Дълбока медицина: Възстановяване на връзката лекар-пациент

2023 Автор: Agatha Gilson | [email protected]. Последно модифициран: 2023-08-25 04:57

Този препис е редактиран за по-голяма яснота.

Иван Орански: Добър вечер и добре дошли. Аз съм Иван Орански, вицепрезидент на редакцията тук в Medscape. За мен е голямо удоволствие да Ви посрещна на много специално събитие, стартирането на Deep Medicine, ^[1] най-новата книга на Ерик Топол, главен редактор на Medscape.

В съответствие с част от това, което отнех от това завладяващо и важно четиво, аз захраних всичко, което знам за нашите гости, за пускането на книги и за изкуствения интелект (AI) в дълбоката ми невронна мрежа и го помолих да изплюе набор от встъпителни бележки. Първо ми каза да нося синя риза; проверите. Тогава каза, че трябва да бъда кратък; проверите. Но това, което каза по-нататък, наистина ме изнерви и малко се притесни, защото ми каза да бъда смешна. Това беше последвано от нечетен глас, който някои от вас може да разпознаят и да се окажат познати; каза спокойно: "Съжалявам, Иван. Страхувам се, че не можеш да го направиш."

И точно когато д-р Топол изхвърли съветите си за диета, информирани с AI, когато ми предложи, аз вярвам, че той яде чийзкейк и bratuurst, аз изхвърлих проекта и реших просто да представя нашите говорители, за да можем да прекараме най-много време с тях отколкото при мен. (Ако сте пропуснали статията на д-р Топол, „Диетата на AI“в The New York Times, определено трябва да я прочетете. ^[2])

При нас е авторът на Пулицър, д-р Сиддхарта Мукърджи, чиято книга „Императорът на всички болести“^[3] бързо стана задължителна за четене за всеки, който се интересува от рак, както и най-добрият продавач на „Ню Йорк Таймс“. Той е онкологичен изследовател и лекар в Колумбийския университет в Ню Йорк, а също така е автор на The Gene: An Intimate History. ^[4]

Тази вечер д-р Мукерджи ще обръща таблиците на д-р Топол, който интервюира д-р Мукерджи през 2015 г. като част от нашата серия интервюта Medscape „Един на един“с водещи мислители на медицината. Д-р Топол е практикуващ кардиолог в изследователския институт на Scripps в Ла Джола, Калифорния и, както споменах, главен редактор тук в Medscape. Той е считан за един от най-влиятелните световни лидери в областта на цифровите иновации и здравеопазването и е автор на две предишни книги. ^{[5, 6]}

Знам, че можем да очакваме с нетърпение и замислен разговор. Моля, присъединете се към мен приветствайки д-р Мукерджи и д-р Топол.

Дефиниране на „задълбочено обучение“

Сидхарта Мукерджи, доктор на медицинските науки: Ерик, хареса ми книгата и статията ти. Говорим за някои от тези проблеми отдавна - бих казал почти десетилетие. И сега имаме вашата книга. Може би трябва да започнем с някои определения, така че хората да достигнат скорост. Когато говорите за AI и задълбочено обучение или машинно обучение, какво искате да кажете? Какво прави?

Компютрите са в медицината вече от 20 или 30 години. Изчислителните алгоритми са в медицината от 20, ако не и 30 години. Какво е различното сега и защо? Обяснете как дълбокото обучение и ИИ са коренно различни. Определете го за нас.

Д-р Ерик Дж. Топол: Това е добър въпрос, Сид. Това, за което говорим, е историята на дълбокото учене, която се корени преди малко преди десетилетие в университета в Торонто в Канада, от Джефри Хинтън и неговите колеги. Те излязоха с изцяло нов подтип на AI, идеята да вземат данни и да ги поставят през невронови слоеве. Хората не решават колко слоя; по-скоро слоевете на изкуствените неврони определят какво е необходимо за четене на характеристиките, независимо дали това е реч или образ.

Вярвам, че [дълбокото обучение] може да свърже данните, с които сме залети в медицината и да ни даде възможност да се върнем към грижите за пациентите, които сме загубили с течение на времето.

Първоначално това беше приложено към ImageNet, фантастичните етикетирани изображения, които Фей-Фей Ли и нейните колеги от Станфорд взеха заедно. Те внимателно коментират милиони изображения, които да използват в софтуера за разпознаване на визуални обекти. Джефри беше в състояние да покаже, че ИИ може да чете изображения, да ги интерпретира и класифицира толкова добре, колкото човешките същества могат, и след това през времето, през последните няколко години, дори по-добре, отколкото хората могат.

Това е потенциалът в медицината. Можете да имате разпознаване на образи с този тип AI конкретно и това може да се приложи например за медицински сканирания, патологични слайдове и кожни лезии. И хубавото в това е, че човешкото пристрастие не е част от невронната мрежа. Можете да програмирате човешки пристрастия като част от входа, но ако не го направите, това наистина позволява на машината да върши работата. Вярвам, че има потенциал, който надхвърля тези първоначални области. Разбира се, съществуват и други допълващи се аспекти на инструментите за задълбочено обучение и ИИ, които ще бъдат трансформативни.

Страната на дълбокото обучение е съвсем нова и вярвам, че тя може да свърже данните, с които сме залети в медицината и да ни даде възможност да се върнем към грижите за пациентите, които сме загубили с течение на времето.

Mukherjee: Ще се върнем към грижите за пациентите, които сме загубили. Това е важна характеристика на всичко това и искам да отбележа време за обсъждането му. Но забелязах, че сте използвали много тясна дефиниция за дълбоко учене и за AI. Двамата с Джефри Хинтън сме в разговор от доста време. Написах парче за творчеството на Джефри.

Топол: В The New Yorker, 2017. Добра статия. „AI Versus MD“^[7] Но трябва да бъде „AI плюс MD“.

Mukherjee: Точно така. И ще поговорим за това след време. Явно се интересувам от факта, че сте използвали разпознаването на образи - използвали сте ImageNet - и примерите, които сте използвали, са диагностициране на кожни лезии, патология и рентгенология и др. Прави ли ви впечатление, че AI ще бъде ограничен по този начин или ще се разшири ли навън и ще стане по-широк? Ще зададе ли по-дълбоките, по-широки въпроси за медицината, които задаваме като лекари? С други думи, това ли е инструмент, който е инструмент за разпознаване на модели - което е изключително важно; нека не бъдем глупави или не се обръщаме за това - но за които капацитетът ще бъде ограничен?

В тази статия в Ню Йоркър говоря за това, когато млад дерматолог в обучението открие първия си меланом; те преминават от нулево проучване към случай на такъв. Но когато невронна мрежа, която е погълнала данни - 578 000 меланоми - вземе още една, преминава от казус от 578 000 до 578 001. Така че ние разбираме силата на тези данни, но имате ли усещане колко широко ще бъде това?

Топол: Това е много важен момент, защото днес той е сравнително тесен и това е отчасти защото наборите от данни, с които трябва да работим в медицинската сфера, са сравнително ограничени. Нямаме тези масивни аннотирани набори от данни. Но ще отиде много по-широко. Вярвам, че един от най-големите уроци, които научихме до този момент, е, че можем да тренираме машини, за да имаме зрение, което далеч надминава това на хората.

Това, което беше започнато с някои от нещата, които споменах, сега се разшири. Например, в кардиограма можете не само да кажете функцията на сърцето, но и вероятността човек да развие този или онзи тип аритмия. Това е нещо, което хората не могат да видят.

Може би най-големият пример за това е ретината. С този вид алгоритъм можете да разграничите мъж от жена, без задължително да гледате снимката на ретината. Това е нещо, което все още никой не е обяснил и подчертава функцията за обясняване на черната кутия. Ако получите експертизи на ретината, международни власти, за да разгледат снимките на ретината, те не могат да установят разликата между мъж и жена. Те имат шанс 50/50 да получат това право, мъж или жена. Но можете да тренирате алгоритъм, който да е с повече от 97% или 98% и никой не знае защо.

Когато казвате тясна дефиниция, ние само започваме да си представяме нещата, на които можем да обучаваме машини. Тогава, когато започнете да въвеждате всички различни слоеве на човешкото същество и корпуса на медицинската литература - сензорите, геномиката, микробиома, всички тези различни неща - тогава имате настройка, която е много по-широка, както за отделния човек, така и за хората, които се грижат за този човек.

23andMe

Mukherjee: Едно от нещата, до които очевидно ще се докоснем, е неприкосновеността на личния живот, което е изключително важна арена, така че нека да отделим време за това по-късно. Моята област е рак и бях впечатлена от данните, които излязоха от Обединеното кралство Biobank по отношение на предсказуемостта на рака на гърдата. Обсъждате това в книгата си.

Само за да дадете на публиката усещане как се движи този свят - и това важи и за сърдечно-съдовите заболявания - представете си, че имате рак на гърдата в семейството си. Знаете, че е преминала през няколко поколения. В миналото способността ни да прогнозираме дали самата вие, жена или мъж, сте били изложени на риск от бъдещ рак на гърдата, е била ограничена до единични силно проникващи гени като BRCA1 и BRCA2. Хората ще вземат важни решения в живота си - Анджелина Джоли е една от тях - въз основа на тази генетична диагноза.

Ако погледнете тази диаграма на пай от хората с фамилен рак на гърдата, само около 10% -20% от тази диаграма на пай беше предсказуема по отношение на единични, силно проникващи генетични промени. Останалото беше до известна степен тъмна материя. С други думи, бихте могли да дойдете при мен и да кажете: „Имам рак на гърдата в семейството си; можете ли да ми кажете какъв е рискът ми?“И бих казал: "Ако нямате мутации BRCA1 или BRCA2, не мога да ви кажа какъв е рискът. Не мога да разбера дали сте с най-висок кватил или с най-нисък кватил на риск."

Едно нещо, което се случи с Biobank във Великобритания и други биобанки е, че ако вземете геноми и след това картографирате съдбата по този геном - и един аспект на съдбата може да бъде рак на гърдата - сега можете да започнете да правите изненадващо дълбоки прогнози за хората, които са в най-високата четвърт от рак на гърдата или има вероятност да имат рак на гърдата в бъдеще, като например жена, която би могла да има деветкратен риск в сравнение с останалата част от населението на бъдещия рак на гърдата, въз основа на генетичния си състав.

Това се е случило и при сърдечно-съдови заболявания и тези алгоритми, както посочихте, са сравнително прости. Те са адитивни алгоритми. Преведете ни през сценарий какво би се случило, след като създадем тези карти на съдбата на гените. Разгърнете инструментите на AI върху тях. Прекарайте ни през онова, което би могло да бъде дълбоко, и ни прекарайте през проблемите.

Топол: Разбира се. Разбира се, искате да внимавате да не поставите съдбата и геномиката в едно и също изречение, а вие сте написали за това красноречиво в книгата си „Джийнът: Интимната история“. Но вярвам, че вашият въпрос е, че полигенният риск за рак на гърдата, който не е свързан с BRCA и редки мутации, Mukherjee: Обяснете оценката на полигенния риск малко повече, защото това е важно.

Топол: Не е нужно дори да правите последователност за това. Колко хора са имали достъп до 23andMe? Много хора. От това или Ancestry.com можете да получите 1 милион букви от геном чрез чип, който може да се стартира за едва $ 20. Можете да намерите всички тези варианти колективно - стотици променени букви, които биха били еквивалент на BRCA1 или 2 мутации.

Приблизително 88% от жените никога няма да имат рак на гърдата в живота си. Кои са тези 12%, които наистина са изложени на риск? Днес имаме този забележително разточителен начин да подложим всички жени чрез мамография, с 60% фалшиво положителна честота, но вече можем да видим, че между редките мутации, които са добре охарактеризирани, плюс тази колекция от тези варианти, на общи варианти, заедно можем да прогнозираме много близки до тези 12% - може би 20%.

Бихте имали "чао" за всички тези жени, които не би трябвало да бъдат подлагани на проверка, или може би да бъдат преглеждани само на всеки 10 години или нещо подобно. Същото за всички тези състояния. Има действащ път. Не е само за рак на гърдата.

Mukherjee: Говорете за сърдечно-съдови заболявания.

