Somerset NHS lanzó el periodo de IA en el diagnóstico de cáncer

Somerset NHS Foundation Trust lleva a cabo un proyecto de encontrar un paciente con apoyo de inteligencia artificial que pretende capturar el cáncer de tubería de alimentos sin revelar. Según las noticias publicadas en Somerset Leveller La plataforma C de viajes establece pacientes con ciertos factores de riesgo clínico en términos de comer cáncer de tubería escaneando registros de medicina familiar. Un mensaje corto se envía a las personas especificadas, un formulario de evaluación corto se llena a través del enlace en el mensaje, y los correspondientes llaman la prueba de esponja de la cápsula. Se estima que alrededor de 3.000 personas en la región son adecuadas para las pruebas.

La inteligencia artificial se encuentra cada vez más en el sector de la salud. La detección temprana en enfermedades difíciles de diagnóstico y tratamiento como el cáncer afecta directamente al éxito del tratamiento. Somerset no diagnostica la tarea del sistema por ejemplo; encuentra al paciente en el grupo de riesgo y tráelo al frente del equipo clínico. Home Bridgwater comenzó en Taunton Road Medical CenterLuego expandió Chard y Langport y ahora se extendió a centros de medicina familiar en Somerset.

¿Cómo funciona el análisis de cáncer de IA?

El sistema de Somerset NHS analiza el registro de pacientes, no la imagen médica. La infraestructura del proyecto se fundó en colaboración con la plataforma AI C la compañía Bride. Con el formato se transfiere en Healthcare Management UK La plataforma determina automáticamente a los pacientes con ciertos factores de riesgo clínicos en términos de comer cáncer de tubería escaneando registros de medicina familiar.

El funcionamiento del proceso es gradual. Un breve mensaje se envía a los pacientes establecidos por el sistema, un breve formulario de evaluación se llena a través del enlace del mensaje. El equipo examina las respuestas entrantes e invita a pacientes apropiados a la prueba de esponja de cápsula. No se espera que el paciente consulte con la denuncia.

Los pacientes en carretera tradicional a menudo se aplican al médico después de que aparezcan síntomas. El surgimiento de síntomas en el cáncer de tubo alimentario conduce a la detección tardía del diagnóstico. En el modelo de Somerset, el propósito no es examinar el ejemplo de tejido, pero encontrar el grupo de riesgo no probado. El tipo de datos que el sistema funciona también lo requiere: el registro del paciente en lugar de la imagen médica, lo que significa Seguridad AI uno de los grupos de datos aceptados más sensibles del lado.

¿Cómo funciona la prueba de esponja de cápsulas?

Según las noticias transmitidas en Yahoo News UK traga una pequeña cápsula adjunta a la cuerda en la prueba. La cápsula se está expandiendo después de unos siete minutos después de llegar al estómago. La esponja recoge muestras de células del tubo de comedor mientras tira la cuerda hacia arriba y se envían ejemplos al laboratorio. El método no requiere cirugía ni endoscopia.

Lo que el examen está mirando directamente no es tumor. La esponja de la cápsula detecta la condición principal llamada esógoo Barrett, que aumenta el riesgo de desarrollo del cáncer en la tubería de comedor. Estudios clínicos de Cambridge NIHR Más casos de esófago Barrett se indica que el método puede capturar mucho más que la aplicación estándar y es rápido y barato de la endoscopia. Los cambios celulares antes del cáncer en algunos pacientes pueden ser capturados y tratados en esta etapa.

Somerset La consultora gastroenteróloga de la Fundación NHS y el líder clínico del proyecto La Dra. Emma Wesley afirma que la incidencia del cáncer de tubo alimenticio aumenta y la enfermedad se observa a menudo en la etapa tardía. Según las noticias publicadas en Burnham-on-Sea Sólo cuatro de los pacientes en Somerset se diagnostican en la primera o segunda etapa. Cuando aparecen síntomas, la enfermedad generalmente alcanzó la tercera o cuarta etapa, también se transmiten opciones de tratamiento. La prueba de Wesley se asemeja a un filtro: si el resultado es negativo, el paciente se retira del seguimiento, el positivo se dirige a la endoscópica y la urgencia de la endoscopia se determina según el hallazgo.

¿Por qué acelerar el diagnóstico del cáncer?

El diagnóstico precoz en cáncer determina directamente las posibilidades de éxito del tratamiento. El proceso en el camino clásico comienza con la queja del paciente y esto a menudo significa un comienzo tardío en el cáncer del tubo de comedor. La detección apoyada por inteligencia artificial invierte secuencia: paciente riesgoso, sin embargo no se encuentra ninguna queja e invita.

Las principales ventajas de esta tecnología son:

La posibilidad de un diagnóstico no especificado: La enfermedad se puede detectar en la etapa más terapéutica, antes de que el síntoma se presente.

Escaneo de riesgo automático: pacientes autodefinidos de inteligencia artificial con factor de riesgo escaneando registros de medicina familiar; el paciente no espera consultar a un médico.

