Hvordan kunstig intelligens kan gi litt pusterom for NHS

Emma Rich, Universitetet i Bath og Andy Miah, Universitetet i Salford

NHS annonserte nylig planer om å prøve en kunstig intelligent mobil helseapp til en million mennesker i London. Målet er å hjelpe med å diagnostisere og behandle pasienter ved å engasjere dem i en sanntids tekstmeldingssamtale, som vil utfylle den telefonbaserte tjenesten NHS 111 (som var kritisert av Care Quality Commission (vaktbikkje). Appens designere, Babylon Healthcare Ltd, bruker algoritmer til å stille innledende diagnoser som deretter følges opp med menneskelige konsultasjoner. Den har allerede mottatt en glødende CQC-evaluering.

Appen vil sannsynligvis provosere frem en blandet respons, med entusiastiske teknofile opp mot de som er bekymret for at mer teknologi betyr en mindre menneskelig helsetjeneste. Likevel, ettersom NHS blir beskrevet som lidende av en humanitær krise, og med en økende helsebyrde og begrensede ressurser, noen smarte løsninger er nødvendige. Det er vanskelig å benekte at problemer med begrenset finansiering er vedvarende trekk ved denne unike offentlige tjenesten. Kanskje AI har svaret.

Faktisk, å tilby effektiv helsehjelp er alltid en kombinasjon av systematisert teknologisk effektivitet kombinert med pasientsentrert menneskelig omsorg. Polariserte synspunkter på teknologi er ofte ikke nyttigeDet er også nødvendig å erkjenne hvordan denne tilnærmingen til helsevesen er en del av en bredere teknisk revolusjon der tilkoblede objekter i Tingenes internett vil endre alt fra helsevesen til trafikkvedlikehold.

NHS-appen er veldig enkel å bruke og har blitt sammenlignet med å bruke den sosiale meldingstjenesten WhatsApp – men med én viktig forskjell: du chatter med en datamaskin, ikke en person. Når appen er nedlastet, logger du din grunnleggende helseinformasjon og begynner deretter å forklare symptomene dine. Den robotiske «responderen» vil si ting som: «Jeg trenger bare noen få detaljer fra deg før vi begynner» og «nesten ferdig» for å holde samtalen i gang. Etter en mer detaljert utveksling kan det komme til en konklusjon som ligner på dette:

Greit nok, symptomene dine høres ikke presserende ut, men jeg tror de krever videre undersøkelse. Sørg for å avtale en time hos en fastlege innen de neste to ukene. Hvis symptomene dine ikke varer, kan de bli mer alvorlige, så bestill time nå mens du husker det, så minner jeg deg på det nærmere tidspunktet. Hvis ting endrer seg i mellomtiden og du blir mer uvel, snakk med en lege så snart som mulig.

Dette digital diagnose Tjenesten har til hensikt å tilby et ekstra kommunikasjonsverktøy mellom NHS og pasienter. Den er en del av et bredere økosystem av digital helse tjenester som inkluderer helsesporing på nettAppen utnytter også det faktum at noen i disse dager sannsynligvis er mer komfortable med å chatte via tekstmeldinger enn med å snakke i telefonen.

Dette digitale fenomenet er drevet av løftet om en bredere teknologisk løsning på sosiale problemer. Anvendelser innen helsevesenet kan gi store gevinster for samfunnet, der enhetens funksjonalitet gjøres enda mer effektiv ved å samle «big data» som den genererer. Teknologifirmaet Babylon får selskap av andre store aktører som ønsker å gjøre lignende ting, som for eksempel Googles dype sinn), som ønsker å utvinne NHS-data for å muliggjøre tidligere diagnoser, for eksempel, eller for å oppnå mer effektive overvåking av behandlinger.

På verdens største teknologimesse I Las Vegas i begynnelsen av 2017 har hjemmebaserte AI-systemer vært en av de største hitene. Så kanskje har NHS funnet en intelligent løsning til akkurat rett tid. Folk er nå kanskje langt mer villige til å ha et «forhold» til en oppmerksom maskin enn en callsenterdrone.

Digital lege

Drivkraften bak denne utviklingen er antagelsen om at disse formene for kommunikasjon, innenfor en digital kunnskapsøkonomi, kan tilby mer nøytrale og nøyaktige svar, og omgå menneskelige feil. Likevel mener forskere innen det nye feltet kritiske digitale helsestudier antyder at algoritmer må forstås som en del av et komplekst nettverk av sammenkoblinger mellom menneskelige og ikke-menneskelige aktører. En nylig studie som sammenlignet legenes og datamaskinens diagnostiske nøyaktighet, viste at leger "Overgikk kraftig" algoritmer

Så vi må stille noen sentrale spørsmål om assimileringen av AI i helsevesenet. Hvordan forstår folk listen over mulige diagnoser de får fra maskinen? Vil folk følge rådene, eller stole på dem? Hvordan må AI skreddersys for å imøtekomme menneskelig variasjon, basert på geografi, kapasitet eller kulturell identitet. Et annet viktig aspekt ved denne studien vil være hensynet til brukernes bakgrunn. Gitt vedvarende bekymringer om ulikheter i digital tilgang og digital kompetanse, må studier av fremtidig digital helseteknologi gjennomføres blant de befolkningsgruppene med begrensede ressurser, erfaringer og teknologisk infrastruktur.

Det kanskje største spørsmålet vi står overfor, i en verden der stadig mer av dataene våre er låst i mobilappmiljøet, handler om proprietære og personvernet til våre dataHvordan kan vi sikre at vi har friheten til å flytte helsedataene våre rundt over tid, og at de er trygge og sikre? Vi kan trenge en ny erklæring om helsedatarettigheter for å underbygge og begrense deres utnyttelse av dataene våre, og arbeidet med dette må starte nå.

Emma Rich, Leser, Helsedepartementet, Universitetet i Bath og Andy Miah, Leder i vitenskapskommunikasjon og fremtidens medier, Universitetet i Salford

Denne artikkelen er publisert på nytt fra Samtalen under en Creative Commons-lisens. Les original artikkel.