211service.com
Watson va a lavorare in ospedale
Progettato per rispondere Pericolo! domande, Watson di IBM è di scarsa utilità al di là del set del gioco. Ma alcune delle tecniche che hanno aiutato il computer a sconfiggere due umani Pericolo ! i campioni di febbraio si mostrano promettenti in un nuovo contesto: l'ospedale. I ricercatori in Canada stanno utilizzando analisi come quelle che hanno aiutato il computer a decifrare il linguaggio degli indizi per fornire un allarme tempestivo quando i bambini in un'unità di terapia intensiva contraggono un'infezione trasmessa in ospedale.
Diluvio di dati: I flussi di dati medici dei bambini in terapia intensiva possono fornire un allarme precoce di un'infezione.
Come ci si aspetterebbe, i bambini in terapia intensiva sono circondati da apparecchiature che tracciano i loro segni vitali, ma molti di quei dati vengono sprecati, afferma Carolyn McGregor , ricercatore presso l'Istituto di tecnologia dell'Università dell'Ontario. Producono flussi costanti di dati, dice, ma queste informazioni vengono spesso distillate fino a un punto [di un'infermiera] che legge ogni 60 minuti, scritte su carta.
McGregor guida un progetto che ha sviluppato un software per garantire che nessuno scarto di quei dati vada sprecato. Presso l'unità di terapia intensiva neonatale dell'Hospital for Sick Children di Toronto, quel software, chiamato Artemis, raccoglie dati da otto letti per neonati. Il sistema può monitorare l'elettrocardiogramma del bambino, la frequenza cardiaca, la frequenza respiratoria, il livello di ossigeno nel sangue, la temperatura e la pressione sanguigna. Può anche accedere ai dati delle cartelle cliniche, come il peso alla nascita del bambino. McGregor e colleghi stanno sviluppando algoritmi che utilizzano quei segnali per individuare segni di infezione trasmessa in ospedale prima che lo facciano medici e infermieri.
La pratica corrente utilizzata per diagnosticare le infezioni in terapia intensiva ha un alto tasso di falsi positivi, il che significa che molti bambini ricevono diagnosi errate e ricevono farmaci di cui non hanno bisogno, o occupano un letto di terapia intensiva più a lungo del necessario. I bambini con diagnosi di infezione hanno, in media, un raddoppio della durata del soggiorno, afferma McGregor. Vogliamo ridurlo.
I ricercatori hanno già dimostrato che Artemis può utilizzare alcune delle stesse osservazioni cliniche che i medici usano per diagnosticare i bambini. Ad esempio, il sistema può individuare episodi di apnea (una pausa nella respirazione), che si pensa aumenti di frequenza quando si verifica un'infezione, afferma McGregor. Altre ricerche hanno dimostrato che una variazione della frequenza cardiaca può avvertire di un'infezione 24 ore prima che si manifestino la maggior parte degli altri sintomi. Abbiamo proposto il nostro algoritmo che utilizza questi e una gamma più ampia di dati per rilevare segni di infezione, afferma McGregor.
In terapia intensiva sono in fase di sperimentazione due versioni leggermente diverse di tale algoritmo. I risultati dovrebbero essere pubblicati entro la fine dell'anno. L'efficacia del software sarà giudicata confrontando le sue decisioni e osservazioni con quelle fatte dal personale medico. Vengono testati anche algoritmi che tentano di apprendere nuovi segnali di allarme di infezione. Nessuno ha avuto accesso a tutti questi dati prima, quindi non possiamo sempre fare riferimento a ricerche passate, afferma McGregor.
Artemis è costruito su una piattaforma di analisi chiamata InfoSphere Streams che, come Watson, è emersa dalla ricerca IBM sui modi in cui il software può prendere decisioni sul posto utilizzando dati che arrivano ad alta velocità da molte fonti diverse.
I paradigmi di elaborazione che avevamo prima semplicemente non si adattavano al tipo di dati in streaming con cui abbiamo a che fare, afferma McGregor. Il software ha tradizionalmente eseguito analisi perlustrando sistematicamente un archivio di dati fisso e ben organizzato, come una persona che naviga tra le pile di una biblioteca, spiega.
InfoSphere Streams, al contrario, si basa su un modello alternativo più nuovo noto come stream computing. Le informazioni fluiscono costantemente nel software, dove gli algoritmi di risposta alle domande agiscono come filtri, estraendo risposte dalle informazioni disponibili in un determinato momento.
Ciò rende possibile l'acquisizione di dati che si muovono troppo velocemente per essere scritti su dischi rigidi, che sono relativamente lenti, afferma Lipyeow Lim , un ricercatore dell'Università delle Hawaii che in precedenza ha lavorato presso il laboratorio TJ Watson di IBM. Quando i dati arrivano, vuoi guardarli solo una volta, poi lasciarli andare, dice. InfoSphere Streams fornisce una sorta di sistema operativo per questo approccio, afferma Lim, condividendo il lavoro di implementazione di un particolare programma su molti computer in modo che il sistema nel suo insieme possa generare risposte senza salvare alcun dato su disco.
Ciò consente al gruppo di computer che compongono Artemis di tenere il passo con tutte le diverse fonti di dati in streaming per bambini diversi. Monitoraggio di un bambino che potresti probabilmente fare con un sistema tradizionale e un design di archiviazione, afferma Lim. La sfida arriva quando vuoi monitorarne molti.
Lo stesso approccio ha permesso a Watson di rispondere alle domande abbastanza velocemente da competere con gli esperti umani. Non appena è stato fornito un nuovo indizio, molti diversi algoritmi di elaborazione del linguaggio naturale si sono messi a lavorare in parallelo. I loro risultati sono stati trasmessi a un motore di analisi simile a quello di InfoSphere Streams che ha riconciliato le diverse risposte e ha deciso la migliore risposta di Watson.
McGregor sta sfruttando la capacità di Artemis di disporre di grandi quantità di dati per trasformarli in una sorta di risorsa di diagnosi remota che possa servire le unità di terapia intensiva neonatale di tutto il mondo. Abbiamo implementato una versione cloud in modo che un ospedale femminile nel Rhode Island trasmetta i dati al mio laboratorio tramite un collegamento Internet sicuro, afferma. Due ospedali in Cina collegheranno le loro unità di terapia intensiva neonatale utilizzando questa tecnologia entro la fine dell'anno.
Nel frattempo, macchine che ricordano più da vicino il Watson che hanno entusiasmato Pericolo ! gli spettatori sono da soli, la strada più lenta verso l'ospedale. IBM ha iniziato a collaborare con la società di riconoscimento vocale Nuance per indagare su come un sistema simile a Watson che digerisca la letteratura di ricerca, le cartelle cliniche e gli appunti dei medici potrebbe consigliare i medici.