Nelle mani qualificate dell'oncologo Dr Raj Jena, l'intelligenza artificiale sta risparmiando non solo il tempo, ma vive. L'anno scorso lo specialista, che lavora all'ospedale di Addenbrooke nell'East of England, è stato nominato primo professore clinico di AI nel Regno Unito in oncologia delle radiazioni presso l'Università di Cambridge.
Nel primo di una serie di profili che esplorano il modo in cui l'IA sta trasformando lavori specifici, dice ai tempi finanziari che ora divide la sua settimana tra vedere i pazienti e la ricerca di tecnologie che promettono di migliorare le loro cure. Nel 2018, Jena ha co-definito con Microsoft uno strumento chiamato Osairis che ha accelerato enormemente il processo di pianificazione del trattamento per coloro i cui tumori sono suscettibili alle radiazioni.
In tutti i tipi di cancro, circa il 40 % dei pazienti curati avrà una qualche forma di trattamento con radioterapia. Tuttavia, tracciare il percorso corretto per il raggio di radiazioni, per garantire che non vi siano danni collaterali a organi e tessuti sani, richiede una calibrazione precisa.
In precedenza questo processo doveva essere eseguito manualmente e ha impiegato fino a due ore; La pressione del lavoro significava che i clinici finivano spesso per completarlo a casa ai loro tempi.
Abilitato da Osairis, i calcoli richiedono solo pochi minuti e medio “i pazienti con carcinoma prostatico o il cancro alla testa e al collo possono completare il trattamento con la radioterapia e, si spera, essere curati, nella metà delle volte a cui erano soliti”, afferma Jena. Il programma è stato addestrato su migliaia di casi curati in ospedale, dando a Jena e ai suoi colleghi fiducia nella sua robustezza. Ora stanno condividendo la loro esperienza a livello globale.
Le modifiche che possono accelerare la cura sono molto necessarie. Gli ultimi dati provvisori provenienti da NHS in Inghilterra mostrano che nel giugno di quest'anno solo il 36 % dei pazienti aveva iniziato il trattamento della radioterapia entro 62 giorni-una scarsa performance contro un obiettivo nazionale dell'85 %, afferma il dott. Nicky Thorp, vicepresidente per l'oncologia clinica presso il Royal College of Radiologi.
Man mano che il campo dell'IA si evolve, l'impatto sulla forza lavoro sanitaria sta diventando più chiaro. Pritesh Mistry, un membro delle tecnologie digitali del King's Fund, un think-tank con sede a Londra, afferma che ci sono segni che il più grande effetto finora è stato nel campo di imaging medico, dove i progressi nell'intelligenza artificiale potrebbero teoricamente ridurre il numero di personale richiesto o consentire ai dipendenti meno altamente qualificati di svolgere alcune funzioni.
“Un AI di alto livello [programme] può automatizzare le attività parzialmente o interamente. Può semplificare le attività, quindi puoi spostare le attività in un altro membro della forza lavoro “, afferma.
Ad esempio, lo screening del seno attualmente richiede la capacità di due radiologi di analizzare le immagini e controllare il lavoro degli altri. “C'è il potenziale per sostituire una di quelle persone con AI e quindi hai un” lettore “di intelligenza artificiale e hai un lettore di persona. Che si spera dovrebbe mantenere bassi i tuoi errori ma … migliorare la tua efficienza all'interno del tuo sistema”, aggiunge.
Tuttavia, Mistry sottolinea che il ruolo dei radiologi va oltre tali compiti tecnici specifici. “Comunicano con altre professioni. Aiuteranno ad assicurarsi che i pazienti siano a proprio agio [and] sicuro. Quindi sì, il SSN può automatizzare un po 'di questo, ma non sono interi ruoli che vengono sostituiti. “
Jena afferma che dal suo punto di vista, l'IA non ha ridotto le esigenze complessive del personale, ma ha piuttosto liberato persone come lui per vedere più pazienti in clinica. Ciò gli ha permesso di stare al passo con la domanda di cure in Inghilterra in Inghilterra. I numeri che necessitano di radioterapia aumentano di circa il 3 % ogni anno, in parte riflettendo l'invecchiamento della popolazione del Regno Unito.
