Adı S-Race, San Raffaele'de klinik veriler üzerinde yapay zeka halihazırda bir gerçeklik

Aynı konu hakkında:

San Raffaele Hastanesi'nde - Gruppo San Donato - Vita-Salute San Raffaele Üniversitesi'ndeki stratejik AI programının koordinatörleri olan Carlo Tacchetti ve Antonio Esposito liderliğindeki bir araştırmacı ve bilim insanı ekibi, Yapay Zeka'yı insan ırkının en önemli ihtiyacı olan sağlığa "eğilmeyi" başardı. Microsoft ile birlikte çalışma grubu, aynı patolojilere sahip hastaların sağlık durumlarını ayrıntılı olarak "fotoğraflayabilen" AI tarafından üretilen bir analizin sonucu olan bir dizi model geliştirdi. “ S-Race olarak adlandırılıyor – Profesör Esposito bunu doğruluyor – ve bu, hastanelerden büyük miktarda gerçek dünya sağlık verisi toplamak, sınıflandırmak, standardize etmek ve analiz etmek için tasarlanmış gelişmiş bir dijital platform ve gizlilik düzenlemelerine tam uyumu sağlıyor . Ana amaç, her birey için prognoz ve belirli tedavilere yanıt için tahmini modeller geliştirmektir. Bu modeller, doktorların deneyimini destekleyerek çok sayıda patolojinin teşhisinin ve tedavisinin benzeri görülmemiş şekilde kişiselleştirilmesine olanak tanıyacaktır. Şu anda platform, onkoloji, kardiyovasküler ve metabolik hastalıklar, yoğun bakım ve nörobilim dahil olmak üzere farklı klinik alanlara adanmış 21 projeyi entegre ediyor. Tanısal görüntüleme sektörü de bu teknolojiden yararlanarak verilerin analizini ve yorumlanmasını optimize edecek”.

Profesör Tacchetti, Il Foglio'ya "S-Race fikri," diye açıklıyor, "COVID-19 salgınının zor yıllarında doğdu. 2020'de, muazzam bir hasta akınıyla karşı karşıya kalan San Raffaele, Microsoft'tan öngörücü bir model oluşturmak için iş birliği yapmasını istedi. Bu model, hastanın resepsiyona gelmesinden itibaren sadece 30 dakika içinde, durumunun ciddiyeti nedeniyle hastaneye yatırılması gerekip gerekmediğini veya kısa sürede evine dönebileceğini bilmemizi sağladı. Microsoft, ABD'de bir, Avrupa'da bir ve İtalya'da bir teknisyen grubu sağladı, ekibimizi tüm mevcut verilerle konuşlandırdık ve kısa sürede doktorun hastanın yüksek riskli olup olmadığını tanımlamasını sağlayan 5 öngörücü parametreye sahip bir model tanımladık". Bu süreçte ekip, yapay zekanın sorumlu bir şekilde kullanılmasına yönelik düzenlemeler ve öneriler doğrultusunda standart protokoller ve prosedürler geliştirdi. S-Race'in ilk prototipi böyle doğdu, sorumlu ve açıklanabilir yapay zeka ilkelerini izleyerek modeller geliştirebilen güvenli, sertifikalı bir platform. Haziran 2024'ten bu yana faaliyette olan S-Race, tıbbi kayıtlar da dahil olmak üzere ana hastane veri tabanlarından veri çıkarma, bunları uluslararası tıbbi ontolojilere göre sınıflandırma ve bunları hem "kara kutu" hem de "beyaz kutu" modelleri geliştirmek için kullanma becerisi bakımından dünyada tektir (bunu daha sonra ele alacağız).

San Raffaele'deki araştırmacıları bu seçime iten şeye odaklanmaya çalışalım, ayrıca kimin sorumlu olduğunu anlamaya çalışalım: tıp mı yapay zeka mı? "Mühendislikte iki artı iki her zaman dört eder - diye devam ediyor Tacchetti - ancak tıpta bu doğru değildir, insan vücudunun kısmi bilgisi ve bilinmeyen değişkenlerin varlığı nedeniyle bir belirsizlik deltası vardır. Bu, her hastayı, görünüşte aynı patolojilere sahip olsalar bile, benzersiz kılar. Mevcut zorluk, hasta A'yı hasta B'den farklı kılan değişkenleri belirlemek, daha doğru bir tanı, prognoz ve tedavi sağlamaktır ". Her yıl üretilen muazzam miktardaki sağlık verisi (dünya çapında %36 büyüme ile) yapay zekayı analiz için vazgeçilmez bir araç haline getiriyor. Sadece bu değil, amaç nedir: doktorlara ayrılan zaman. Bir onkoloğun bir ziyareti gerçekleştirmek (bölgesel anlaşma), tedaviyi uygulamak ve tıbbi kaydı yazmak için 20 dakikası vardır, bu yüzden yardıma ihtiyacım var ve mevcut tüm verileri analiz etmek için yapay zekaya ihtiyacım var. “Ve işte bu zorluğun üstesinden yapay zeka modellerinin geliştirilmesi için iki ana yaklaşım kullanarak gelen S-Race: Bilgisayara bir dizi veri verdiğim ve bana izlenen mantığı açıklamadan bir çözüm sağladığı ve bu nedenle bir hastanın neden sağa, diğerinin sola gittiğini bilmediğim 'kara kutu' modeli. Bu yaklaşım etkili olmasına rağmen daha düşük bir 'açıklanabilirliğe' sahiptir ve bu tıpta çok önemlidir çünkü sorumluluk nedenleriyle doktor hastaya önerilen tedaviyi açıklamak zorundadır” .

Peki ya "beyaz kutu" modeli? "Bunun yerine, algoritmanın mantıksal yolunu takip etmemi sağlayan, daha fazla şeffaflık ve anlayış sunan bir karar ağacına benziyor. Burada, San Raffaele'de, klinik soruları AI'nın yetenekleriyle bütünleştiren, her iki yaklaşımı da birleştiren standart prosedürler tanımlanmıştır" - diye sonlandırıyor Tacchetti. Pnrr'ye (D34Health - Sürdürülebilir sağlık bakımı için dijital odaklı teşhis, prognoz ve tedavi) sağlanan tamamlayıcı fon sayesinde, uygun koşullar altında, S-Race platformu ihraç edilebilir ve yakında "federasyonlu" bir sistem aracılığıyla diğer merkezlere de sunulacaktır . Bu, AI'nın tıp için giderek daha değerli bir müttefik olacağı, doktorların bilinçli ve kişiselleştirilmiş kararlar almalarını destekleyeceği, ancak insan deneyiminin ve yargısının yerini almayacağı bir geleceği göstermektedir. Sonuç olarak şunu söyleyebiliriz: Tıp, AI'yı ikiye bir yener .

Bu konular hakkında daha fazlası: