AIはカイザー・パーマネンテのAIMでテストされる

Sep 29, 2023

Vincent Liu 博士は、Kaiser Permanente Medical Group の医療およびヘルスケアにおける拡張インテリジェンス イニシアチブ (AIM-HI) の主任研究者です。

写真: Kaiser Permanente Medical Group 提供

主任研究者のヴィンセント・リュー博士によると、ここ 5 か月で人工知能に対する興奮が高まっていますが、AI が期待していることと、患者の良好な転帰に影響を与えるために実際に行っていることの間には、大きな証拠のギャップがあります。 、医療およびヘルスケアにおける拡張知能イニシアチブ (AIM-HI)、カイザー パーマネンテ メディカル グループ。

AI の実証事例が不足しているため、カイザー氏は 5 月 17 日、診断と患者の転帰を改善するための AI と機械学習の使用に関する提案に対して、米国の医療システム 3 ～ 5 社に最大 75 万ドルを授与する 300 万ドルの助成プログラムを発表しました。

ゴードン・アンド・ベティ・ムーア財団はAIM-HIを財政的に支援しており、これらの取り組みの調整センターとしてカイザー・パーマネンテを選んだとリュー氏は語った。

選択された AI 提案の将来的な評価は 2 ～ 3 年かけて行われます。

提案の募集は開始されており、意向書の提出期限は 6 月 30 日です。国家諮問委員会とカイザー パーマネンテの専門審査員が提案を評価し、2 年間の助成期間中に選ばれたプロジェクト チームと緊密に連携します。

申請の第 1 波に関するレポートは今秋に予定されており、選ばれた申請は 12 月に発表される予定です。「私たちの仕事は、申請を評価し、最も革新的で実現可能なものを見つけ、これらのイノベーターから学び、より広範な人々と教訓を共有することです」観客です」とリュー氏は語った。

なぜこれが重要なのか

AI と ML は、入院患者のデータを分析して、患者が深刻な衰退の危険にさらされ、介入が必要になる可能性がある時期を特定する早期警告システムにおいて有望であることが示されています。 ChatGPT に似た大規模な言語モデルは、医療記録のメモ作成を効率化します。 AI と ML は、腫瘍、がん、手術指導などの医療画像を分析するためのコンピューター ビジョン テクノロジーも提供します。

Liu氏によると、AIが患者の転帰を改善していることがアルゴリズムによって証明されつつあるという。

カイザーは、高リスクの入院患者を特定する早期警告システムを導入しました。 これらのプログラムの 1 つで、推定年間 500 人の命が救われているとリュー氏は述べた。

「私たちカイザー・パーマネンテは、高度な警報監視アルゴリズムを開発しました。これは、悪化の危険性がある患者を評価するために、ほぼリアルタイムで複雑なデータを組み合わせた早期警報システムです」とリュー氏は語った。 「システム内の 21 の病院にそれを展開しました。」

同氏によると、この結果は2021年に米国医師会ニューイングランドジャーナルに掲載されたという。

カイザー氏はまた、乳がんの予後を改善し、糖尿病が目に与える影響を調べるために、画像処理用の AI にも注目しています。

現在の話題と興奮は大規模な言語モデルと生成 AI に関するものですが、今後 1 ～ 5 年間で多くのことが起こるだろうと Liu 氏は言います。

次の段階は、AI が画像と病理のパターンを特定し、医師が感知できない信号を特定することです。

生成型 AI が大量のデータを与えられて学習できるようになるということには、興奮と懸念の両方があります。 人間的な要素を無視することはできない、と彼は言う。

「エラーが伝播する経路はいくつかあります」と彼は言う。 「私たちは注意しなければなりません。AI は予期せぬ結果をもたらす可能性があります。AI をワークフローに統合する方法を見つける必要があります。」

目標は、公平、公平、安全で持続可能な AI を作ることです。

「AI は私たちの効率を高める可能性を秘めています。AI は、カルテを整理したり、入院に関する 50 ページの概要を読んだりするなど、従業員の課題の一部に対処するのに役立ちます」と Liu 氏は述べています。 「生成 AI を使用すると、医療関係者間のコミュニケーションを強化できます。新しくてエキサイティングなテクノロジーには、誰もがその可能性を見出していると思います。」

AIM-HIが行っていることは意思決定に自信を与えるだろうと同氏は語った。

同氏は、「私たちの目標は、専門家を集めてAIを日常的に使用できるようにすることだ」と述べた。

Twitter: @SusanJMorse 筆者にメール: [email protected]