Google thử nghiệm AMIE cho các buổi tư vấn lâm sàng qua video

Hệ thống AI y tế nghiên cứu của Google, AMIE (Video), đã thực hiện các buổi tư vấn video đồng bộ với các diễn viên đóng vai bệnh nhân chuyên nghiệp và nhận được đánh giá từ các chuyên gia lâm sàng ngang bằng với các bác sĩ chăm sóc ban đầu trên một số tiêu chí cốt lõi. Mười lăm diễn viên được đào tạo đã thể hiện các tình trạng bệnh lý liên quan đến tim phổi, bụng, tai mũi họng (HEENT), thần kinh hoặc tâm thần, và cơ xương khớp. Google cho biết các nghiên cứu liên quan đến bệnh nhân thực và tình trạng sức khỏe của họ cần được tiến hành trước khi có thể đưa ra kết luận về việc sử dụng lâm sàng. AMIE phân chia một buổi tư vấn video giữa ba tác nhân AMIE sử dụng kiến trúc đa tác nhân không đồng bộ thay vì gán đối thoại, lý luận lâm sàng và nhận thức cho một quy trình mô hình duy nhất. Google cho biết một tác nhân đơn lẻ hiện không thể duy trì thời gian phản hồi hội thoại tự nhiên đồng thời thực hiện lý luận chi tiết và liên tục xử lý đầu vào âm thanh-hình ảnh. Tác nhân đàm thoại (talker agent) xử lý tương tác bằng lời nói với bệnh nhân. Nó nhằm mục đích duy trì luồng hội thoại, dựa trên thông tin từ các tác nhân khác. Tác nhân lập kế hoạch (planner agent) chạy ngầm, cập nhật các chẩn đoán phân biệt và kế hoạch quản lý khi buổi tư vấn tiến triển. Nó cũng xác định thông tin còn thiếu và ưu tiên lại các mục tiêu lâm sàng. Một tác nhân nhận thức (perception agent) liên tục xem xét các luồng video và âm thanh. Nó tìm kiếm các dấu hiệu phi ngôn ngữ, các phát hiện thực thể và tín hiệu âm thanh, sau đó đặt những quan sát đó vào ngữ cảnh lâm sàng của cuộc hội thoại. Độ trễ vẫn là yếu tố trung tâm. Lý luận lâm sàng sâu sắc cần thời gian, và những khoảng dừng dài có thể ảnh hưởng đến mối quan hệ trong một buổi tư vấn. Kiến trúc của Google tách biệt đối thoại trực tiếp với bệnh nhân khỏi công việc lý luận và nhận thức chậm hơn, cho phép tác nhân đàm thoại phản hồi mà không cần chờ mọi quy trình nền hoàn tất. Google báo cáo rằng các đánh giá tự động cho thấy mỗi tác nhân đã cải thiện các tiêu chí lâm sàng, bao gồm việc thu thập bệnh sử, lý luận lâm sàng và khuyến nghị điều trị. Các đánh giá cũng bao gồm giao tiếp lấy bệnh nhân làm trung tâm và độ trễ phản hồi. Nghiên cứu so sánh AMIE video với văn bản và bác sĩ Google đã cấu trúc đánh giá của con người dưới dạng một nghiên cứu ngẫu nhiên đa nhánh. AMIE đã hoàn thành các buổi tư vấn video thời gian thực. Một phiên bản AMIE chỉ bằng văn bản cung cấp cơ sở cho phương thức. Mười bác sĩ chăm sóc ban đầu được chứng nhận đã sử dụng cùng một giao diện video. Một hội đồng độc lập gồm 20 bác sĩ chăm sóc ban đầu có kinh nghiệm đã xem xét mọi buổi tư vấn bằng cách sử dụng các tiêu chí lâm sàng đã được thiết lập. Hội đồng đánh giá năng lực lâm sàng tổng thể, sau đó áp dụng các tiêu chí cụ thể theo kịch bản phù hợp với từng trường hợp. Nghiên cứu bao gồm năm hệ thống cơ thể. Mỗi kịch bản tuân theo một định dạng tư vấn tiêu chuẩn với một diễn viên đóng vai bệnh nhân được đào tạo. Google cho biết các chuyên gia đánh giá đã xếp AMIE ngang bằng với nhóm bác sĩ chăm sóc ban đầu (PCP) về mức độ kỹ lưỡng trong việc thu thập bệnh sử, độ chính xác chẩn đoán, sự phù hợp của quản lý và chất lượng giao tiếp. AMIE (Video) cũng đạt hoặc vượt AMIE (Text) trên các tiêu chí đó. Các chuyên gia đánh giá đã xếp hệ thống video