Medicinos mokslininkai yra apsnūdę klinikinių duomenų cunamyje. Tačiau mums reikia didelių pokyčių renkant, dalijantis ir taikant šiuos duomenis, kad jie būtų naudingi visiems, sako Leo Anthony Celi, MIT kompiuterinės fiziologijos laboratorijos (LCP) pagrindinis mokslininkas.
Vienas iš pagrindinių pakeitimų yra atvirai prieinami visų rūšių klinikiniai duomenys, taikant tinkamas privatumo apsaugos priemones, sako Celi, praktikuojanti intensyviosios terapijos skyriaus (ICU) gydytoja Beth Israel Deaconess medicinos centre (BIDMC) Bostone. Kitas svarbus veiksnys yra visapusiškai išnaudoti šiuos atvirus duomenis, bendradarbiaujant gydytojams, akademiniams tyrėjams ir pramonei. Trečias veiksnys yra sutelkti dėmesį į skirtingus kiekvienos šalies gyventojų poreikius ir įgalinti ekspertus, kad jie galėtų pagerinti gydymo pažangą, sako Celi, kuris taip pat yra Harvardo medicinos mokyklos docentas.
Viso šio darbo metu mokslininkai turi aktyviai siekti įveikti amžiną šališkumo problemą suprantant ir taikant medicinos žinias. Šią labai žalingą problemą tik sustiprina didžiulis mašininio mokymosi ir kitų dirbtinio intelekto technologijų puolimas. „Priimdami sprendimus kompiuteriai atims visus mūsų nesąmoningus, numanomus šališkumus“, – perspėja Celi.
Dalijimasis medicininiais duomenimis
LCP įkurtas MIT Critical Data konsorciumas kuria bendruomenes įvairiose srityse, kad panaudotų duomenis, kurie reguliariai renkami ICU priežiūros procese, kad geriau suprastų sveikatą ir ligas. „Mes sujungiame žmones ir suderiname paskatas“, – sako Celi. „Norint tobulėti, ligoninės turi dirbti su universitetais, kuriems reikia dirbti su pramonės partneriais, kuriems reikia prieigos prie gydytojų ir duomenų.
Konsorciumo pavyzdinis projektas yra MIMIC (medicininė informacija, pažymėta intensyviajai priežiūrai) ICU duomenų bazė, sukurta BIDMC. MIMIC grupė, turinti apie 35 000 vartotojų visame pasaulyje, yra plačiausiai analizuojama kritinės priežiūros medicinoje.
Tarptautinis bendradarbiavimas, pvz., MIMIC, išryškina vieną didžiausių kliūčių sveikatos priežiūros srityje: dauguma klinikinių tyrimų atliekami turtingose šalyse, dažniausiai dauguma klinikinių tyrimų dalyvių yra baltaodžiai vyrai. „Šių tyrimų išvados paverčiamos gydymo rekomendacijomis kiekvienam pacientui visame pasaulyje“, – sako Celi. „Manome, kad tai labai prisideda prie neoptimalių rezultatų, kuriuos matome gydant visų rūšių ligas Afrikoje, Azijoje ir Lotynų Amerikoje.
Kad išspręstų šią problemą, „grupės, kurioms neproporcingai didelė ligų našta, turėtų nustatyti tyrimų darbotvarkę“, – sako Celi.
Tokia taisyklė taikoma „duomenų renginiuose“ (sveikatos hakatonuose), kuriuos MIT Critical Data organizavo daugiau nei dviejose dešimtyse šalių, kurios taiko naujausius duomenų mokslo metodus realiems sveikatos duomenims. Duomenų konferencijose MIT studentai ir dėstytojai mokosi iš vietinių ekspertų ir dalijasi savo įgūdžių rinkiniais. Daugelį šių kelių dienų renginių remia MIT pramonės ryšių programa, MIT tarptautinė mokslo ir technologijų iniciatyvų programa arba MIT Sloan Lotynų Amerikos biuras.
Duomenų konferencijos paprastai rengiamos tos šalies nacionaline kalba arba tarme, o ne anglų kalba, dalyvaujant akademinės bendruomenės, pramonės, vyriausybės ir kitų suinteresuotųjų šalių atstovams. Gydytojai, slaugytojai, vaistininkai ir socialiniai darbuotojai kartu su informatikos, inžinerijos ir humanitarinių mokslų studentais sugalvoja ir analizuoja galimus sprendimus. „Jiems reikia vieni kitų žinių, kad galėtų visapusiškai panaudoti ir atrasti bei patvirtinti žinias, kurios yra užšifruotos duomenyse ir kurios bus paverstos jų priežiūros būdu“, – sako Celi.