Proceso de prueba cómodo y rápido: La prueba de esponja de cápsula se puede aplicar en unos siete minutos sin requerir cirugía o endoscopia.

La posibilidad de intervención ante el cáncer: En algunos pacientes, la enfermedad puede tratarse capturando cambios celulares anteriores sin formación de cáncer.

Tasa de recuperación superior: En pacientes diagnosticados en etapas tempranas, las opciones de tratamiento están aumentando y la posibilidad de supervivencia está aumentando.

La iniciativa en Somerset es una de las aplicaciones que apoyan el Plan Nacional de Cáncer del Reino Unido. Como se menciona en Yahoo News UK El objetivo del plan es que el 75% de los pacientes diagnosticados a partir de 2035 han sido deshacerse del cáncer o después de cinco años de buenas condiciones. La proporción del 75% es un objetivo definido a nivel nacional; el proyecto Somerset es sólo una de las aplicaciones locales que contribuyen a este objetivo.

Los primeros datos del sitio fueron compartidos. Según los números anunciados por la fundación, el mensaje fue enviado a más de 1.900 personas, la tasa de respuesta fue registrada en el 18%, y alrededor de 350 personas fueron probadas. El proceso ha proporcionado estadio temprano de comer cáncer de tubo en algunos pacientes para detectar esófago Barrett.

¿La Inteligencia Artificial Médica tomará lugar de los médicos?

Esta pregunta puede dar una respuesta clara sobre la aplicación de hoy: no. El sistema utilizado en Somerset no diagnostica independientemente, la decisión del tratamiento no toma. El trabajo que haces es analizar los factores de riesgo en los registros de medicina familiar y determinar qué paciente debe ser invitado. El diagnóstico está sujeto por el equipo clínico a través del resultado del laboratorio y la endoscopia si es necesario.

La discusión de la inteligencia artificial puede hacerse cargo de lo que funciona en la salud es parte de una discusión de acuerdo más amplia. Regulación de la inteligencia artificial La cuestión que se plantea en la agenda es la misma: donde se pronunciará la decisión. Este límite en la medicina está claramente en el médico.

La tabla sobre la ética es similar. El uso de la inteligencia artificial sin control humano en la medicina no es en este momento. Estudios avanzados y pruebas clínicas pueden cambiar este equilibrio, pero en aplicaciones existentes, la decisión permanece en el médico misericordioso.

Somerset es los principales beneficios del NHS en el proyecto de cáncer de esófago;

Diagnóstico precoz

La enfermedad se detecta sin revelar los síntomas. Sólo cuatro de los pacientes en Somerset se diagnostican en la primera o segunda etapa; el nuevo sistema tiene como objetivo mejorar esta tasa.

Detección proactiva del paciente

La inteligencia artificial determina automáticamente los factores de riesgo escaneando registros de medicina familiar; no se espera que el paciente se queje.

Prueba rápida y cómoda

La prueba de esponja de cápsula es un método que no requiere cirugía, se puede aplicar en unos siete minutos, sin hospitalización.

Tratamiento antes del cáncer

Los cambios celulares antes del cáncer en algunos pacientes pueden realizarse temprano, sin enfermedad.

Utilización eficaz de los recursos

El personal de salud sólo puede centrarse en pacientes de alto riesgo para automatizar la detección de riesgos.

Aumentar el éxito del tratamiento

Las opciones de tratamiento en los casos capturados en la etapa temprana son más amplias y tienen más probabilidades de sanar.

Expansión regional

El proyecto se extiende desde Bridgwater a todos los centros de medicina familiar en Somerset.

contribución a los objetivos nacionales

La iniciativa apoya el Plan Nacional del Cáncer, destinado al hecho de que el 75% de los pacientes diagnosticados a partir de 2035 fueron salvados del cáncer o en buenas condiciones después de cinco años.

Velocidad de transformación digital en salud

La iniciativa de Somerset NHS muestra que las instituciones sanitarias del Reino Unido están más involucradas en la inteligencia artificial en el diagnóstico de cáncer. Una aplicación de inteligencia artificial se lleva a cabo en el lado del cáncer de próstata de la misma fundación. Según el anuncio de Lucida Medical Musgrove Park y Yeovil apoyan a los radiólogos de software llamado Pi, evaluando las imágenes de RM prostática en los hospitales; la fundación también se unió al estudio nacional multicéntrico, que midió la eficacia de este vehículo.

La diferencia entre dos aplicaciones muestra que la inteligencia artificial puede realizar dos trabajos separados en salud. En el lado de la próstata, el software evalúa la imagen; el registro del paciente se escanea en el proyecto del tubo de comedor y determina quién debe ser probado.

Las aplicaciones de la inteligencia artificial en la salud no siempre son suaves. La precisión toma signos de interrogación en el lado de la privacidad y auditabilidad de los datos. El lado distintivo del modelo Somerset da la tarea de guiar no diagnosticar la inteligencia artificial.

La prueba real del proyecto se verá en los próximos meses. Cuando mi año se complete en centros de medicina familiar en Somerset, se medirá el cambio en la tasa de diagnóstico en estadio temprano.