Топол: Сърдечната болест е тази, която е още по-твърдо установена, така че можете да намерите първите 10% от хората в риск. Нямам сърдечни заболявания в семейството си, така че това беше много отблъскващо за мен. Екипът ни от Scripps направи приложение; това е безплатно, отнема няколко минути и можете да получите своя ген ранг. Можете да отидете в своя ген ранг и можете да качите вашите 23andMe данни в приложението и да получите резултата си от 100. Направих това и резултатът ми беше 92, което е много висок риск. Поради това започнах да вземам статин. Оказва се, че статините имат много по-голямо влияние при по-висок риск. Много хора приемат статини само защото имат високи нива на LDL холестерол, но това няма да има полза за тях.

Той променя структурата на човешките отношения, ако решите да не действате върху знанията, които имате. Какво се случва тогава?

Mukherjee: Разбира се, интересното в това е, че този резултат е рисков фактор, независим от LDL холестерола. Той е донякъде ортогонален като рисков фактор.

Топол: Той е ортогонален и добавка. По-добре е от фамилната история или повечето от другите, като тютюнопушене и дори просто обикновен LDL холестерол. Въпросът за този геномен слой на информацията е, че дори един слой предоставя много данни. Това е само с чип. Тогава, когато започнете да приемате последователността на генома, която AI, особено задълбочено учене, прави толкова много, за да разгадае, казвате, уау, ние вече правим това за оценка на риска при различни общи състояния. Мащабиране напред. Къде ще е това след година или две? В книгата главата за дълбокото откриване е за науката, геномиката и рака. Именно там се случват най-големите постижения в момента. Някой ден това ще се превърне в далеч по-добра превенция и далеч по-добро, пасимонично използване на ресурсите, така че няма да имаме сегашната, неволна тактика на плашене.

Можем ли да попречим да станем „локус на риск“?

Mukherjee: Говорете за обратната страна на този сценарий. Нашето разбиране за себе си като човешки същества се променя, докато правим това, докато разгръщаме алгоритмите, които сами сме измислили. За мен има сериозно притеснение, че ставаме и си представяме всички като място на риск.

Застрахователна компания представя всички като място за риск и това променя коренно кои са хората и как мислим за себе си. Тогава е най-близкият въпрос на личния живот. Ако сте локус за риск и случайно оставите тази раница с приложението си 23andMe в метрото и някой я намери… Може би това е измислен сценарий, но има много повече близки сценарии. Бихте ли искали да споделите тази информация със съпруга / съпругата си? Да приемем, че вашият полигенен риск за рак на гърдата се намира в най-високата част. Това ли е информацията, която бихте искали да споделите със съпруга / съпругата си? Той променя структурата на човешките отношения, ако решите да не действате върху знанията, които имате. Какво се случва тогава?

Топол: Считам, че този въпрос на поверителност е основен. Много от вас са виждали, че поверителността е обявена за мъртва в други кръгове, но все още не в здравеопазването и медицината, защото това не е приемливо в нашия свят на здравеопазването.

Има начини да се заобиколи този проблем. Кибер експертите, които разбират хакерството и нарушенията, като данните се държат като заложници на здравните системи, всички тези неща, препоръката им е, че данните трябва да бъдат в най-малките възможни единици: Човек трябва да притежава своите данни. Всъщност трябва да стигнем там някой ден.

В Естония всеки човек притежава своите данни и не е в масов сървър, който е идеалната цел на кибер крадците. Това е един начин да запазите поверителността, но собствеността е наистина важна. Причината за това не е само в личния живот. В момента никой няма всички техни медицински данни от времето, когато са били в утробата, когато това е наистина важно през живота им до този момент. Никой го няма, защото ще трябва да отидете на много различни хора и на различни места за вашите данни. Ако ще използвате AI, за да предотвратите условията или по-добре да ги управлявате, тогава трябва да имате целия вход. Знаем това и никой тук го няма.

Имаме баланс между увеличаване на поверителността, но и обобщаване на всички тези данни. Днес хората генерират свои собствени данни чрез сензори и ако получите генома си секвентиран или дори чипа си от 23andMe или каквото и да е, не искате това в медицинското ви досие, което седи в болницата или здравната система, защото това може да се използва срещу теб. Единствените неща, които са обхванати в тази страна, са здравно осигуряване и статус на работодателя, но застраховката живот и инвалидност не се покриват, така че наистина не искате да внасяте генетичната си информация в електронния си запис. Имаме нужда от сигурно място за това.