cao hơn trong việc gợi ra các dấu hiệu thực thể và chủ động hướng dẫn các diễn viên thực hiện các thao tác khám ảo so với cả nhóm PCP hoặc AMIE chỉ bằng văn bản. Điểm nhận thức và khám bệnh cụ thể theo trường hợp cũng phản ánh cùng một mô hình đã báo cáo. Các diễn viên đóng vai bệnh nhân cũng ưa thích giao diện video đồng bộ hơn so với trò chuyện văn bản. Google cho biết họ đánh giá video dễ sử dụng hơn và hiệu quả hơn trong việc truyền đạt các mối lo ngại về sức khỏe. Các diễn viên đánh giá AMIE tích cực về sự đồng cảm, khả năng tạo mối quan hệ và sự tin tưởng vào việc chăm sóc, so với cả hai phương án thay thế trong nghiên cứu. Kiểm thử tự động được thực hiện trước khi bác sĩ đánh giá Google đã xây dựng một bộ công cụ đánh giá tự động để phát triển hệ thống video trước khi tiến hành nghiên cứu trên người. Khung công việc này dựa trên một phân loại các năng lực y tế từ xa từ tài liệu y khoa, bao gồm các tín hiệu hình ảnh, tín hiệu âm thanh và các thao tác khám thực thể. Các đánh giá một lượt đã kiểm tra các nhiệm vụ nhận thức và suy luận cụ thể. Google đưa ra ví dụ về sự đối xứng giải phẫu và các dấu hiệu suy hô hấp. Các cuộc tư vấn âm thanh mô phỏng nhiều lượt đã đánh giá hiệu suất hội thoại của hệ thống trong một tương tác dài hơn. Đầu vào hình ảnh đã được đưa vào một số mô phỏng nhiều lượt này dưới dạng mô tả văn bản. Ví dụ, trong một kịch bản bệnh Parkinson, một trình mô phỏng bệnh nhân AI có thể mô tả bệnh nhân đang cầm giấy trước camera cho thấy chữ viết tay nhỏ, co quắp. Cách sắp xếp này đã giúp Google kiểm tra hành vi đối thoại cùng với thông tin hình ảnh, mặc dù nó không tái tạo một luồng video trực tiếp từ đầu đến cuối. Bộ công cụ tự động cho phép thay đổi nhanh chóng thiết kế hệ thống và phát hiện các lỗ hổng năng lực trước nghiên cứu dựa trên diễn viên. Đánh giá OSCE tiếp theo đã sử dụng giao diện tư vấn video đồng bộ, mặc dù các trường hợp bệnh nhân vẫn tuân theo các kịch bản đã chuẩn bị. Sự phân chia giữa các phương pháp này nên định hình các cuộc thảo luận về mua sắm và quản trị. Các đánh giá tự động có thể kiểm tra các nhiệm vụ nhận thức được xác định ở quy mô lớn. Các cuộc tư vấn video mô phỏng có thể đánh giá chất lượng tương tác trong điều kiện được kiểm soát. Không có phương pháp nào thiết lập hiệu suất với những bệnh nhân có triệu chứng, hành vi, khả năng kết nối, môi trường và tiền sử bệnh nằm ngoài một trường hợp đã chuẩn bị. Bằng chứng sản xuất vẫn giới hạn ở công việc dựa trên văn bản Google xác định một số hạn chế trong nghiên cứu AMIE. Các diễn viên chuyên nghiệp không thể tái tạo hoàn toàn sự đa dạng của các cuộc gặp gỡ bệnh nhân thực tế. Các kịch bản cũng loại trừ những trường hợp mà diễn viên không thể thể hiện một cách chân thực, bao gồm các trường hợp mà nhận thức nghe nhìn có thể mang lại giá trị chẩn đoán cao hơn. Các đánh giá tự động có mục tiêu đã phát hiện ra các lỗi nhận thức và suy luận không thường xuyên. Google cũng báo cáo các vấn đề kỹ thuật không liên tục có thể làm gián đoạn tính tự nhiên của cuộc trò chuyện. Dự án Astra vẫn là một nguyên mẫu, với các cân nhắc kỹ thuật cấp hệ thống nằm ngoài ứng dụng y tế này. Google tuyên bố rằng nghiên cứu trên bệnh nhân thực tế là giai đoạn tiếp theo. Công ty đã bắt đầu công việc liên quan trong môi trường lâm sàng với AMIE dựa trên văn bản. Một nghiên cứu khả thi với Trung tâm Y tế Beth Israel Deaconess