Al Royal College, Thorp afferma che i ritardi del trattamento della radioterapia sono leggermente peggiorati rispetto a un anno fa, suggerendo che le misure di miglioramento – AI o altro – devono ancora avere un impatto.
Dice che, se implementato in modo efficace, il software di detenzione automatica con alimentazione AI, come Osairi, potrebbe risparmiare tempo agli oncologi nella pianificazione del trattamento della radioterapia e in attesa più breve per i pazienti.
Ma “non è” un proiettile d'argento per tagliare le liste di attesa “, sottolinea. Sullo sfondo di una carenza della forza lavoro del 15 % e di una crescente domanda di cure per il cancro, “non esiste un futuro in cui non abbiamo anche bisogno di formare più oncologi clinici”, anche se gli investimenti continuano in settori come i sistemi IT compatibili con Ai-compatibili e la formazione del personale.
Jena e i suoi colleghi stanno ora sviluppando strumenti per accelerare la pianificazione del trattamento anche per altri tipi di cancro. Tuttavia, avverte che è necessario un controllo regolare per garantire la manutenzione della qualità, un processo che l'ospedale gestisce attraverso una “piattaforma di distribuzione di intelligenza artificiale”, che può tracciare i più programmi che gestisce, che vanno dalla lettura delle scansioni alla semplificazione del sistema per gli appuntamenti dei pazienti.
Riconosce che questa necessità di un controllo di qualità costante può dissuadere alcuni ospedali più piccoli, il che potrebbe pensare: “” Abbiamo appena attraversato gli sforzi di trovare uno strumento di intelligenza artificiale che riteniamo sia utile e pagando per questo, e ora stai dicendo che dobbiamo fare tutto questo lavoro extra. “Per ridurre l'onere, Jena ha lavorato con le collegi presso il Collegio reale per produrre una guida per l'ospedale per monitorare le prestazioni.
L'altro aspetto negativo che identifica è che “ci vuole molto tempo per riunire i dati per costruire nuovi modelli di intelligenza artificiale”, sebbene sia un po 'più veloce se un programma utilizza solo dati di imaging anziché combinare diversi set di dati, osserva.
Ma nonostante queste insidie, per gli specialisti dell'ospedale come Jena Ai non sta andando via, poiché i sistemi sanitari dispiegano tutto l'armeria disponibile per tenere il passo con la domanda.
Affronta un valore particolare sui progressi che possono stimolare partenariati tra medici e sviluppatori nella ricerca di soluzioni pratiche a problemi di assistenza sanitaria intrattabili.
Cancer Research UK sta finanziando lui e diversi colleghi per creare una piattaforma, chiamata Apollo, dovuta a completare più avanti in autunno, il che renderà più facile per i medici di visualizzare l'anteprima di idee di intelligenza artificiale all'avanguardia per determinare se i benefici dichiarati corrispondono alla realtà.
I medici ospedalieri impegnati spesso fanno fatica a trovare il tempo per una discussione su un potenziale strumento di intelligenza artificiale, osserva. A differenza di Osairis, che viene utilizzato per il trattamento dei pazienti giorno in giorno e monitorato per la sicurezza, “Apollo è una piattaforma in cui i ricercatori dicono:” Ho appena costruito questo nuovo modello di intelligenza artificiale e penso che potrebbe essere utile per questa malattia “, per esempio, ma non lavorano in ospedale. Non sanno alcun medico”.
Caricare le loro idee sulla piattaforma consente loro di “ottenere un controllo precoce da un medico ospedaliero per dire:” È bello, ma non è davvero per aiutare “o” per renderlo utile, ne avresti bisogno per fare questo “, o” sì, è geniale. Continua “”.
The development will bring the two halves of Jena's role together: “The researchers that I meet and work with will have a place to park these AI ideas safely and allow my consultant colleagues . . . to assess them in a safe way whenever it's convenient for them, so [they] Non è necessario incontrarsi fisicamente in ospedale, il che è spesso difficile. “
Data la velocità e il volume degli sviluppi nell'area, dice che un punto è chiaro: “L'intelligenza artificiale è uscita dalla fase di hype … Negli ospedali, [it] è qui per restare. “