Startuolis, kuris AI sutuokia su empatija, padeda moterims pastoti

Iliustracijos koliažas, kuriame pavaizduota serverio patalpa, šeima ir kiaušidės diagrama Emily Haasch

Kai Shivani artėjo 30-asis gimtadienis, ji suprato, kad nori būti mama. Ji tiesiog nebuvo tikra, kada. Ji dar neturėjo ilgalaikio partnerio ir žinojo, kad tiksi biologinis laikrodis. Taigi ji nusprendė užšaldyti savo kiaušialąstes, kad padidintų tikimybę susilaukti vaikų vėliau. Deja, niekas neturi savo kiaušinių amžinai, sako ji.

Shivani, kuri paprašė nenaudoti savo tikrojo vardo, kad išvengtų ginčų savo indų imigrantų bendruomenėje, to nepadarė iš karto – jai atrodė, kad ši technologija per jauna ir invazinė. Tačiau apie savo 36-ąjį gimtadienį ji pajuto, kad neturėtų ilgiau laukti. Pavykusi sutaupyti 15 000 dolerių, kuriuos ji skaičiavo, tai kainuos, ji nuėjo ir apsilankė klinikoje.

Prieš pradėdama kiaušialąstės ištraukimo procesą, moteris pirmiausia turi atlikti įvertinimą, kad nustatytų jos tinkamumą apvaisinti in vitro (IVF). Klinikos dažnai tai daro naudodamos a nacionalinis registras IVF rezultatų, siekiant išsiaiškinti, kiek moterų iš paciento amžiaus sėkmingai pagimdė gyvą. Tada vaisingumo specialistas pakoreguoja šį procentą, atsižvelgdamas į paciento ūgį ir svorį, taip pat atlikdamas tokius tyrimus kaip ultragarsas ir kraujo tyrimas.

Shivani pradėjo procesą taip pat: ji pranešė apie savo amžių, išmatavo kūno masės indeksą ir atliko keletą testų. Tačiau kai ji grįžo į kliniką aptarti savo perspektyvų, gydytoja pradėjo jai įteikdama įvairiaspalvę ataskaitą. Jis buvo sukurtas įtraukus šią informaciją į mašininio mokymosi algoritmą ir parodė asmeninę prognozę, kaip padidės jos tikimybė pagimdyti kiekvieną kiaušinėlio ištraukimo ciklą iki trijų. Taip pat jai buvo parodyta, kaip ji priešinasi kitoms moterims, kurios buvo gydomos toje pačioje klinikoje. Aš jau atsiėmiau 100 proc., tačiau ataskaitoje man rodomas 120 proc., sako ji. Tai padėjo man patvirtinti savo sprendimą.

Wikimedia Commons

IVF gali būti fiziškai, emociškai ir finansiškai apmokestinamas procesas, kuriam dažnai reikia kelių ekstrahavimo ciklų. Daugiau nei 50 % IVF pradėjusių nutraukti po pirmojo nesėkmingo ciklo dėl išlaidų ir netikrumo. Univfy , bendrovė, kurianti programinę įrangą, kuri parengė Shivani ataskaitą, mano, kad mašininis mokymasis gali padėti žmonėms pradėti procesą ir jį pamatyti iki galo: suteikia jiems tikslesnes, asmenines galimų rezultatų prognozes. Tačiau tai tik dalis sprendimo. Kita, ne mažiau svarbi dalis: empatiškas bendravimas.

Didžiajai daugumai žmonių Jungtinėse Valstijose didžiausia kliūtis yra tai, kad pacientai iškrenta prieš gimdydami kūdikį, sako Serena Chen, Shivani gydytoja, kurios įstaiga, Reprodukcinės medicinos ir mokslo institutas Naujajame Džersyje, naudoja Univfy programinę įrangą. . Pacientams reikia vilties. „Univfy“ yra dar vienas įrankis, kuriuo galite pateikti labai patikimą, duomenimis pagrįstą informaciją, kad jie galėtų pasakyti: „Tęskite“. Tu vis arčiau kūdikio.

