211service.com
Watson va a trabajar al hospital
Diseñado para responder ¡Peligro! preguntas, Watson de IBM es de poca utilidad más allá del set del programa de juegos. Pero algunas de las tcnicas que ayudaron a la computadora a derrotar a dos humanos Peligro ! Los campeones de febrero se muestran prometedores en un nuevo contexto: el hospital. Investigadores de Canadá están utilizando análisis como los que ayudaron a la computadora a descifrar el lenguaje de las pistas para proporcionar una advertencia temprana cuando los bebés en una unidad de cuidados intensivos adquieren una infección transmitida por el hospital.
Diluvio de datos: Los flujos de datos médicos de los bebés en la UCI pueden proporcionar una advertencia temprana de una infección.
Como era de esperar, los bebés en una UCI están rodeados de equipos que registran sus signos vitales, pero muchos de esos datos se desperdician, dice Carolyn McGregor , investigador del Instituto de Tecnología de la Universidad de Ontario. Producen flujos constantes de datos, dice ella, pero esa información a menudo se destila en un lugar [de enfermería] que lee cada 60 minutos, escrita en papel.
McGregor lidera un proyecto que ha desarrollado un software para garantizar que ningún fragmento de esos datos se desperdicie. En la UCI neonatal del Hospital for Sick Children de Toronto, ese software, denominado Artemis, recopila datos de ocho camas infantiles. El sistema puede controlar el electrocardiograma, la frecuencia cardíaca, la frecuencia respiratoria, el nivel de oxígeno en sangre, la temperatura y la presión arterial del bebé. También puede acceder a datos de registros médicos, como el peso al nacer del bebé. McGregor y sus colegas están desarrollando algoritmos que utilizan esas señales para detectar signos de infección transmitida por el hospital antes de que lo hagan los médicos y enfermeras.
La práctica actual utilizada para diagnosticar infecciones en la UCI tiene una alta tasa de falsos positivos, lo que significa que muchos bebés reciben un diagnóstico erróneo y reciben medicamentos que no necesitan, o ocupan una cama de la UCI durante más tiempo del necesario. Los bebés diagnosticados con una infección tienen, en promedio, el doble de duración de la estadía, dice McGregor. Queremos reducir eso.
Los investigadores ya han demostrado que Artemis puede utilizar algunas de las mismas observaciones clínicas que utilizan los médicos para diagnosticar a los bebés. Por ejemplo, el sistema puede detectar episodios de apnea (una pausa en la respiración), que se cree que aumenta en frecuencia cuando aparece una infección, dice McGregor. Otra investigación ha demostrado que una variación en la frecuencia cardíaca puede advertir de una infección 24 horas antes de que ocurran la mayoría de los demás síntomas. Hemos propuesto nuestro propio algoritmo que utiliza esos, y una gama más amplia de datos, para detectar signos de infección, dice McGregor.
En la UCI se están probando dos versiones ligeramente diferentes de ese algoritmo. Los resultados se publicarán a finales de este año. La eficacia del software se juzgará comparando sus decisiones y observaciones con las realizadas por el personal médico. También se están probando algoritmos que intentan detectar nuevas señales de advertencia de infección. Nadie ha tenido acceso a todos estos datos antes, por lo que no siempre podemos referirnos a investigaciones anteriores, dice McGregor.
Artemis se basa en una plataforma de análisis llamada InfoSphere Streams que, como Watson, surgió de la investigación de IBM sobre las formas en que el software puede tomar decisiones sobre el terreno utilizando datos que llegan a alta velocidad de muchas fuentes diferentes.
Los paradigmas de procesamiento que teníamos antes no encajaban con el tipo de transmisión de datos que estamos tratando, dice McGregor. El software tradicionalmente ha realizado análisis rastreando sistemáticamente un almacén de datos fijo y bien organizado, como una persona que navega por las pilas de una biblioteca, explica.
InfoSphere Streams, por el contrario, se basa en un modelo alternativo más nuevo conocido como computación de flujo. La información fluye constantemente hacia el software, donde los algoritmos de respuesta a preguntas actúan como filtros, extrayendo respuestas de la información disponible en cualquier momento en particular.
Eso hace posible tomar datos que se mueven demasiado rápido para ser escritos en discos duros, que son relativamente lentos, dice Lipyeow Lim , investigador de la Universidad de Hawái que anteriormente trabajó en el laboratorio TJ Watson de IBM. A medida que ingresan los datos, desea verlos solo una vez y luego dejarlos ir, dice. InfoSphere Streams proporciona una especie de sistema operativo para ese enfoque, dice Lim, compartiendo el trabajo de implementar un programa en particular en muchas computadoras para que el sistema en su conjunto pueda generar respuestas sin enviar ningún dato al disco.
Eso permite que el grupo de computadoras que componen Artemis se mantenga al día con todas las diferentes fuentes de datos que fluyen para diferentes bebés. Controlar a un bebé probablemente podría hacer con un sistema tradicional y un diseño de almacenamiento, dice Lim. El desafío surge cuando desea monitorear muchos de ellos.
El mismo enfoque permitió a Watson responder preguntas lo suficientemente rápido como para competir con los expertos humanos. Tan pronto como se le proporcionó una nueva pista, muchos algoritmos de procesamiento del lenguaje natural diferentes se pusieron a trabajar en paralelo. Sus resultados se transmitieron a un motor de análisis similar al de InfoSphere Streams, que reconcilió las diferentes respuestas y decidió cuál era la mejor respuesta de Watson.
McGregor está aprovechando la capacidad de Artemis de grandes cantidades de datos para convertirlos en una especie de recurso de diagnóstico remoto que pueda servir a las UCI neonatales de todo el mundo. Hemos implementado una versión en la nube para que un hospital de mujeres en Rhode Island transmita datos a mi laboratorio a través de un enlace seguro a Internet, dice. Dos hospitales en China conectarán sus UCI neonatales utilizando esta tecnología a finales de este año.
Mientras tanto, las máquinas que se parecen más a Watson que cautivaron Peligro ! los espectadores van por su cuenta, un camino más lento hacia el hospital. IBM ha comenzado a colaborar con la empresa de reconocimiento de voz Nuance para investigar cómo un sistema similar a Watson que digiere literatura de investigación, registros médicos y notas médicas podría aconsejar a los médicos.