Краткое изложение моего интервью с онкологом-радиологом. Это одно из моих 18 интервью с клиницистами для получения степени магистра здравоохранения (ссылка здесь) для Школы общественного здравоохранения Калифорнийского университета в Беркли.
Посетите мой сайт Укрепление доверия и внедрение машинного обучения в здравоохранении (ссылка здесь), чтобы ознакомиться с сокращенной и полной версиями моего диплома в области здравоохранения, а также с предстоящими резюме интервью и дополнительных исследований.
Обратите внимание, что это интервью представляет собой обезличенное резюме для простоты чтения и обеспечения конфиденциальности. Он был одобрен для распространения интервьюируемым.
«Большая часть моего времени, до восьми часов в неделю, уходит на детальную интерпретацию и маркировку изображений. Если бы у меня был надежный инструмент машинного обучения, я мог бы лучше сосредоточиться на острых проблемах своих пациентов или лечить больше людей».
История работы
Я онколог-радиолог в небольшой частной практике. В своей клинической практике я наблюдаю пациентов, у которых впервые диагностирован рак, решаю, какое лечение им нужно, а затем назначаю их. Обычно это включает в себя планирование облучения, когда мы сканируем пациентов, а затем тратим пару часов на то, чтобы определить, где именно находится опухоль. После этого мы делаем от одной до 44 процедур. Планирую работать еще 30 лет.
Знание ML в здравоохранении
Для начала, что вы слышали об искусственном интеллекте и/или машинном обучении в здравоохранении?
Я мало что слышал. В своей практике радиационной онкологии я слышал, что машинное обучение можно использовать для контурной пластики — процесса определения местоположения опухолей. Я полагаю, что это можно было бы сделать проще, если бы в инструменте машинного обучения была информация о диагнозе, стадии и общей ссылке на пространство.
Прошлое и будущее использование
Использовали ли вы какие-либо инструменты машинного обучения? Не могли бы вы?
У меня нет, но я бы сделал, если бы это экономило время. Большая часть моего времени, до восьми часов в неделю, уходит на детальную интерпретацию и маркировку изображений. Если бы у меня был надежный инструмент машинного обучения, я мог бы лучше сосредоточиться на острых проблемах своих пациентов или лечить больше людей.
Кроме того, я думаю, что дозиметристы очень выиграют от ML. Именно они выполняют мои планы по облучению, и это очень ручной процесс.
Волнение и беспокойство
Что вас беспокоит или волнует в сфере машинного обучения в здравоохранении? Что еще вас волнует или беспокоит?
Я обеспокоен тем, что эти инструменты машинного обучения используются в качестве ярлыков для реальной клинической медицины. Я беспокоюсь, что клиницисты не узнают столько же.
Я взволнован возможностью большей унификации и стандартизации. Люди часто называют радиационную онкологию искусством медицины, но действительно есть вещи, которые следует и не следует делать. Если бы машинное обучение могло помочь обеспечить некоторую согласованность, я думаю, это было бы здорово для пациентов.
Этика и конфиденциальность
При чем тут этика? Что может пойти не так или что можно сделать хорошо?
Я думаю, что пока прогнозы проверяются клиницистом, вы можете с этической точки зрения сказать, что у вас есть знания и опыт, чтобы доверять тому, что было сгенерировано инструментом МО. Но если это становится черным ящиком, в котором вы не можете ничего проверить, тогда возникают некоторые этические проблемы. Вам нужны клиницисты, чтобы иметь возможность критически оценивать происходящее.
Как следует использовать данные? Кто должен или не должен иметь к нему доступ?
Если пациенты вносят свой вклад в исследование или коммерческое использование, пациенты должны быть проинформированы. Мы не спрашиваем согласия пациентов при составлении тренировочных наборов, и, возможно, нам следует это сделать.
Кто еще должен информировать вас или решать за вас, является ли инструмент машинного обучения этичным и достаточно конфиденциальным?
В идеале, это должен быть другой клиницист, который использовал бы его в своей клинике.
Доверяете ли вы этим разработчикам инструментов машинного обучения доступ к этим данным? Почему или почему бы и нет?
Не совсем так, но им сложно не делать этого. Я думаю, что с медицинскими данными у людей появляется дополнительный уровень заботы о безопасности. Со всеми данными EHR, которые я использую, есть о чем беспокоиться.
Знание машинного обучения и объяснимость модели
На каком уровне вам нужно понять, как модель делает свой прогноз?
Очень элементарно. Я просто хочу знать, что использовалось для его обучения.
Требования к внешней проверке
Чтобы вы захотели использовать инструмент машинного обучения, какое внешнее подтверждение вам необходимо увидеть? Какие типы государственных и/или неправительственных организаций будут играть роль?
Мне нужно было бы увидеть какое-то клиническое испытание, в котором был развернут инструмент машинного обучения, и я понимаю, что это трудно сделать. Я также хотел бы увидеть результаты, касающиеся улучшения качества медицинской помощи, пропускной способности клиник и качества жизни врачей и пациентов.
Я уверен, что в нашем профессиональном сообществе будут руководства, но я пока ничего не видел.
Клиническое образование
Как это повлияет на клиническое образование?
Я думаю, что должен быть способ, чтобы учащиеся не видели преимуществ машинного обучения, чтобы они могли сначала тренироваться и учиться без него. Я не думаю, что у студентов должен быть доступ к инструментам автоматизации, чтобы они могли стать толковыми клиницистами. Даже если эти инструменты машинного обучения работают на 100 %, клиницисты должны иметь возможность критически оценить, что правильно, а что нет.
Желаемые варианты использования
Где есть возможности помочь врачам с отмыванием денег? Представьте себе: технологическая компания мирового класса разработала инструмент машинного обучения, который предлагает возможные диагнозы или сортирует пациентов. Что им лучше построить сейчас и почему?
Было бы полезно получить поддержку в диагностике пациентов или, что еще лучше, в прогнозировании типов осложнений, которые у них возникнут во время лечения. Я хотел бы знать больше информации о том, как пациент будет восстанавливаться, чтобы я мог опережать события. Я делаю некоторые из них сейчас, но больше рекомендаций было бы здорово.
Выполнение
Как это сделать после внедрения инструмента машинного обучения? Кто должен иметь доступ в первую очередь; кто не должен?
Клиницистам придется пройти обучение — узнать, как он используется, узнать о подводных камнях и попрактиковаться в какой-то безопасной среде с врачом, который уже использовал его раньше.
Процесс покупки
Если вы занимаетесь медициной, кто будет участвовать в принятии решения о покупке и использовании инструмента машинного обучения?
Я думаю, что решение о покупке должно приниматься врачами отделения, а затем доходить до администрации больницы.
Какие данные, ссылки и обещания им нужно изучить, чтобы в конечном итоге сказать да или нет?
Я предполагаю, что администрация хочет видеть экономию на персонале, больше пациентов или снижение риска для пациентов.
Кроме того, я предполагаю, что компания машинного обучения поделится этой информацией, а коллеги из других практик подтвердят ее. Конференции также являются хорошим местом, чтобы узнать об этом, так как повсюду есть стенды и коллеги.