„Visur, kur einame, yra neįtikėtinų talentų, kurie visiškai sugeba kurti savo sveikatos priežiūros problemų sprendimus“, – pabrėžia jis. Duomenų tinklais siekiama dar labiau įgalinti specialistus ir studentus priimančiose šalyse skatinti medicininius tyrimus, inovacijas ir verslumą.
Kova su integruotu šališkumu
Mašininio mokymosi ir kitų pažangių duomenų mokslo metodų taikymas medicininiams duomenims atskleidžia, kad „duomenyse yra neįsivaizduojamais būdais“ visų sveikatos produktų, sako Celi. Dažnai šis šališkumas kyla iš klinikinių tyrimų, reikalingų medicinos prietaisams ir terapijoms patvirtinti.
Vienas dramatiškų pavyzdžių yra pulsoksimetrai, kurie rodo deguonies kiekį paciento kraujyje. Pasirodo, šie prietaisai pervertina deguonies lygį spalvotiems žmonėms. „Mes nepakankamai gydėme spalvotus asmenis, nes slaugytojai ir gydytojai buvo klaidingai patikinti, kad jų pacientai turi pakankamai deguonies“, – sako jis. „Manome, kad praeityje pakenkėme, jei ne nužudėme, daug žmonių, ypač per Covid, dėl technologijos, kuri nebuvo sukurta su įtraukiais bandomaisiais subjektais.
Tokie pavojai tik didėja plečiantis medicininių duomenų visatai. „Dabar turimi duomenys tyrimams yra gal dviem ar trimis lygiais didesni, nei turėjome net prieš 10 metų“, – sako Celi. Pavyzdžiui, MIMIC dabar apima terabaitus rentgeno, echokardiogramos ir elektrokardiogramos duomenų, susietų su susijusiais sveikatos įrašais. Tokie didžiuliai duomenų rinkiniai leidžia tyrėjams aptikti sveikatos modelius, kurie anksčiau buvo nematomi.
„Tačiau yra įspėjimas“, – sako Celi. „Kompiuteriams yra nereikšminga išmokti jautrių savybių, kurios nėra labai akivaizdžios žmonių ekspertams. Pavyzdžiui, praėjusiais metais paskelbtame tyrime jis ir jo kolegos parodė, kad algoritmai gali nustatyti, ar krūtinės ląstos rentgeno vaizdas priklauso baltaodžiam pacientui ar spalvotam asmeniui, net nežiūrint į jokius kitus klinikinius duomenis.
„Dar nerimą kelia tai, kad grupės, įskaitant mūsų, įrodė, kad kompiuteriai gali lengvai išmokti, ar esate turtingas, ar vargšas, vien tik iš savo vaizdų“, – sako Celi. „Galėjome išmokyti kompiuterį nuspėti, ar vartojate Medicaid, ar turite privatų draudimą, jei maitinate juos krūtinės ląstos rentgeno spinduliais be jokių anomalijų. Taigi vėlgi, kompiuteriai pagauna žmogaus akiai nematomas funkcijas. Ir dėl šių savybių algoritmai gali nerekomenduoti terapijos juodaodžiams ar neturtingiems žmonėms, sako jis.
Pramonės galimybių atvėrimas
Celi sako, kad kiekviena suinteresuotoji šalis turi naudos, kai farmacijos įmonės ir kitos sveikatos priežiūros korporacijos geriau supranta visuomenės poreikius ir gali tinkamai skirti savo gydymą.
„Turime pateikti elektroninių sveikatos įrašų pardavėjus ir medicinos prietaisų gamintojus, taip pat farmacijos įmones“, – aiškina jis. „Jie turi geriau suvokti savo tyrimų atlikimo būdo skirtumus. Jie turi turėti daugiau tyrėjų, atstovaujančių nepakankamai atstovaujamoms žmonių grupėms, kad būtų sukurtas geresnis sveikatos produktų dizainas.
Korporacijos galėtų gauti naudos dalindamosi savo klinikinių tyrimų rezultatais ir galėtų iš karto pamatyti šią galimą naudą dalyvaudamos duomenų fone, sako Celi. „Jie tikrai galėtų liudyti magiją, kuri nutinka, kai tuos duomenis kuruoja ir analizuoja studentai ir gydytojai iš skirtingų šalių. Taigi kviečiame savo farmacijos pramonės partnerius organizuoti šiuos renginius kartu su mumis!
