Um dos maiores hospitais do país revelou planos abrangentes para usar inteligência artificial para realizar tarefas tradicionalmente realizadas por médicos e enfermeiras, desde o diagnóstico de câncer em tomografias até decidir quais pacientes A&E são atendidos primeiro.
A parceria de três anos entre a University College London hospitais(UCLH) e o Instituto Alan Turing visa trazer para o NHS os benefícios da revolução do aprendizado de máquina em uma escala sem precedentes.
O professor Bryan Williams, diretor de pesquisa do NHS Foundation Trust dos hospitais da University College London, disse que a mudança pode ter um grande impacto nos resultados dos pacientes, traçando paralelos com a transformação da experiência do consumidor por empresas como Amazon e Google.
"Vai mudar o jogo", disse ele. "Você pode ir no telefone e reservar uma passagem aérea, decidir quais filmes assistir ou pedir uma pizza ... tudo tem a ver com IA", disse ele. “No NHS, não estamos nem perto de sofisticados o suficiente. Ainda estamos enviando cartas, o que é extraordinário. ”
No centro da parceria, na qual a UCLH está investindo uma quantia "substancial", mas sem nome, está a crença de que os algoritmos de aprendizado de máquina podem fornecer novas maneiras de diagnosticar doenças, identificando pessoas em risco de doenças e direcionando recursos. Em teoria, médicos e enfermeiros poderiam ser implantados responsavelmente nas enfermarias, como motoristas do Uber gravitando em locais com a maior demanda em determinados horários do dia. Mas a mudança também provocará preocupações sobre privacidade, segurança cibernética e o papel cada vez maior dos profissionais de saúde.
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O primeiro projeto se concentrará na melhoria do departamento de emergência e acidentes do hospital, que, como muitos hospitais, não está cumprindo as metas de tempo de espera do governo.
"Nosso desempenho neste ano ficou aquém da espera de quatro horas, o que não reflete a dedicação e o comprometimento de nossa equipe", disse o professor Marcel Levi, diretor executivo da UCLH. "[É] um indicador de algumas das outras coisas em toda a cadeia relativas ao fluxo de pacientes agudos que entram e saem do hospital que estão errados".
Usando dados extraídos de milhares de apresentações, um algoritmo de aprendizado de máquina pode indicar, por exemplo, se um paciente com dor no abdome provavelmente está sofrendo de um problema grave, como perfuração intestinal ou infecção sistêmica, além de acelerar o processo de prevenção de pacientes condição de se tornar crítica.
"As máquinas nunca substituirão os médicos, mas o uso de dados, conhecimento e tecnologia podem mudar radicalmente a maneira como gerenciamos nossos serviços - para melhor", disse Levi.
Outro projeto, já em andamento, visa identificar os pacientes que provavelmente não comparecerão às consultas. Um neurologista consultor do hospital, Parashkev Nachev, usou dados que incluem fatores como idade, endereço e condições climáticas para prever com precisão de 85% se um paciente comparecerá a ambulatórios e exames de ressonância magnética.
