Sapevi che i modelli di intelligenza artificiale che uniscono diversi dati medici possono migliorare l'accuratezza predittiva per i risultati di terapia intensiva del 12% o più rispetto agli approcci monomodali? Questa straordinaria proprietà sta trasformando il processo decisionale in ambito sanitario per consentire ai caregiver di formulare diagnosi e programmi di trattamento più informati.
L'effetto dell'intelligenza artificiale nell'assistenza sanitaria continua a cambiare la direzione generale del settore. Ora la qualità e la diversità dei set di dati di formazione sono fattori determinanti importanti dell'efficacia di un sistema di intelligenza artificiale.
Cosa sono i set di dati medici multimodali?
I set di dati medici multimodali riuniscono informazioni da più tipi di dati o modalità per fornire un quadro completo della salute del paziente che nessuna fonte di dati potrebbe fornire da sola. Questi set di dati potrebbero presentare una combinazione di cinque tipi di informazioni:
Dati di testo
Le note cliniche, i referti patologici, le cartelle cliniche elettroniche (EHR) o le storie cliniche dei pazienti forniscono un contesto sulle condizioni dei pazienti, sul trattamento o sul decorso della loro malattia, nonché sulle loro storie cliniche.
Dati di imaging
Raggi X, TC, risonanza magnetica ed ecografie forniscono informazioni visive sulle strutture anatomiche e su eventuali anomalie utili alla diagnosi e al trattamento.
Dati audio
Le conversazioni medico-paziente, i dettati medici e l'audio dei suoni cardiaci e polmonari catturano gli scambi verbali e i biomarcatori acustici che potrebbero fornire informazioni cliniche.
Dati genomici
Il sequenziamento del DNA e la profilazione genomica contengono informazioni genetiche su condizioni ereditarie, suscettibilità alle malattie croniche e risposta al trattamento.
I dati del sensore
I dati in uscita dai dispositivi indossabili che monitorano la frequenza cardiaca, la pressione sanguigna e i livelli di ossigeno forniscono dati per il monitoraggio continuo dei pazienti al di fuori di un ambiente clinico.
Una volta integrate, queste fonti di dati consentono ai sistemi di intelligenza artificiale di esaminare le correlazioni tra le variabili per ottenere informazioni più approfondite e previsioni migliori rispetto a qualsiasi altro tipo di dati.
L'importanza dei set di dati medici multimodali per il progresso dell'intelligenza artificiale
Contesto migliorato e comprensione completa
Poiché i dati sanitari sono archiviati in modo eterogeneo in sistemi e formati diversi, l'integrazione di dati da più fonti offre ai modelli di intelligenza artificiale l'opportunità di accedere a un quadro clinico più completo. Ad esempio, i modelli multimodali possono utilizzare sia immagini radiologiche sia note cliniche per comprendere non solo come una condizione potrebbe manifestarsi visivamente, ma anche come i pazienti presentano la condizione in modo sintomatico.
Affrontare le complessità dell'assistenza sanitaria
È raro che una diagnosi medica o una raccomandazione di trattamento si basino su un singolo punto dati. Nella pratica quotidiana, uno studio medico sintetizzerà informazioni ed evidenze attraverso più punti dati (sintomi, test e immagini) tenendo presente la storia del paziente. L'utilizzo di set di dati multimodali consente all'intelligenza artificiale di riflettere meglio il processo decisionale utilizzato nella pratica reale sintetizzando varie modalità.
Miglioramenti significativi nella precisione
La ricerca mostra costantemente che i modelli multimodali spesso superano i modelli che utilizzano una singola modalità. Ad esempio, la combinazione di dati di cartelle cliniche elettroniche con dati di imaging medico ha dimostrato in modo prospettico un'accuratezza di previsione significativamente più elevata dei risultati, come se o quando un paziente avrebbe richiesto l'intubazione o la probabilità di mortalità del paziente in base a una delle due fonti di dati da sola.
Esplorare la medicina personalizzata
La capacità dell'IA di esplorare fonti di dati multimodali consente di scoprire relazioni sottili, che potrebbero non essere clinicamente evidenti, tra genetica, stile di vita e manifestazione della malattia, consentendo un trattamento veramente personalizzato. Ciò è particolarmente utile nei casi di malattia contorta in cui l'eterogeneità della presentazione potrebbe essere ancora più pronunciata.
