Знаете ли, че моделите на изкуствен интелект, които обединяват различни медицински данни, могат да подобрят точността на прогнозиране за резултатите от критичните грижи с 12% или повече в сравнение с подходите с една модалност? Това забележително свойство трансформира вземането на решения в здравеопазването, за да позволи на болногледачите да правят по-добре информирани диагнози и графици за лечение.
Ефектът от изкуствения интелект в здравеопазването продължава да променя цялостната посока на индустрията. Сега качеството и разнообразието от набори от данни за обучение са важни определящи фактори за ефективността на една AI система.
Какво представляват мултимодалните набори от медицински данни?
Мултимодалните набори от медицински данни обединяват информация от множество типове данни или модалности, за да осигурят цялостна картина на здравето на пациентите, която нито един източник на данни не може да предостави сам. Тези набори от данни могат да включват комбинация от пет типа информация:
Текстови данни
Клиничните бележки, патологичните доклади, електронните здравни досиета (EHR) или историите на пациенти предоставят контекст за състоянието на пациентите, лечението или курса на пациентите и медицинските истории.
Данни за изображения
Рентгенови лъчи, CT, MRI и ултразвук предоставят визуална информация за анатомичните структури и всякакви аномалии, които са от значение за диагностицирането и лечението.
Аудио данни
Разговорите между лекар и пациент, медицинските диктовки и аудиото на сърдечни и белодробни звуци улавят вербален обмен и акустични биомаркери, които биха могли да предоставят клинични прозрения.
Геномни данни
ДНК секвенирането и геномното профилиране съдържат генетична информация за наследствени състояния, податливост към хронични заболявания и отговор на лечението.
Данни на сензора
Изходите от носими устройства, които следят сърдечната честота, кръвното налягане и нивата на кислород, осигуряват изходи за непрекъснат мониторинг на пациенти извън клинична среда.
Когато са интегрирани, тези източници на данни позволяват на AI системите да изследват корелациите между променливите, за да получат по-задълбочени прозрения и по-добри прогнози, отколкото с който и да е тип данни.
Значението на мултимодалните набори от медицински данни за напредъка на изкуствения интелект
Подобрен контекст и пълно разбиране
Тъй като здравните данни се съхраняват хетерогенно в различни системи и формати, интегрирането на данни от множество източници предоставя на AI моделите възможности за достъп до по-пълна клинична картина. Например, мултимодалните модели могат да използват както радиологични изображения, така и клинични бележки, за да разберат не само как дадено състояние може да се прояви визуално, но и как пациентите представят състоянието симптоматично.
Справяне със сложността на здравеопазването
Рядко се случва медицинска диагноза или препоръка за лечение да се базират на една точка от данни. В ежедневната практика медицинската практика ще синтезира информация и доказателства в множество точки от данни (симптоми, тестове и изображения), като има предвид историята на пациента. Използването на мултимодални масиви от данни позволява на изкуствения интелект да отразява по-добре процеса на вземане на решения, използван в реалната практика, чрез синтезиране на различни модалности.
Значителни подобрения в точността
Изследванията постоянно показват, че мултимодалните модели често превъзхождат моделите, използващи единична модалност. Например, комбинирането на данни от електронни здравни досиета с данни от медицински образи проспективно демонстрира значително по-висока точност на прогнозиране на резултатите, като например дали и кога пациентът ще се нуждае от интубация или вероятността за смъртност на пациента въз основа на двата източника на данни самостоятелно.
Изследване на персонализираната медицина
Способността на AI да изследва мултимодални източници на данни му позволява да разкрива фини връзки, които може да не са клинично очевидни, между генетиката, начина на живот и проявата на болестта, позволявайки наистина персонализирано лечение. Това е особено полезно в случаи на усложнено заболяване, където хетерогенността на представянето може да бъде още по-изразена.
