Reinventing Clinical Decision Support: Analýza dat, umělá inteligence a diagnostické uvažování

Recenze čtenářů

Kniha poskytuje ucelený a zasvěcený výklad o umělé inteligenci v medicíně a zpřístupňuje složitá témata i těm, kteří nemají lékařské vzdělání. Slouží jako cenný zdroj informací pro zdravotnické pracovníky a vedoucí pracovníky v oblasti informatiky, ačkoli někteří čtenáři považovali některé kapitoly za roztříštěné a pro praktické lékaře méně relevantní.

⬤ Komplexní a dobře prozkoumaná
⬤ napsaná srozumitelně a stylem
⬤ přístupná i čtenářům, kteří nejsou lékaři
⬤ relevantní pro odborníky na informatiku ve zdravotnictví
⬤ zkoumá současné a inovativní technologie
⬤ otevřeně se zabývá výzvami v oblasti umělé inteligence a ML.

Kapitoly mohou být roztříštěné a občas irelevantní pro praktické lékaře; mohou postrádat zaměření na slibované obsahové oblasti.

(na základě 4 hodnocení čtenářů)

Původní název:

Reinventing Clinical Decision Support: Data Analytics, Artificial Intelligence, and Diagnostic Reasoning

Obsah knihy:

Tato kniha se podrobně zabývá novými technologiemi, které mění způsob, jakým lékaři spravují pacienty, a zároveň zdůrazňuje, že nejlepší lékaři využívají k rozhodování jak umělou, tak lidskou inteligenci.

Umělá inteligence a strojové učení jsou podrobně rozebrány a srozumitelnou klinickou angličtinou jsou vysvětleny konvoluční neuronové sítě, zpětné šíření a digitální analýza obrazu. Rozebírány jsou také reálné příklady využití těchto nástrojů, včetně jejich významu při diagnostice diabetické retinopatie, melanomu, rakoviny prsu, metastáz rakoviny a kolorektálního karcinomu, stejně jako při zvládání těžké sepse.

Při všem tom nadšení z umělé inteligence a strojového učení bylo také nutné nastínit některé kritické připomínky, překážky a omezení těchto nových nástrojů. Mezi diskutovanými kritikami byly: relativní nedostatek tvrdých vědeckých důkazů podporujících některé z nejnovějších algoritmů a problém tzv. černých skříněk. Kapitola o analýze dat se hlouběji zabývá novými způsoby provádění analýzy podskupin a tím, jak nutí vedoucí pracovníky ve zdravotnictví přehodnotit způsob, jakým aplikují výsledky velkých klinických studií do každodenní lékařské praxe. Toto přehodnocení pomalu ovlivňuje způsob léčby cukrovky, srdečních chorob, hypertenze a rakoviny. Diskutovaný výzkum také naznačuje, že analýza dat ovlivní urgentní medicínu, řízení medikace a náklady na zdravotní péči.

Zkoumání samotného procesu diagnostického uvažování se zabývá tím, jak se měří diagnostické chyby, jaké technologické a kognitivní chyby jsou na vině a jaká řešení s největší pravděpodobností tento proces zlepší. Zkoumá metody uvažování typu 1 a typu 2.

Kognitivní chyby, jako je zkreslení dostupnosti, afektivní zkreslení a ukotvení.

A potenciální řešení, jako je projekt Human Diagnosis. V neposlední řadě kniha zkoumá roli systémové biologie a precizní medicíny v podpoře klinického rozhodování a uvádí několik případových studií, jak umělá inteligence nové generace mění péči o pacienty.