Watson geht ins Krankenhaus zur Arbeit

Entwickelt, um zu antworten Gefahr! Fragen, IBMs Watson ist über das Set der Spielshow hinaus von geringem Nutzen. Aber einige der Techniken, die dem Computer geholfen haben, zwei Menschen zu besiegen Gefahr ! Champions im Februar zeigen sich in einem neuen Kontext vielversprechend: dem Krankenhaus. Forscher in Kanada verwenden Analysen wie diejenigen, die dem Computer halfen, die Sprache der Hinweise zu entschlüsseln, um eine Frühwarnung zu geben, wenn Babys auf einer Intensivstation eine im Krankenhaus übertragene Infektion bekommen.

Datenflut: Ströme medizinischer Daten von Babys auf der Intensivstation können frühzeitig vor einer Infektion warnen.

Wie zu erwarten, sind Babys auf einer Intensivstation von Geräten umgeben, die ihre Vitalfunktionen verfolgen, aber viele dieser Daten werden verschwendet, sagt Carolyn McGregor , ein Forscher am University of Ontario Institute of Technology. Sie produzieren ständige Datenströme, sagt sie, aber diese Informationen werden oft auf eine Punktablesung [der Krankenschwester] alle 60 Minuten reduziert, die auf Papier geschrieben wird.

McGregor leitet ein Projekt, das Software entwickelt hat, um sicherzustellen, dass kein Datenschrott verloren geht. Auf der Neugeborenen-Intensivstation des Krankenhauses für kranke Kinder in Toronto sammelt diese Software namens Artemis Daten von acht Säuglingsbetten. Das System kann das Elektrokardiogramm, die Herzfrequenz, die Atemfrequenz, den Blutsauerstoffgehalt, die Temperatur und den Blutdruck des Babys überwachen. Es kann auch auf Daten aus Krankenakten zugreifen, wie zum Beispiel das Geburtsgewicht des Babys. McGregor und Kollegen entwickeln Algorithmen, die diese Signale verwenden, um Anzeichen einer im Krankenhaus übertragenen Infektion zu erkennen, bevor es Ärzte und Krankenschwestern tun.

Die derzeitige Praxis zur Diagnose von Infektionen auf der Intensivstation hat eine hohe Falsch-Positiv-Rate, was bedeutet, dass viele Babys falsch diagnostiziert werden und Medikamente erhalten, die sie nicht benötigen, oder länger als nötig ein Bett auf der Intensivstation belegen. Babys, bei denen eine Infektion diagnostiziert wurde, haben im Durchschnitt eine Verdoppelung der Aufenthaltsdauer, sagt McGregor. Das wollen wir reduzieren.

Die Forscher haben bereits gezeigt, dass Artemis einige der gleichen klinischen Beobachtungen verwenden kann, die Ärzte zur Diagnose von Babys verwenden. Zum Beispiel kann das System Apnoe-Episoden (eine Atempause) erkennen, von denen angenommen wird, dass sie häufiger werden, wenn eine Infektion einsetzt, sagt McGregor. Andere Untersuchungen haben gezeigt, dass eine Variation der Herzfrequenz 24 Stunden vor dem Auftreten der meisten anderen Symptome vor einer Infektion warnen kann. Wir haben unseren eigenen Algorithmus vorgeschlagen, der diese und eine breitere Palette von Daten verwendet, um Anzeichen einer Infektion zu erkennen, sagt McGregor.

Auf der Intensivstation werden zwei leicht unterschiedliche Versionen dieses Algorithmus getestet. Die Ergebnisse sollen noch in diesem Jahr veröffentlicht werden. Die Wirksamkeit der Software wird durch den Vergleich ihrer Entscheidungen und Beobachtungen mit denen des medizinischen Personals beurteilt. Getestet werden auch Algorithmen, die versuchen, neue Warnzeichen einer Infektion zu lernen. Niemand hatte zuvor Zugriff auf all diese Daten, daher können wir nicht immer auf frühere Forschungen zurückgreifen, sagt McGregor.