Applicazioni di set di dati medici multimodali nell'assistenza sanitaria
Ecco alcune importanti applicazioni dei set di dati medici in ambito sanitario:
Capacità diagnostica migliorata
I modelli di intelligenza artificiale addestrati su set di dati multimodali mostrano una notevole capacità diagnostica. Ad esempio, Med-Gemini-2D raggiunto risultati all'avanguardia per la generazione di domande e risposte visive e di referti tramite radiografia del torace, superando di oltre il 12% i parametri di riferimento stabiliti.
Interpretazione delle immagini mediche 3D
Forse ciò che è più impressionante è che i modelli di intelligenza artificiale multimodale sono persino in grado di interpretare complesse scansioni volumetriche 3D. Ad esempio, Med-Gemini-3D comprende e può scrivere referti radiologici per l'imaging della tomografia computerizzata della testa.
Previsioni sulla salute
Gli approcci multimodali non si limitano all'imaging, e si estendono alla previsione dei risultati sanitari in base ai dati, superando i punteggi tradizionali. Ciò include risultati sanitari quali depressione, ictus e diabete.
Supporto alle decisioni cliniche
Sintetizzando le informazioni tra le modalità, i sistemi AI possono assistere i medici con uno strumento di supporto decisionale completo. Ciò può aiutare a evidenziare importanti elementi di dati, suggerire potenziali diagnosi e suggerire potenziali opzioni per un trattamento personalizzato.
Monitoraggio e valutazione a distanza
I sistemi multimodali possono analizzare i dati provenienti da dispositivi di monitoraggio remoto in combinazione con le cartelle cliniche. Ciò consente ai pazienti di ricevere una valutazione continua delle loro condizioni al di fuori dei tradizionali contesti sanitari.
Sfide nell'uso di set di dati medici multimodali
Sebbene i set di dati medici multimodali offrano enormi promesse, ci sono ancora sfide significative:
- Accesso e integrazione dei dati: L'accesso a un dataset ampio e diversificato è ancora difficile, in particolare per le malattie rare. Allo stesso modo, dati eterogenei con formati, standard e livelli di dettaglio diversi pongono difficoltà tecniche nell'armonizzazione e nell'integrazione.
- Problemi di privacy e sicurezza: La combinazione di più tipologie di dati aumenta il rischio di reidentificazione dei pazienti, il che richiede protezione e rispetto delle normative e degli standard sulla privacy (ad esempio, HIPAA, GDPR).
- Assemblaggio e complessità dell'interpretazione del modello: I modelli di intelligenza artificiale multimodale sono spesso molto complessi, il che rende difficile e intimidatorio interpretare il loro ragionamento decisionale.
- Richieste computazionali: L'elaborazione e l'analisi di dati multimodali richiedono una notevole potenza di calcolo, il che aumenta i costi di sviluppo e implementazione dei modelli nelle applicazioni e probabilmente ne riduce l'accessibilità all'utilizzo.
Come Shaip affronta queste sfide
Per affrontare le sfide insite nei modelli e negli algoritmi per i dati medici multimodali, Shaip fornisce le seguenti soluzioni:
Ampi set di dati pre-elaborati
Con oltre l'80% dei dati sanitari esistenti in formati non strutturati e inaccessibili, l'ampia raccolta di dati preelaborati di Shaip set di dati medici, che comprende oltre 5.1 milioni di cartelle cliniche anonime e 250,000 ore completate di dati audio di dettatura medica in 31 specialità, fornisce le basi necessarie per uno sviluppo efficace dell'intelligenza artificiale.
Annotazione ed etichettatura dei dati degli esperti
Di Shaip annotazione servizi consentono ai motori AI di interpretare dati medici complessi. I loro esperti di settore sono esperti nell'annotazione di cartelle cliniche sia testuali che basate su immagini per fornire dati di formazione di alta qualità per sviluppare modelli AI.
Robuste capacità di de-identificazione
Proprietà di Shaip piattaforma di de-identificazione possono rendere anonimi i dati sensibili in set di dati di testo e immagini con un'accuratezza estremamente elevata. Convalidati da esperti HIPAA, questi documenti estraggono entità PHI/PII e quindi mascherano, eliminano o oscurano tali campi per fornire dati completamente de-identificati che soddisfano le linee guida per la conformità dei fornitori e delle istituzioni.
Risolvendo le sfide sopra descritte, Shaip consente alle organizzazioni di sfruttare il potenziale dei set di dati medici multimodali e di accelerare lo sviluppo di soluzioni di intelligenza artificiale che trasformano l'erogazione dell'assistenza sanitaria e portano a risultati migliori per i pazienti.
