Tot nou toe het medisyne is 'n gesogte en dikwels uiters winsgewende beroepskeuse. Maar in die nabye toekoms, sal ons moet soveel dokters as wat ons nou het? Gaan ons beduidende mediese werkloosheid te sien in die komende dekade?

Dr Saxon Smith, president van die Australiese Mediese Vereniging NSW tak, het verlede jaar in 'n verslag gesê dat die mees algemene probleme wat hy hoor van dokters-in-opleiding en mediese studente is, "Wat is die toekoms van medisyne?" en "Ek sal 'n werk?". Die antwoorde, het hy gesê, gaan voort om hom ontwyk.

Soos die Australiese, Britse en Amerikaanse universiteite voortgaan om toenemende getalle mediese studente te gradueer, is die voor die hand liggende vraag waar hierdie nuwe dokters in die toekoms sal werk?

Sal daar 'n uitgebreide rol vir mediese professionele mense as gevolg van ons veroudering van bevolkings? Of is druk om koste te verminder, terwyl die verbetering van uitkomste waarskynlik die aanvaarding van nuwe tegnologie te dwing, wat dan waarskynlik sal benadeel nie die aantal rolle tans uitgevoer deur dokters?

Ry af in die koste

Alle regerings, pasiënte en dokters regoor die wêreld kan weet dat gesondheidsorgkoste sal moet verminder as ons meer mense moet behandel. Sommige stel voor dat pasiënte meer betaal, maar ons betaal daarvoor, maar dit is duidelik dat die koste van die koste afneem, is wat moet gebeur.

Die gebruik van mediese robotte om menslike chirurge help word al hoe meer wydverspreid, maar tot dusver word dit gebruik om pasiëntuitkomste te verbeter en nie die koste van chirurgie te verminder nie. Kostebesparings kan later kom wanneer hierdie robot tegnologie verval.

Dit is op die gebied van mediese diagnostiek waar baie mense moontlike beduidende kostevermindering sien terwyl die akkuraatheid verbeter word gebruik tegnologie in plaas van menslike dokters.

Dit is reeds algemeen vir bloedtoetse en genetiese toetsing (genomika) uit outomaties te voer en baie kostedoeltreffend deur masjiene. Hulle ontleed die bloedmonster en produseer outomaties 'n verslag.

Die toetse kan so eenvoudig wees as 'n hemoglobienvlak (bloedtelling) tot by toetse van diabetes soos insulien- of glukosevlakke. Hulle kan ook gebruik word vir veel meer ingewikkelde toetse soos om na 'n mens se genetiese make-up te kyk.

'N Goeie voorbeeld is Thyrocare Technologies Ltd in Mumbai, Indië, waar meer as 100,000 diagnostiese toetse Van regoor die land word elke aand gedoen, en die verslae wat afgelewer word binne 24-uur se bloed word van 'n pasiënt geneem.

Masjiene vs mense

As masjiene bloedtoetse kan lees, wat kan hulle nog meer doen? Alhoewel baie dokters nie van hierdie gedagte hou nie, sal enige toets wat patroonherkenning benodig uiteindelik beter gedoen word deur a masjien as 'n mens.

Baie siektes het 'n patologiese diagnose, waar 'n dokter kyk na 'n voorbeeld van bloed of weefsel, om die presiese siekte vas te stel: 'n bloedtoets om 'n infeksie te diagnoseer, 'n vel biopsie om te bepaal of 'n letsel is 'n kanker of nie en n weefselmonster geneem deur 'n chirurg soek na 'n diagnose te maak.

Al hierdie voorbeelde en feitlik alle patologiese diagnoses word deur 'n dokter gemaak wat patroonherkenning gebruik om die diagnose te bepaal.

Kunsmatige intelligensie tegnieke met behulp van diep neurale netwerke, wat 'n tipe van die masjien leer is, kan gebruik word om hierdie diagnostiese masjiene op te lei. Masjiene leer vinnig en ons praat nie oor 'n masjien nie, maar 'n netwerk van masjiene wêreldwyd gekoppel via die internet, met behulp van hul gesamentlike data om voort te gaan om te verbeter.

Dit sal nie oornag gebeur nie - dit sal 'n tyd om te leer neem - maar sodra opgelei die masjien sal slegs voortgaan om beter te kry. Met tyd, sal 'n toepaslike opgeleide masjien beter op patroonherkenning wees as enige menslike ooit kon wees.

Patologie is nou 'n kwessie van dollar laboratoriums multi-miljoen vertrou op skaalvoordele. Dit neem ongeveer 15 jaar verlaat hoërskool om 'n trein patoloog om onafhanklik te funksioneer. Dit neem waarskynlik nog 'n 15 jaar vir die patoloog om so goed te wees as wat hulle ooit sal wees.

Enkele jare daarna sal hulle aftree en al die kennis en ervaring is verlore. Sekerlik, sou dit beter wees as daardie kennis gevang en gebruik kan word deur toekomstige geslagte? 'N robot patoloog kan net so doen.