Artemis basiert auf einer Analyseplattform namens InfoSphere Streams, die wie Watson aus der IBM-Forschung hervorgegangen ist, die untersucht, wie Software anhand von Daten, die mit hoher Geschwindigkeit aus vielen verschiedenen Quellen ankommen, an Ort und Stelle Entscheidungen treffen kann.

Die Verarbeitungsparadigmen, die wir zuvor hatten, passten einfach nicht zu der Art von Streaming-Daten, mit denen wir es zu tun haben, sagt McGregor. Traditionell führt Software eine Analyse durch, indem sie systematisch einen festen, gut organisierten Datenspeicher durchsucht, wie eine Person, die durch die Stapel einer Bibliothek navigiert, erklärt sie.

Im Gegensatz dazu basiert InfoSphere Streams auf einem neueren, alternativen Modell, das als Stream Computing bekannt ist. Informationen fließen ständig in die Software ein, in der Frage-Antwort-Algorithmen wie Filter wirken und Antworten aus den zu jedem Zeitpunkt verfügbaren Informationen herausziehen.

Das macht es möglich, Daten aufzunehmen, die sich zu schnell bewegen, um auf Festplatten geschrieben zu werden, die relativ träge sind, sagt Lipyeow Lim , ein Forscher an der University of Hawaii, der zuvor im TJ Watson-Labor von IBM gearbeitet hat. Wenn Daten eintreffen, möchte man sie sich nur einmal ansehen und dann loslassen, sagt er. InfoSphere Streams bietet eine Art Betriebssystem für diesen Ansatz, sagt Lim, das die Arbeit der Implementierung eines bestimmten Programms auf viele Computer verteilt, damit das System als Ganzes Antworten generieren kann, ohne Daten auf die Festplatte zu übertragen.

Dies ermöglicht es dem Computercluster, aus dem Artemis besteht, mit all den verschiedenen Datenquellen Schritt zu halten, die für verschiedene Babys einfließen. Die Überwachung eines Babys wäre wahrscheinlich mit einem herkömmlichen System- und Aufbewahrungsdesign möglich, sagt Lim. Die Herausforderung ergibt sich, wenn Sie viele von ihnen überwachen möchten.

Der gleiche Ansatz ermöglichte es Watson, Fragen schnell genug zu beantworten, um mit menschlichen Experten zu konkurrieren. Sobald sie mit einem neuen Hinweis versehen war, begannen viele verschiedene Algorithmen zur Verarbeitung natürlicher Sprache parallel zu arbeiten. Ihre Ergebnisse flossen in eine Analyse-Engine, ähnlich der in InfoSphere Streams, die die verschiedenen Antworten abgleichte und über Watsons beste Antwort entschied.

McGregor nutzt die Kapazität von Artemis für große Datenmengen, um sie zu einer Art Ferndiagnose-Ressource zu entwickeln, die neonatalen Intensivstationen auf der ganzen Welt dienen kann. Wir haben eine Cloud-Version implementiert, damit ein Frauenkrankenhaus in Rhode Island Daten über eine sichere Internetverbindung in mein Labor streamt, sagt sie. Zwei Krankenhäuser in China werden noch in diesem Jahr ihre neonatologischen Intensivstationen mit dieser Technologie verbinden.

In der Zwischenzeit Maschinen, die dem Watson mehr ähneln, der begeisterte Gefahr ! Zuschauer sind auf ihrem eigenen, langsameren Weg zum Krankenhaus. IBM hat eine Zusammenarbeit mit dem Spracherkennungsunternehmen Nuance begonnen, um zu untersuchen, wie ein Watson-ähnliches System, das Forschungsliteratur, Krankenakten und Arztbriefe verarbeitet, Klinikern Ratschläge geben könnte.

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