В момента много от тези набори от данни са бездомни. Нуждаем се от дом и това трябва да бъде собственост на индивида. Ще стигнем там някой ден. Ние изоставаме зад Естония и сега други страни като Финландия, Швеция и Швейцария се движат в тази посока, но ние не сме.

Обикновено се провеждат кръгове за болнични и изходни прекъсвания … без изобщо да отидете до леглото на пациента.

Mukherjee: Какви са пречките в Съединените щати? От гледна точка на раковата генетика и раковата геномия, беше смут, че биобанката във Великобритания е създадена месеци, години, преди да създадем нашата и откакто имаме достъп до тези данни. А Обединеното кралство не е единствената биобанка; има и други. Защо закъсняваме с тази игра?

Топол: Ние доста закъсняваме. Току-що завърших почти 2-годишен преглед на Националната здравна служба на Обединеното кралство и не само те са световният лидер в геномиката, но те започнаха своята биобанка и сега геноми в Англия преди години. Те също имат работата, която свърших с тях, за да планирам дигитална и AI стратегия за следващите 20 години. Те са вложили милиарди лири ресурси в това, така че по средата на Brexit, те планират напред за здравеопазването. В тази страна не сме вложили един долар към национална стратегия. Неотдавна имаше съобщение от нашия президент за AI стратегия с нулеви долари и без конкретика. Обединеното кралство се увеличава напред и ние оставаме назад.

Mukherjee: Културен проблем ли е? Можете ли да диагностицирате проблема?

Топол: В момента изглежда, че ние просто се опитваме да оцеляваме ежедневно в тази страна. След като прекарах много време и взаимодействах с британците, ми направи впечатление, че те приемат това планиране много сериозно и те уважават силата на AI. Например те се отърваха от клавиатури в един от много големите им отделения за спешни случаи. Искате да поговорите с някои щастливи лекари и щастливи пациенти? Без клавиатури, разпознаване на глас. Те показаха, че това е възможно и това беше в спешната обстановка, в която имате различни видове пациенти, които идват. Те показват на света, че първо ще се отърват от клавиатурите. В старите времена бихме говорили за това да се отървем от хартия. Никога не се отървахме от хартия. Но клавиатурите са враг на лекарите, пациентите, медицинските сестри и всички.

Разпознаването на речта, което е задълбочено учене, е толкова напреднало днес и ние правим почти нищо в Съединените щати. Над 20 американски компании работят над това, включително много технологични компании, но като страна ние не изоставаме от усилията, докато Обединеното кралство и Китай са. Ние се подхлъзваме по това. Това е чудесна възможност. Не вярвам, че някога ще имаме друга такава възможност за много години, а дори и поколения напред.

Безмозъчната диагноза

Mukherjee: Говорите много за пациентите. Искам да поговоря малко и за лекарите. Наскоро написах голяма статия ^[8] за това как клавиатурата се е превърнала в един източник на изгаряне на лекари и защо се оказваме автоматизирани, но и дехуманизирани, докато преминаваме през целия ден. Ще прочета нещо от вашата книга.

Това е на страница 306 от вашата книга ^[1]:

Ние също трябва да пренасочим умовете на студентите по медицина, така че да са ориентирани към човека, а не към болести. Прекъсванията в болнични и изходни прекъсвания се провеждат твърде често чрез обръщане на картата, при което един обучаващ лекар преглежда болестта или състоянието на пациента и съответните резултати от теста, без изобщо да отиде до леглото на пациента.

Дори диагнозата на заболяването се обезсилва, като се погледне сканирането или лабораторните тестове, вместо да се поставят ръце на човека. Подобни съчетания са много по-бързи и лесни от опознаването на човек. Рана Аудиш, лекар в Детройт, сподели това добре с две групи студенти по медицина. Едната се нарича патология, а другата хуманистична. Патологичната група получава извънредно обучение за разпознаване на заболявания чрез разпознаване на кожна лезия, слушане на мърморене или познаване на каскадата на съсирването. Хуманистичната група получава цялото това обучение, но също така е обучена да следва контекста на човешкото същество, оставяйки пациентите да говорят и да научат какъв е техният живот, какво е важно за тях, какво ги тревожи. Предвид пациент, който започне да плаче, групата с патологии може да диагностицира заболяването, но не може да отговори. Хуманистичната група, свързана с емоцията, още преди да започнат сълзите, чува напрегнатото стъпало на гласните струни, опънати от фалшива храброст и утеха.

