最新のAIがあなたの医者の診察室に向かう

カリフォルニア大学ロサンゼルス校（UCLA）の研究者は、機械学習とも呼ばれる高度な人工知能を使って、「チャットボット」または仮想介入放射線医（VIR）を作成しました。

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この装置は、患者の医師と自動的に通信し、頻繁に尋ねられる質問に対する証拠ベースの回答を迅速に提供することができる。

<！科学者たちは今日、ワシントンDCの2017年に開催されたインターベンション・ラジオロジー学会の学会で研究を発表する予定です。

この画期的な進歩により、臨床医は、彼らの治療の次のステップを計画しています。

広告コンピュータは、特定のオブジェクトを識別する際に人間と基本的に同じように優れています。ケビン・シールズ博士、UCLAヘルス

UCLAのDavid Geffen医科大学の放射線科の助教授であり、この研究の著者の一人であるEdward W. Leeは、彼と彼の同僚は、患者のケアを改善するために低コストで自動化された方法で人工知能を利用できると理論化したと語った。

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自己駆動車を可能にした基本的な技術は、人間の脳とのつながりをモデルとした人工知能の一種である深い学習であると診断医のケビン・シールズ医師UCLA Healthの放射線医学、および共同研究の著者であるHealthlineのインタビューで述べている。 VIRをプログラムしたシールは、高度なコンピュータと人間の脳は多くの類似点を持っていると語っています。

AdvertisementAdvertisement<！ "深遠な学習を使うことで、コンピュータは本質的に特定の物体を特定する上で人間と本質的に優れているため、自走車が自分の環境を「見て」適切にナビゲートできるようになりました。

「これと同じ技術により、医療専門家の医学的な質問などの複雑なテキスト入力をコンピュータが理解できるようになる」と彼は付け加えた。 「IBM Watson認知技術と自然言語処理を使用した深い学習を実装することで、私たちは医師からの質問を理解し、スマートで有用な方法で対応できるように、「仮想介入放射線医」を賢くすることができます。 "

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VIRはどのように機能しますか？実際の人間の診断や介入の放射線科医に連絡する前に利用できる情報収集の初期の超高速層と考えると、Seals氏は述べています。

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「ユーザーは仮想放射線科医に質問文を送るだけで、多くの場合、証拠に基づく優れた反応がほぼ瞬間的に提供されます。彼は有益な応答を受けなければ、人間の放射線科医に素早く言及されると彼は指摘した。

「チャットボットのようなツールは、品質メトリクスに重点を置き、患者を助けることが証明された証拠ベースの臨床ガイドラインに従う現在の臨床環境において特に重要です。

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印鑑は、学術放射線科のチームが、放射線医学文献から提供された情報を審査し、厳密に科学的かつ証拠に基づいていると述べた。

「このアプリケーションを使用することで最先端の患者管理が促進され、患者のケアを改善し、患者に大きな利益をもたらすことを願っています」と彼は付け加えました。

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「実際の人間の放射線科医と話す機能の重要な部分を提供する人間の放射線科医のバーチャルな表現を用いた「テキスト」と考えることができます。非放射線医師の臨床医がVIRに質問をすると、深い学習がそのメッセージを理解し、知的な方法で応答するために使用される。

「われわれはかなり簡単に自動化された質問を多く受ける。 「患者の肺に血栓があることを心配しています。診断を行うために実行する最良のタイプのイメージングは​​何ですか？ 'チャットボットは、スーパーマートで証拠に基づいた方法で、このような質問に答えることができます。サンプルの応答は、アプリケーション内の参考画像（例えば、臨床アルゴリズムを示すフローチャート）、応答テキストメッセージ、およびアプリケーション内のサブプログラム（例えば、患者の 'ウェルズのスコアは、医師が臨床管理を指導するために使用する指標です。

VIRアプリケーションは、オンラインカスタマーサービスのチャットに似ています。重大な知識の基盤を作り出すために、研究者は、患者と会う際に介入する放射線医が受ける一般的な質問をシミュレートした2,000個以上のデータポイントをアプリに与えました。

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VIRは使い方ごとによりスマートになります。

参照している臨床家が質問をすると、アプリの豊富な知識ベースによって、最高の答えで

さまざまな回答には、ウェブサイト、インフォグラフィックス、カスタムプログラムなどがあります。 VIRが、回答が人間の反応を必要とすると判断した場合、プログラムは人間の介入放射線医の連絡先情報を提供する。

このアプリは臨床医がそれを使用するにつれて学習し、各シナリオはVIRがますます賢くなり、より強力になることを教えてくれるとシール氏は述べています。

チャットボット通信の性質は患者のプライバシーを保護するはずです。

機密性は「現代技術の世界では非常に重要であり、我々が非常に真摯に受け止めていること」とSeals氏は述べています。

彼は、このアプリケーションは、HIPAA（Health Insurance Portability and Accountability Act 1996）のトレーニングを受けた医師によって作成され、プログラムされたと付け加えた。

「ユーザは一般的で匿名の方法で質問するため、これらの問題を回避することができます。 「保護された健康情報は決してアプリケーションを使用する必要はなく、その機能にも関係しません。医師や看護師などのすべてのユーザーは、特定の保護された患者情報をチャットボットのテキストに含めないことに同意しなければならないと同氏は付け加えた。

アプリケーション内の多様な機能のどれも特定の患者情報を必要としないと、シール氏は述べています。

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ケアのスピードと効率の改善

この新しい技術は、臨床医が病院で必要な情報を迅速かつ簡単に得る方法を表します放射線科から始まり、最終的には脳神経外科や心臓病学のような他の専門分野にも拡大していく、とシールズは述べた。

「私たちの技術は、あらゆるタイプの医師のチャットボットに電力を供給できます。 「現在、病院内のさまざまな専門家の間に存在する種類の情報サイロがあり、これらのサイロ間で情報を迅速に共有するための優れたツールはありません。忙しい放射線科医を電話で入手することは、しばしば遅くて困難であり、臨床医に不便であり、患者のケアを遅らせる。 "

UCLAのDavid Geffen School of Medicineの他の臨床医がチャットボットをテストしています。SealsとLeeは、彼らの技術は完全に機能していると言います。

「私たちはそれを洗練して完成させているので、広範囲のリリースで成功することができます」とSeals氏は述べています。シールズのエンジニアリングとソフトウェアのバックグラウンドにより、まだ未実行の研究プロジェクトに必要なプログラミングを実行することができました。同氏と彼の同僚は、拡大するにつれ資金調達を求めると述べた。

この画期的な技術はすぐにデビューする予定です。

VIRは、UCLAロナルドレーガンメディカルセンターのすべての臨床医に約1ヶ月で提供される予定です。さらにUCLAでの使用は、チームがより広いリリースのためにチャットボットを洗練するのに役立ちます。

VIRは無料のアプリにもなります。

「我々はアプリケーションをリリースするための潜在的なモデルを模索している」とSeals氏は述べた。 「私たちは知識を共有し、臨床医学を改善することに焦点を当てた学術の放射線科医であるため、臨床医の同僚を支援するための無料のツールとなるかもしれません。研究者は、VIRの重要性について、その成果の要約に次のように述べています。「深い学習による人工知能の改善は、自動画像解析から自動車の創造に社会を根本的に変える可能性を秘めています。 "