Kunstig intelligens i medicin
Dyb forstærkende læring i personlig diagnostisk beslutningstagning
Dr. Marco V. Benavides Sánchez - 6. oktober 2024.
Deep reinforcement learning (DRL) vinder relevans inden for medicin, især i personlig diagnostisk beslutningstagning. Denne teknik bruger avancerede algoritmer til at analysere store mængder medicinske data, især elektroniske sundhedsjournaler (EPJ), og forbedre nøjagtigheden og effektiviteten af diagnoser. EPJ'er indeholder detaljerede oplysninger om patienters sygehistorie, hvilket gør dem til et effektivt værktøj til at træne disse algoritmer.
1. Sekventiel beslutningstagning i diagnosticering
DRL behandler den diagnostiske proces som en række sekventielle beslutninger. Inden for medicin træffer læger ikke beslutninger baseret på et enkelt sæt data, men justerer snarere deres diagnose, efterhånden som de modtager ny information. DRL replikerer denne proces ved at lære at træffe trinvise beslutninger baseret på progressive patientdata.
Efterhånden som algoritmen modtager ny information, justerer den sine beslutninger for at optimere det endelige resultat, det vil sige at nå den korrekte diagnose. I modsætning til andre metoder, der er afhængige af statiske data, kan DRL modificeres og tilpasses efterhånden som flere data tilføjes, hvilket gør det særligt nyttigt i den kliniske kontekst.
2. Træning med elektroniske optegnelser (EPJ)
Elektroniske sundhedsjournaler (EPJ) indeholder en komplet patienthistorie, inklusive tidligere diagnoser, behandlinger, laboratorieresultater og mere. Denne store mængde data giver DRL mulighed for at lære af millioner af kliniske tilfælde og udvikle mønstre og beslutningsveje, der guider mod mere præcise og personlige diagnoser.
Træning af DRL med EPJ gør det muligt for algoritmen at identificere mønstre og relationer, som måske ikke er tydelige for menneskelige klinikere. Da det lærer af data, forbedrer DRL din evne til at træffe mere informerede og passende beslutninger, hvilket gør det til et kraftfuldt værktøj til personlig medicin.
3. Kliniske tilfælde
DRL har allerede vist sin anvendelighed i flere kliniske undersøgelser. For eksempel brugte en undersøgelse DRL til at diagnosticere anæmi og systemisk lupus erythematosus (SLE). For anæmi fulgte DRL en beslutningstræ-lignende tilgang, mens modellen for lupus brugte et vægtet kriteriebaseret scoringssystem. Begge tilgange hjalp med at optimere diagnostiske beslutningsveje.
Disse cases viser, hvordan DRL kan replikere og forbedre traditionelle kliniske processer. Efterhånden som de trænes med flere data, kan DRL-modeller ikke kun blive mere nøjagtige, men også have potentialet til at optimere diagnostik i realtid.
4. Sammenligning med andre superviserede læringsmetoder
DRL har klare fordele i forhold til traditionelle overvågede læringsmetoder såsom beslutningstræer, tilfældige skove og feed-forward neurale netværk. Disse metoder er typisk afhængige af statiske data og foruddefinerede mønstre, som kan begrænse deres evne til at håndtere variabilitet i kliniske data. I modsætning hertil er DRL dynamisk, hvilket betyder, at den konstant kan lære og tilpasse sig.
For eksempel træffer et traditionelt beslutningstræ beslutninger baseret på indledende patientoplysninger, men kan ikke justeres, hvis der modtages nye oplysninger. DRL kan på den anden side ændre sin beslutningsproces til enhver tid for gradvist at forbedre den diagnostiske nøjagtighed.
5. Fordele ved DRL i personlig diagnose
Dyb forstærkningslæring byder på flere vigtige fordele, der gør det særligt nyttigt inden for medicin:
- Personalisering: DRL har mulighed for at tilpasse diagnostiske beslutninger for hver patient. Ved at tage hensyn til individuel sygehistorie og andre unikke kliniske faktorer, kan algoritmen skræddersy sine anbefalinger og forbedre nøjagtigheden af diagnoser.
