Veel technologiebedrijven werken aan kunstmatige-intelligentiesystemen die medische gegevens kunnen analyseren om gezondheidsproblemen te diagnosticeren of te behandelen. Dergelijke systemen roepen de vraag op of dit soort technologie even goed kan presteren als een menselijke arts.

Een nieuwe studie van computerwetenschappers van het MIT suggereert dat menselijke artsen een dimensie bieden die, tot nu toe, kunstmatige intelligentie niet. Door de schriftelijke aantekeningen van artsen over patiënten op de intensive care te analyseren, de onderzoekers ontdekten dat de "onderbuikgevoelens" van de artsen over de toestand van een bepaalde patiënt een belangrijke rol speelden bij het bepalen hoeveel tests ze voor de patiënt bestelden.

"Er is iets met de ervaring van een arts, en hun jarenlange training en praktijk, die hen in staat stelt om in een meer omvattende zin te weten, verder dan alleen de lijst met symptomen, of je het goed doet of niet, " zegt Mohammed Ghassemi, een onderzoeksfiliaal bij MIT's Institute for Medical Engineering and Science (IMES). "Ze maken gebruik van iets dat de machine misschien niet ziet."

Deze intuïtie speelt een nog sterkere rol tijdens de eerste dag of twee van het ziekenhuisverblijf van een patiënt, wanneer de hoeveelheid gegevens die artsen over patiënten hebben minder is dan op de daaropvolgende dagen.

Ghassemi en student informatica Tuka Alhanai zijn de hoofdauteurs van het artikel, die zal worden gepresenteerd op de IEEE Engineering in Medicine and Biology Society-conferentie op 20 juli. Andere MIT-auteurs van het artikel zijn Jesse Raffa, een IMES-onderzoeker, en Roger Mark, hoogleraar gezondheidswetenschappen en technologie en elektrotechniek en informatica. Shamim Nemati en Falgun Chokshi van Emory University zijn ook auteurs van de studie.

Hoe gevoelens te meten?

Artsen houden rekening met een groot aantal factoren, waaronder symptomen, ernst van de ziekte, familiegeschiedenis, en levensstijlgewoonten - bij het beslissen wat voor soort onderzoeken ze voor hun patiënten moeten bestellen. Naast die factoren, Ghassem, Alhanai, en hun collega's vroegen zich af of de "onderbuikgevoelens" van een arts over een patiënt ook een rol spelen bij hun besluitvorming.

"Dat onderbuikgevoel is waarschijnlijk gebaseerd op een geschiedenis van ervaring die artsen hebben, " zegt Ghassemi. "Het is een beetje zoals toen ik een kind was, mijn moeder kon gewoon naar me kijken en zeggen dat ik iets verkeerd had gedaan. Dat komt niet door iets mystieks, maar omdat ze zoveel ervaring had met het omgaan met mij als ik iets verkeerds had gedaan, dat er in een simpele blik wat gegevens in stonden."

Om te proberen te achterhalen of dit soort intuïtie een rol speelt bij beslissingen van artsen, de onderzoekers voerden sentimentanalyse uit van geschreven aantekeningen van artsen. Sentiment analyse, die vaak wordt gebruikt om de houding van consumenten te meten, is gebaseerd op computeralgoritmen die geschreven taal onderzoeken en positieve of negatieve sentimenten in verband met woorden die in de tekst worden gebruikt, optellen.

De onderzoekers voerden hun analyse uit op de MIMIC-database, een verzameling medische dossiers van 60, 000 ICU-patiënten opgenomen in het Beth Israel Deaconess Medical Center in Boston gedurende een periode van 10 jaar. Deze database bevat aantekeningen van artsen over de patiënten en de ernst van de ziekte, diagnostische beeldvormingsexamens, en een aantal andere factoren.

De onderzoekers wilden bepalen wat, als iets, de aantekeningen van de artsen toegevoegd aan de informatie die beschikbaar is in de medische dossiers. Ze berekenden sentimentscores van de aantekeningen om te zien of er een verband was met het aantal diagnostische beeldvormingstests dat de artsen voor patiënten hadden besteld.

Als medische gegevens alleen de beslissingen van artsen zouden leiden, dan zou het sentiment geen enkele correlatie hebben met het aantal bestelde tests. Echter, ontdekten de onderzoekers dat wanneer ze rekening hielden met alle andere factoren, de gevoelens van de artsen hielpen inderdaad te voorspellen hoeveel tests ze zouden bestellen. Dit effect was het sterkst aan het begin van het ziekenhuisverblijf van een patiënt, toen artsen minder medische informatie hadden om door te gaan, en nam vervolgens af naarmate de tijd verstreek.

Ze ontdekten ook dat wanneer artsen pessimistischer werden over de toestand van een patiënt, ze bestelden meer testen, maar slechts tot een bepaald punt. Als ze erg negatief waren over de toestand van de patiënt, ze bestelden minder tests.

"Het is duidelijk dat de artsen iets gebruiken dat niet in de gegevens staat om een ​​deel van hun besluitvorming te sturen, "Zegt Alhanai. "Wat belangrijk is, is dat sommige van die onzichtbare effecten worden weerspiegeld door hun sentiment."

Sentimentele machines

Volgende, de onderzoekers hopen meer te weten te komen over welke factoren bijdragen aan het onderbuikgevoel van artsen. Dat zou mogelijk kunnen leiden tot de ontwikkeling van kunstmatige-intelligentiesystemen die kunnen leren dezelfde informatie op te nemen die artsen gebruiken om patiënten te evalueren.

"De vraag is, kun je de machine zoiets laten doen? Het zou heel interessant zijn om de machine te leren benaderen wat de dokter in hun gevoel codeert door gebruik te maken van gegevens die momenteel niet worden vastgelegd door elektronische gezondheidssystemen, zoals hun spraak, ' zegt Alhanai.