Анестезия и клинические исследования
Открытый доступ

Абстрактный

Искусственного интеллекта и анализ данных в области анестезии

Гарри Макграт

Искусственный интеллект (ИИ) и аналитические данные определяют неузнаваемость нашей жизни, и они оказывают гораздо большее влияние, чем Интернет или мобильные технологии. Сейчас мы приближаемся к порогу, когда машинный интеллект переходит в человеческий интеллект в определенных ограниченных аспектах, впервые в истории. Улучшения в технологиях, как программных, так и аппаратных, привели к тому, что некоторые решения, основанные на использовании солнечной энергии, стали еще более непредсказуемыми, чем ИИ, во многих областях, включая медицину. Однако широко признано, что вместо того, чтобы конкурировать с машинами, использование ИИ для поддержки и помощи в известных более обоснованных решениях является ключом к медицине будущего. В таких областях, как анестезия, анализ данных может использоваться для разработки продуктов передовых инструментов, поддерживающих принятие решений на основе машинного обучения. 

Аналитика данных и технологий ИИ обладает потенциалом для преобразования медицины на ранее невиданный уровень с точки зрения эффективности, зрения и точности, а также формирует неуверенность и позволяет передавать экспертные знания в области машин. Однако применение ИИ во всех областях медицины, таких как анестезия, не может автоматически предполагать достижение улучшений в отношении гуманных экспертов. Часто забывают, что возникает именно «искусственный» интеллект. Мониторинг мощности анестезии во время операции является вспомогательным и зависит от классификации пациента по ASA и типа операции, чтобы обеспечить точное введение лекарств в соответствии с зависимым состоянием возбуждения пациента. Чувствительность пациента может меняться на протяжении всей хирургической процедуры, а лекарства с гемодинамическими эффектами могут ограничивать количество лекарств, которые можно безопасно ввести. Анестезиология — сложная медицинская дисциплина, которая включает в себя много когнитивной и ловкой работы, и предположение, что ИИ может легко заменить опытных и знающих врачей, является очень необоснованным ожиданием. Технологический прогресс достиг роботов в некоторых регионах, включая хирургию. Фармакологические роботы — это замкнутые системы, позволяющие точно титровать дозу анестезирующих препаратов до заданного значения, касающегося гипноза, анальгезии и нервно-мышечной блокады. Механические роботы автоматически воспроизводят ручные задачи, демонстрируя большую обещающую производительность. Системы поддержки принятия решений могут улучшить клиническую практику. Использование роботов в анестезии позволяет ограничить повторяющуюся часть рабочей нагрузки, позволяя анестезиологу сосредоточиться на уходе за пациентом. Основной проблемой современных систем глубокого обучения является «непрозрачность». Хотя машину можно обучить выполнять с помощью ввода-вывода, часто неясно, какая часть обучающей сети отвечает за какой-либо конкретный результат.