- Effektivitet: DRL kan automatisere flere stadier af den diagnostiske proces, hvilket sparer værdifuld tid for både læger og patienter. Dette er især nyttigt i højtrykssituationer, såsom skadestuer, hvor hastigheden af diagnose er kritisk.
- Nøjagtighed: Takket være dens evne til at analysere store mængder data, kan DRL opdage mønstre, som menneskelige læger kan gå glip af. Dette forbedrer diagnostisk nøjagtighed, hvilket resulterer i mere passende behandlinger og bedre patientresultater.
6. Udfordringer ved DRL i klinisk praksis
På trods af sine fordele står DRL også over for en række udfordringer, der skal løses, før dets brug kan blive udbredt i klinisk praksis:
- Datakvalitet: Datakvalitet i EPJ'er er afgørende for DRL-succes. Hvis logfilerne indeholder fejl eller ufuldstændige oplysninger, kan modellen lære forkert, hvilket resulterer i unøjagtige diagnoser. Det er vigtigt at sikre, at de anvendte data er nøjagtige og fuldstændige.
- Fortolkelighed: En af de største udfordringer ved at indføre DRL i medicin er manglen på gennemsigtighed i beslutningsprocessen. DRL-modeller er kendt som "sorte kasser", hvilket betyder, at det ikke altid er let at forstå, hvorfor de tog en bestemt beslutning. Før klinikere stoler på disse værktøjer, er det afgørende, at modellerne bliver mere fortolkelige og i stand til at forklare deres beslutninger.
- Integration i kliniske arbejdsgange: Det er ikke nemt at integrere DRL i eksisterende kliniske arbejdsgange. Klinikere bruger allerede en række teknologiske værktøjer, og tilføjelse af endnu et lag af kompleksitet kan være udfordrende, hvis det ikke administreres korrekt. DRL-grænseflader skal være intuitive og nemme at bruge for at undgå at overvælde klinikere med nye teknologier.
7. Fremtiden for DRL i medicin
Efterhånden som DRL fortsætter med at udvikle sig, er dets potentiale til at transformere medicin mere og mere tydeligt. Over tid vil DRL-modeller sandsynligvis blive mere nøjagtige, mere fortolkelige og nemmere at integrere i kliniske arbejdsgange. Fremskridt inden for EPJ-kvalitet og modelgennemsigtighed vil hjælpe med at overvinde mange af de nuværende udfordringer og bane vejen for bredere brug af DRL i klinisk praksis.
DRLs evne til at lære af store mængder data og tilpasse sig individuelle patientbehov gør det til et nøgleværktøj i fremtiden for personlig medicin. Efterhånden som nye applikationer udvikles og aktuelle udfordringer tages op, har DRL potentialet til væsentligt at forbedre kliniske resultater og livskvalitet for patienter.
Konklusion
Dyb forstærkende læring repræsenterer et stort fremskridt inden for personlig medicin, med potentiale til at ændre den måde, sygdomme diagnosticeres og behandles på. Ved at træne med elektroniske lægejournaler kan DRL lære af millioner af kliniske tilfælde, hvilket gør det muligt at identificere mønstre og træffe mere præcise og personlige diagnostiske beslutninger. Selvom de står over for udfordringer som datakvalitet og fortolkning, virker fremtiden for DRL i medicin lovende. Efterhånden som denne teknologi udvikler sig, forventes den at spille en afgørende rolle i at forbedre diagnosticering og behandling af sygdomme, levere bedre resultater for patienter og større effektivitet i sundhedssystemet.
For at læse mere:
(1)
Extracting Diagnosis Pathways from Electronic Health Records Using Deep ....
(2)
Deep Reinforcement Learning for Personalized Diagnostic Decision ....
#Emedmultilingua #Tecnomednews #Medmultilingua
Hvis du er interesseret i tidligere publicerede artikler, så gå til
artikelarkivet.
Denne fil opdateres ugentligt.
I dag på andre hjemmesider for Medmultilingua.com
- TecnoMed News: Microsoft impulsa la Inteligencia Artificial en México
- E Medmultilingua: Medical and Surgical Education: The Impact of Active Learning Models