2009 m. dviejų Stenfordo profesorių įkurtą „Univfy“ atsisakė mokslinių tyrimų projekto, skirto naudoti mašininį mokymąsi, kad būtų galima tiksliau prognozuoti IVF rezultatus. Per kelis recenzuojamas studijos , tyrėjai parodė, kad net pagrindinis mašininio mokymosi modelis gali pateikti daug tikslesnes IVF prognozes nei klinikos. Taip buvo todėl, kad nors klinikos pirmiausia remiasi bendra statistika ir gydytojo intuicija, AI modelis gali sistemingai atsižvelgti į svarbius paciento sveikatos duomenis. Procesas buvo griežtesnis ir labiau pritaikytas asmeniniams poreikiams, o prognozės buvo tikslesnės. Ne tik tai, bet ir pagal amžių pagrįsti įvertinimai dažnai neįvertino tam tikros paciento galimybės, todėl ji mažiau pasitikėjo savo gebėjimu tęsti. Neįmanoma, kad dvi moterys turėtų vienodą sėkmės tikimybę vien todėl, kad jos patenka į tą pačią amžiaus grupę, sako Mylene Yao, „Univfy“ įkūrėja ir generalinė direktorė.

„Univfy“ dirba individualiai su kiekviena klinika, kuri perka jos paslaugą, apmokydama gana paprastą, pagal užsakymą sukurtą mašininio mokymosi modelį, naudodama tik klinikos vietinius pacientų duomenis. Tai leidžia įmonei pateikti algoritmą bet kokius klinikos turimus duomenis – nesvarbu, ar tai būtų paprasti pacientų profiliai su tik jų amžiumi, KMI ir sveikatos rodikliais, ar sudėtingesni profiliai su jų klinikinėmis diagnozėmis, gydymo procedūromis ir ligos istorija. Kai modelis yra išmokytas, gydytojas gali tiesiog įvesti naujo paciento tyrimo rezultatus ir sveikatos rodiklius į Univfy programinę įrangą, kad sudarytų lengvai skaitomą ataskaitą.

Unsplash / Aditya Romansa

Kai Chen pirmą kartą pradėjo naudoti Univfy, ji pastebėjo, kad jos prognozės dažnai nebuvo toli nuo jos pačios, tačiau pacientai, gavę pranešimą, turėjo daugiau teigiamos patirties nei tada, kai ji bandė perduoti panašią informaciją. Manau, kad didžioji to dalis yra grafika ir tai, kad pacientas turi parsinešti šį daiktą į namus ir pasakyti: „Tai mano informacija“, – sako ji. Yra didžiulis emocinis komponentas. Pacientams reikia tikrumo.

„Univfy“ dabar bendradarbiauja su 20 klinikų JAV ir Kanadoje daugiau nei 50 vietų. Šiai dienai Shivani yra tarp 10 000 pacientų, kurie pasinaudojo jos ataskaitomis priimdami sprendimus; Yao teigia, kad moterys, gavusios pranešimą, turi vidutiniškai du kartus didesnę tikimybę tęsti gydymą. Pernai bendrovė padidino 6 milijonai dolerių toliau plėsti savo paslaugas. Yao dabar stengiasi geriau pritaikyti tos pačios lyties poras, kurios dažnai ieško daugiau informacijos apie tai, kaip spermos donoras ar surogatas gali paveikti jų sėkmės galimybes.

Chen apibūdina „Univfy“ kaip dalį naujos sveikintinos sveikatos technologijų startuolių tendencijos, padedančios pacientams įgalinti savo sprendimų priėmimo agentūrą. Senosios mokyklos medicinos modelis, kai vyras baltu chalatu diktuoja, kas tau gerai, pamažu išeina pro langą. Manau, kad Univfy tikrai pagerino rezultatus ir prieigą prie priežiūros, sako ji, nes mes daug labiau įtraukiame pacientę į pokalbį ir keliame kartelę, kad ji suprastų savo situaciją.

Jei norite, kad daugiau tokių istorijų būtų pristatyta tiesiai į jūsų pašto dėžutę, užsiprenumeruokite Webby nominuotą AI informacinį biuletenį The Algorithm. Tai nemokama.

paslėpti