem să aibă mai mult timp pentru sarcini de complexitate mai mare.
Organizația Mondială a Sănătății (OMS) a subliniat și ea provocarea pornită din nevoia de a pregăti profesioniștii din sănătate pentru a opera cu succes toate aceste tehnologii digitale și tehnici de inteligență artificială și, de asemenea, și nevoia ca sistemele de sănătate să asigure o guvernanță și coordonare eficientă pentru diversele tehnologii și tehnici nou aparute, pentru a evita fragmentarea folosirii lor, ceea ce ar duce la rezultate sub-optime.
Bernardo Mariano, responsabilul cu sistemele informatice de la OMS, a afirmat că folosirea tehnologiilor digitale și a inteligenței artificiale în medicină nu sunt suficiente, pe cont propriu, pentru a schimba sistemele de sănătate. Sistemele de sănătate trebuie să se adapteze pentru a putea integra și folosi fluxul crescut de informații. De asemenea, pacienții trebuie să fie încrezători că datele lor sunt în siguranță.
Recomandările făcute de OMS autorităților naționale de sănătate publică le încurajează pe acestea să analizeze sistemele naționale și să le creeze condițiile de adaptare la noua realitate digitală, punând în centrul preocupărilor lor siguranța datelor pacienților.
OMS a dezvoltat și recomandări cu privire la telemedicină, care are potențialul de a facilita accesul persoanelor din zone îndepărtate la servicii de sănătate prin folosirea telefoanelor mobile, a portalurilor online sau a altor dispozitive digitale. OMS subliniază că telemedicina este un suplement valoros pentru interacțiunile față-în-față, dar nu le poate înlocui complet. Este important și ca telemedicina să nu pună nicio clipă în pericol grupurile vulnerabile.
Folosirea inteligenței artificiale în medicină are un potențial pozitiv extraordinar, însă mai trebuie făcute multe eforturi de îmbunătățire a actualelor tehnologii, algoritmi și dispozitive înainte ca soluțiile pe bază de inteligență artificială să fie folosite pe scară largă în cel mai sigur și etic mod, mai ales din punctul de vedere al grupurilor vulnerabile.
Societatea, în ansamblul ei, trebuie să contribuie la dezvoltarea cadrului de reglementare, inclusiv în privința protecției datelor cu caracter personal, și aducerea în discuție publică a aspectelor socio-culturale relevante, ca, de exemplu, așteptările privind modul și frecvența interacțiunii cadru medical-pacient.
Mirela Mustață – Redactor executiv E-asistent
Traducere și adaptare după:
https://peltarion.com/article/challenges-of-implementing-ai-in-healthcare
Articolul ”Don’t be still, my monitored heart”” (Nu te opri, inima mea monitorizata”) – The Economist, 6 aprilie
Data Science Central
https://www.techradar.com/news/what-is-a-neural-network