Приложения на мултимодални набори от медицински данни в здравеопазването
Ето някои важни приложения на наборите от медицински данни в здравеопазването:
Подобрена способност за диагностика
AI моделите, обучени на мултимодални масиви от данни, показват забележителни диагностични способности. например, Med-Gemini-2D постигнато най-съвременни резултати за визуални отговори на въпроси и генериране на отчети за рентгенова снимка на гръдния кош и надмина установените стандарти с над 12%.
3D интерпретация на медицински изображения
Може би това, което е най-впечатляващо, е, че мултимодалните AI модели дори могат да интерпретират сложни 3D обемни сканирания. Например Med-Gemini-3D разбира и може да пише радиологични доклади за компютърна томография на главата.
Здравни прогнози
Мултимодалните подходи не се ограничават до изображения и се простират до прогнозиране на здравни резултати въз основа на данни, надминавайки традиционните резултати. Това включва здравни резултати като депресия, инсулт и диабет.
Подкрепа за клинични решения
Чрез синтезиране на информация в различни модалности, AI системите могат да помогнат на клиницистите с цялостен инструмент за подпомагане на вземането на решения. Това може да помогне да се подчертаят важни елементи от данните, да се предложат потенциални диагнози и да се предложат потенциални опции за персонализирано лечение.
Дистанционно наблюдение и оценка
Мултимодалните системи могат да анализират данни от устройства за дистанционно наблюдение в комбинация със записи на клинична история. Това позволява на пациентите да получават текуща оценка на състоянието си извън традиционните здравни заведения.
Предизвикателства при използването на мултимодални набори от медицински данни
Въпреки че мултимодалните набори от медицински данни предлагат огромно обещание, все още има значителни предизвикателства:
- Достъп до данни и интеграция: Достъпът до широк и разнообразен набор от данни все още е труден, особено за редки заболявания. По същия начин разнородните данни с различни формати, стандарти и нива на детайлност създават технически трудности при хармонизирането и интегрирането.
- Проблеми с поверителността и сигурността: Комбинацията от множество типове данни увеличава риска от повторно идентифициране на пациенти, което изисква защита и спазване на разпоредбите и стандартите за поверителност (напр. HIPAA, GDPR).
- Сглобяване и сложност на интерпретацията на модела: Мултимодалните AI модели често са много сложни, което затруднява тълкуването на техните мотиви за вземане на решения, трудни и смущаващи.
- Изчислителни изисквания: Мултимодалната обработка и анализ на данни изискват значителна изчислителна мощност, което увеличава разходите за разработване на модели и внедряване в приложения и вероятно намалява достъпа до използване.
Как Shaip се справя с тези предизвикателства
За да се справи с предизвикателствата, присъщи на моделите и алгоритмите за мултимодални медицински данни, Shaip предоставя следните решения:
Обширни предварително обработени набори от данни
С над 80% от здравните данни, съществуващи в неструктурирани, недостъпни формати, обширната колекция на Shaip от предварително обработени набори от медицински данни, който включва 5.1 милиона+ анонимизирани медицински досиета и 250,000 31 завършени часа аудио данни от лекарски диктовки в XNUMX специалности, предоставя необходимата основа за ефективно развитие на ИИ.
Анотиране и етикетиране на експертни данни
на Шаип анотация услугите позволяват на AI двигателите да интерпретират сложни медицински данни. Техните теренни експерти са квалифицирани в анотирането както на текстови, така и на базирани на изображения здравни записи, за да предоставят висококачествени данни за обучение за разработване на AI модели.
Стабилни възможности за деидентификация
Собственост на Shaip платформа за деидентификация може да анонимизира чувствителни данни както в набори от текстови, така и в графични данни с изключително висока точност. Утвърдени от експерти по HIPAA, тези документи извличат PHI/PII субекти и след това маскират, изтриват или затъмняват тези полета, за да осигурят напълно деидентифицирани данни, които отговарят на насоките за съответствие на доставчиците и институциите.
Чрез решаване на предизвикателствата, изложени по-горе, Shaip позволява на организациите да отключат потенциала на мултимодалните набори от медицински данни и да ускорят разработването на AI решение, което трансформира предоставянето на здравни грижи и води до по-добри резултати за пациентите.