Това ли е вашето виждане как премахването на тези тежести от медицината в крайна сметка ще възстанови един вид вяра, която започва да изчезва у студентите ни по медицина?

Топол: Благодаря ви за този пасаж. Тя улавя цялата история и това е, че сме изгубили пътя си. През 40-те години, откакто завърших медицинско училище, видях стабилна ерозия и ние все повече и повече се отдалечихме от грижите, истинската човешка връзка. Имаме възможност - и вярвам, че е единствената възможност, поне през живота ми - да я върнем и да се върнем там, където бяхме. Това е дарбата на времето, но не само това. Както казахте, става въпрос за хуманно ориентирания аспект на медицинската помощ. Давате време на лекарите и пациентите заедно, но това не е достатъчно; трябва да се култивира. Толкова е невероятно важно възстановяването на доверието, присъствието, тази скъпоценна връзка, която преди беше интимна. Някога е бил свещен. Какво се е случило?

Mukherjee: Когато имам студенти по медицина на кръгове, в последния ден от кръговете им давам два варианта, с седмица за подготовка. Един от вариантите е да изберете тема, тема патология: троен отрицателен рак на гърдата, остра левкемия при възрастни хора, каквото и да е - това е един избор. Другият избор е да вземете някой от пациентите, които студентът представи, но да ги представите изцяло. Искам да знам къде са родени, как се казва. Направете триизмерно човешко същество от този пациент.

Преди около 5-7 години всички искаха да представят тройно-отрицателен рак на гърдата или някаква друга тема за патология; сега всички искат да представят пациента. Всички студенти по медицина искат да представят т. Нар. Триизмерен пациент. Казвам им, че те трябва да прекарат часове до леглото на пациента - това е, разбира се, рак - и да говоря с тях за тяхната тревожност, техните притеснения, бъдещето им, дали имат деца, дали нямат деца. Кой плаща наема?

Попитайте [учениците] видовете въпроси, които бихте задали, ако представяте троен отрицателен рак на гърдата, като кажете: „Каква е статистиката, която ни показва броя на афро-американските жени, които имат троен отрицателен рак на гърдата, но също и колко наем плащат ли? Каква е цената, където живеят? Каква е цената на обичайното хранене за деня? " Ако студентите не знаят отговора на тези въпроси, те трябва да се върнат и да ги зададат.

Топол: Имаме нужда от повече учители като вас.

Mukherjee: Аз съм най-нетърпеливият учител, който някога бихте могли да си представите.

Покрихме обширна земя. Вие определихте за нас нов вид лекарство, нов вид лекарство, което освобождава пациентите и освобождава идеята за самата медицина, но също така има мощно влияние върху лекарите и как мислим за себе си. Ще завърша с едно последно запитване: Кои са скептиците? Кой не ви вярва и защо? Защо да не ти вярваме?

Топол: Има основателна причина да не вярваме и това е, защото имаме история с администраторите, мениджърите, бизнесмените, които стискат все повече клиницисти. Ако има повече производителност и по-добра ефективност и работен поток, естественият режим по подразбиране ще бъде да видите повече пациенти, да прочетете повече сканирания, да прочетете повече слайдове. Ако ние като медицинска общност - а това означава, че доставчиците на здравни услуги и пациентите - не се противопоставим на тази бизнес сила, тогава няма да видим потенциала тук. Това е най-голямото предизвикателство.

Що се отнася до наисеерите, те са повечето. Хората станаха доста цинични. Гледаме електронния здравен запис - най-тежката катастрофа, която се случва в медицината през последните десетилетия, дава дигитално лошо име; много хора смятат, че това някак е продължение на ИИ, когато не може да бъде по-далеч от истината.

Следвайте Medscape във Facebook, Twitter, Instagram и YouTube