Radiologie, X-strale en verder

Radiologiese toetse verantwoordelik vir meer as AUS $ 2 miljard van die jaarlikse Medicare spandeer. In 'n 2013 verslag, is dit beraam dat in die 2014-15 tydperk, 33,600,000 radiologiese ondersoeke sou in Australië uitgevoer word. 'N Radioloog sal elkeen daarvan moet studeer en 'n verslag moet skryf.

Radioloë lees tans gemiddeld meer as sewe keer die aantal studies per dag as wat hulle vyf jaar gelede was. Hierdie verslae, soos dié wat deur patoloë geskryf is, is gebaseer op patroonherkenning.

Tans word baie radiologiese toetse in Australië gelees deur radioloë in ander lande, soos die Verenigde Koninkryk. Eerder as om 'n deskundige in Australië uit die bed te kry by 3am om 'n breinskandering van 'n beseerde pasiënt te lees, kan die beeld digitaal na 'n dokter gestuur word in enige toepaslike tydsone en word byna onmiddellik aangemeld.

Wat gebeur as masjiene geleer word om X-strale eers te lees met, en uiteindelik in plaas van, menslike radioloë? Sal ons nog mens nodig hê radioloë? Waarskynlik. Verbeterde beelding, soos MRI en CT skanderings, sal toelaat radioloë 'n paar prosedures wat chirurge nou onderneem voer.

Die gebied van diagnostiese radiologie brei vinnig uit. In hierdie veld is radioloë in staat om toestande soos bloeding van bloedvate te diagnoseer en te behandel. Dit word gedoen met behulp van minimaal indringende tegnieke, wat deur die groter vate beweeg om die bloedingpunt te bereik.

So het die radioloë kan beland doen prosedures wat tans gedoen word deur vaskulêre en hartchirurge. Die toenemende gebruik van robot bygestaan ​​chirurgie sal dit beteken is meer geneig as nie.

Daar is baie meer aan diagnose n velletsel, Uitslag of groei as net om daarna te kyk. Maar die grootste deel van die diagnose is gebaseer op die dermatoloog erkenning van die letsel (weer, patroonherkenning).

As die diagnose onduidelik bly dan 'n paar weefsel ( 'n biopsie) is na die laboratorium gestuur vir 'n patologiese diagnose. Ons het reeds vasgestel dat 'n masjien laasgenoemde kan lees. Dieselfde beginsel geld vir die erkenning van die vel letsel.

Sodra erken en geleer is, sal die letsel weer herkenbaar wees. Selfone met hoëgehalte-kameras sal kan skakel na 'n globale databasis wat, soos enige ander databasis met leervermoë, sal verbeter.

Dit is nie as nie, maar wanneer

Hierdie veranderinge sal nie oornag gebeur nie, maar dit is onvermydelik. Alhoewel baie dokters hierdie veranderinge as 'n bedreiging sal sien, is die kans vir wêreldwye goed ongeëwenaard.

'N X-straal wat in ekwatoriale Afrika geneem word, kan met dieselfde betroubaarheid gelees word as een wat in 'n Australiese sentrum van uitnemendheid geneem is. 'N Aansteeklike uitslag kan na 'n foon opgelaai word en die diagnose word onmiddellik gegee. Baie lewens sal gered word en die koste van gesondheidsorg aan die wêreld se armes kan minimaal wees en in baie gevalle gratis.

Vir hierdie om 'n werklikheid geword, sal dit kenners neem om te werk met masjiene en hulle te help om te leer. Aanvanklik, kan die masjien gevra word om meer eenvoudig toetse doen, maar geleidelik sal hulle geleer word, net soos die mens leer die meeste dinge in die lewe.

Die mediese professie behoort hierdie geleenthede te gryp vir 'n verandering, en ons toekoms jong dokters moet mooi dink waar die mediese werk van die toekoms sal lê. Dit is amper seker dat die mediese diens landskap in 15 jaar nie sal lyk soos die een wat ons vandag sien.

Oor Die Skrywer

Ross Crawford, Professor in Ortopediese Navorsing, Queensland University of Technology; Anjali Jaiprakash, Nagraadse Navorsingsgenoot, Mediese Robotika, Queensland University of Technology, en Jonathan Roberts, Professor in Robotika, Queensland University of Technology

Hierdie artikel is oorspronklik gepubliseer op Die gesprek. Lees die oorspronklike artikel.

Verwante Book:

at

Dankie vir die besoek InnerSelf.com, waar daar is 20,000 + lewensveranderende artikels wat "Nuwe houdings en nuwe moontlikhede" bevorder. Alle artikels word vertaal in 30+ tale. Teken In aan InnerSelf Magazine, wat weekliks gepubliseer word, en Marie T Russell se Daily Inspiration. InnerSelf Magazine is sedert 1985 gepubliseer.