Unidade de saúde Deepmind para se fundir com o google para avançar ai pesquisa de saúde – teste de artrite reumatóide bizety

Como anunciado recentemente, o google está trazendo a unidade de saúde deepmind para o seu lado para reforçar seus esforços no campo competitivo da pesquisa em saúde de IA. A subsidiária de saúde da DeepMind agora fará parte da google health liderada por david feinberg, o ex-CEO da geisinger; e dizem que fazem parte de um esforço mais amplo do Google para impulsionar a colaboração e a comunicação entre os projetos de saúde no alfabeto, que estão atualmente espalhados por toda a organização. As equipes de saúde do deepmind e do google serão combinadas para ajudá-las a se tornar o “assistente de enfermeiras e médicos em toda parte” com base em AI.

A DeepMind, uma das principais iniciativas de IA do mundo, sediada em Londres e com centros de pesquisa adicionais em edmonton e montreal, foi adquirida pelo google em 2014 e faz parte do grupo do alfabeto.

No entanto, a empresa de IA, incluindo sua divisão de saúde, vem operando como uma marca independente até agora, quando será parte do Google.

AI geralmente pode ser dividido em “tarefa AI” e “IA geral” (i.E. Inteligência mais flexível que mais se assemelha ao nosso). O setor de saúde tem testemunhado um crescimento na tomada de decisões orientada por tarefas via IA, especialmente em termos de procedimentos administrativos. No entanto, as decisões clínicas conduzidas por uma IA mais geral até agora permaneceram fora de alcance. DeepMind, no entanto, cai mais na categoria geral da IA.

A DeepMind anunciou a notícia da fusão em uma postagem no blog que foca em seu aplicativo para dispositivos móveis, transmissões, que ajuda médicos e enfermeiros a “oferecer atendimento mais rápido e melhor aos pacientes”. A DeepMind diz que uma das razões para “unir forças com o google em 2014 foi a oportunidade de usar a escala e a experiência do Google na criação de produtos de bilhões de usuários para levar nossos avanços mais rapidamente ao mundo mais amplo”.

A divisão de saúde da DeepMind fez grandes avanços na pesquisa de AI em assistência médica desde sua fundação, em 2010, em várias áreas diferentes, desde a detecção da radioterapia do câncer até o tratamento de doenças oculares. Havia dois objetivos estabelecidos desde o início: (i) “fazer uma diferença prática para pacientes, enfermeiros e médicos e apoiar o NHS e outros sistemas de saúde”; (ii) tornar a saúde do deepmind uma iniciativa auto-sustentável, através de hospitais que escolheram nos pagar pelo nosso software se acharem que podem ter um impacto positivo nos resultados clínicos e na experiência ”. Os fluxos da DeepMind

O Streams é um aplicativo móvel deepmind usado nos hospitais do NHS do Reino Unido para abordar o que os médicos chamam de “falha no resgate” i.E. Quando um paciente não é tratado em um período de tempo adequado. Muitos milhares de pessoas nos hospitais do Reino Unido morrem de doenças evitáveis, como lesão renal ou sepse, uma vez que os sinais de alerta geralmente não são detectados e agem com o tempo. Fluxos foi construído para resolver esse problema.

O aplicativo contém as informações médicas importantes dos pacientes em um único local, como os resultados dos exames de sangue, para que os médicos dos hospitais parceiros possam ver problemas sérios quando os pacientes se movimentam. Se um problema for detectado, os fluxos enviarão um alerta urgente do smartphone para “o médico certo”, além de informações sobre condições anteriores para que um diagnóstico imediato possa ser feito. O Streams também permite que os médicos analisem instantaneamente os sinais vitais, como pressão sangüínea e frequência cardíaca, e registrem as observações diretamente no aplicativo. Ele faz isso integrando “diferentes tipos de dados e resultados de testes de uma variedade de sistemas de TI existentes usados ​​pelo hospital”.

Enfermeiras do hospital real, onde córregos foram implantados, disseram que estavam economizando até duas horas por dia. Ele tem sido usado principalmente na realeza para ajudar os médicos a detectar e tratar melhor a lesão renal aguda, uma condição que está ligada a 40.000 mortes no Reino Unido a cada ano, um quarto das quais o NHS Inglaterra poderia ter evitado. Custa ao NHS mais de £ 1 bilhão – mais do que a quantidade usada anualmente para tratar o câncer de mama.

Também em 2016, os fluxos se encontraram no centro de uma controvérsia em torno do uso de dados privados quando um novo cientista relatou um acordo de compartilhamento de dados entre o deepmind e o NHS, que mostrou que sua colaboração foi muito além do que foi anunciado publicamente. O acordo mostrou que o deepmind tinha acesso a dados de saúde em 1,6 milhão de pacientes que haviam passado por três hospitais londrinos administrados pelo trust NHS. As informações incluem dados sobre pessoas HIV positivas, além de detalhes de overdoses e abortos de medicamentos. Sam smith, líder do grupo de privacidade de dados de saúde medconfidential, disse que o documento mostrou que o deepmind estava ganhando acesso não apenas aos registros sobre a função renal diretamente relacionados à função do aplicativo, mas a uma ampla gama de registros médicos históricos. Esses registros incluem registros da atividade do dia-a-dia do hospital. Desde que o escândalo estourou no Reino Unido, o deepmind tem trabalhado duro para assegurar ao público seu compromisso com a privacidade do paciente. Nos EUA, no entanto, os sistemas de saúde compartilham rotineiramente dados com fornecedores externos, como a empresa de análise, de acordo com uma estrutura permitida pelo HIPAA. Outras iniciativas de saúde do deepmind, rastreio do cancro da mama – colaboração entre o Reino Unido e o Japão

Uma parceria de pesquisa entre o colégio imperial de londres e deepmind no Reino Unido para ajudar os médicos a diagnosticar com mais precisão os cânceres de mama em mamografias de forma mais eficaz e rápida no início deste ano viu o hospital universitário de jikei no japão se juntar a esses esforços. A universidade de Jikei envolve a análise de mamografias históricas, desidentificadas, de cerca de 30.000 mulheres realizadas no hospital entre 2007 e 2018. A tecnologia AI está sendo usada para investigar se a tecnologia é capaz de “detectar sinais de tecido canceroso nesses raios X de forma mais eficaz”. do que as atuais técnicas de triagem permitem ”. O objetivo é usar dados de vários grupos diferentes, pois sub-representar determinados grupos, sejam eles de idade, etnia ou gênero, pode levar à criação de tecnologia que não atende melhor aos interesses de todos os grupos. No caso do câncer de mama, muitas vezes há diferenças consideráveis ​​na densidade da mama entre os diferentes grupos étnicos. O viés no sistema de IA e no processo de treinamento pode levar a que os cânceres de mama sejam diagnosticados erroneamente ou até mesmo totalmente errados. Diagnóstico de doença oftalmológica visual – pesquisa no Reino Unido

A DeepMind trabalhou em colaboração com o hospital dos olhos de moorfields, em Londres, para investigar se o seu sistema de IA era capaz de interpretar rapidamente os exames oftalmológicos da prática clínica de rotina. A parceria de pesquisa determinou que o sistema de IA era capaz de “recomendar corretamente como os pacientes deveriam ser encaminhados para tratamento para mais de 50 doenças oftalmológicas com visão, com a mesma precisão que os médicos especialistas líderes mundiais”.

O sistema deepmind tem uma “nova abordagem” para o problema da “caixa preta”, o que significa que é difícil entender por que um sistema de IA faz uma recomendação. Na área da saúde, isso é problemático tanto para o paciente quanto para o clínico. O sistema deepmind combina duas redes neurais que abordam esse problema, fornecendo visualizações e recomendações como porcentagens de forma a tranquilizar o clínico na capacidade de análise do sistema. Takeaways

A próxima pergunta é como o google aplicará AI em saúde, e se ao fazê-lo, a empresa se manterá com os outros grandes gigantes da tecnologia (microsoft, amazon, apple), todos também fazendo uma incursão na IA e na saúde. DeepMind saúde sendo dobrado em google é certamente vale a pena prestar atenção. A colaboração permitirá a comercialização em grande escala? Como escreveu o healthdatamanagement, “se eles conseguirem fazer essa comercialização com sucesso e traduzirem os avanços da deepmind em suporte de decisão escalável para pacientes e provedores, existe um tremendo potencial”. Se a nova tecnologia puder ajudar os médicos a fazer análises mais precisas e obter um tratamento mais rápido para esses pacientes quem mais precisar, veremos que ele abraçou o mundo mais e mais. Direitos Autorais reservados por digiprove © 2018