Bisher Medizin war ein Prestige- und oft extrem lukrativ Karrierewahl. Aber in naher Zukunft werden wir brauchen so viele Ärzte wie wir sie jetzt haben? Werden wir bedeutende medizinische Arbeitslosigkeit in den kommenden zehn Jahren zu sehen?

Dr. Saxon Smith, Präsident der australischen Medical Association NSW Niederlassung, sagte in einem Bericht Ende letzten Jahres dass die häufigsten Anliegen er von Ärzten in der Ausbildung und Medizinstudenten hört sind, "was ist die Zukunft der Medizin?" und "werde ich einen Job?". Die Antworten, sagte er, ihn weiterhin zu entziehen.

Da australische, britische und amerikanische Universitäten immer mehr Medizinstudenten studieren, ist die offensichtliche Frage, wo werden diese neuen Ärzte in Zukunft arbeiten?

Wird es eine erweiterte Rolle für medizinische Fachkräfte aufgrund unserer alternden Bevölkerung sein? Oder ist dem Druck, Kosten zu senken und gleichzeitig die Ergebnisse wahrscheinlich zu zwingen, die Einführung neuer Technologien zu verbessern, die dann wahrscheinlich die Anzahl der Rollen erodieren derzeit von Ärzten durchgeführt?

Fahren hinunter die Kosten

Alle Regierungen, Patienten und Ärzten auf der ganzen Welt wissen, dass Kosten im Gesundheitswesen müssen zu reduzieren wenn wir mehr Menschen behandeln sollen. Einige schlagen vor, dass Patienten mehr bezahlen, aber wie auch immer wir dafür bezahlen, es ist klar, dass die Kosten gesenkt werden müssen, was passieren muss.

Die Verwendung von Medizinroboter menschlichen Chirurgen zu unterstützen, Es wird immer mehr verbreitet, aber bisher werden sie verwendet, um die Ergebnisse der Patienten zu verbessern und nicht die Kosten der Operation zu senken. Wenn diese Robotertechnologie reift, kann es später zu Kosteneinsparungen kommen.

Gerade im Bereich der medizinischen Diagnostik sehen viele Menschen eine deutliche Kostenreduktion bei gleichzeitiger Verbesserung der Genauigkeit mit Technologie statt mit menschlichen Ärzten.

Es ist bereits üblich, Bluttests und Gentests (Genomik) automatisch durchgeführt wird und sehr kostengünstig durch Maschinen werden. Sie analysieren die Blutprobe und erzeugen automatisch einen Bericht.

Die Tests können so einfach sein wie ein Hämoglobinspiegel (Blutbild) bis hin zu Diabetes-Tests wie Insulin oder Blutzuckerspiegel. Sie können auch für weitaus kompliziertere Tests verwendet werden, wie zum Beispiel für die Untersuchung des Erbguts einer Person.

Ein gutes Beispiel ist Thyrocare Technologies Ltd in Mumbai, Indien, wo mehr als 100,000 Diagnosetests aus dem ganzen Land sind jeden Abend gemacht, und die Berichte innerhalb von 24 Stunden Blut von einem Patienten entnommen.

Maschinen gegen Menschen

Wenn Maschinen Bluttests lesen können, was können sie sonst noch tun? Obwohl viele Ärzte diesen Gedanken nicht mögen, wird jeder Test, der Mustererkennung erfordert, letztendlich besser durch a Maschine als ein Mensch.

Viele Krankheiten benötigen eine pathologische Diagnose, wo ein Arzt bei einer Probe von Blut oder Gewebe aussieht, die genaue Krankheit zu etablieren: eine Blutprobe, eine Infektion zu diagnostizieren, eine Hautbiopsie zu bestimmen, ob eine Läsion ein Krebs ist oder nicht, und eine Gewebeprobe von einem Chirurgen genommen schauen, um eine Diagnose zu stellen.

Alle diese Beispiele und in der Tat alle pathologischen Diagnosen werden von einem Arzt mit Mustererkennung zur Feststellung der Diagnose erstellt.

Künstliche Intelligenz Techniken tief neuronaler Netze, die eine Art des maschinellen Lernens sind, können verwendet werden, um diese Diagnose Maschinen zu trainieren. Maschinen lernen schnell und wir sprechen hier nicht über eine einzelne Maschine, sondern ein Netzwerk von Maschinen weltweit über das Internet verbunden sind, deren gepoolten Daten verwendet, um weiter zu verbessern.

Es wird nicht über Nacht geschehen - es wird noch einige Zeit in Anspruch nehmen zu lernen - aber sobald die Maschine trainiert werden nur besser werden fortzusetzen. Mit der Zeit wird eine entsprechend ausgebildete Maschine auf Mustererkennung überlegen sein als ein Mensch je sein könnte.

Pathologie ist jetzt eine Frage der Multi-Millionen-Dollar-Labors auf Skalen angewiesen zu sein. Es dauert etwa 15 Jahren verlassen High School ein Zug Pathologe um unabhängig zu funktionieren. Es dauert wahrscheinlich noch weitere 15-Jahre, bis der Pathologe so gut ist, wie er es jemals sein wird.

Einige Jahre später werden sie in Rente gehen und all dieses Wissen und diese Erfahrung gehen verloren. Sicher wäre es besser, wenn dieses Wissen von zukünftigen Generationen erfasst und genutzt werden könnte? Ein Roboterpathologe würde genau das tun können.

Radiologie, Röntgen und darüber hinaus

Bildgebende Untersuchungen machen über AUS $ 2 Milliarden von der jährlichen Medicare verbringen. In einem 2013 Bericht, wurde geschätzt, dass in der 2014-15 Zeit, 33,600,000 radiologische Untersuchungen würde in Australien aufgeführt werden. Ein Radiologe müsste jedes einzelne untersuchen und einen Bericht schreiben.

Radiologen lesen bereits durchschnittlich mehr als das Siebenfache der Anzahl der Studien pro Tag als vor fünf Jahren. Diese Berichte, wie sie von Pathologen geschrieben wurden, basieren auf Mustererkennung.

Derzeit werden viele radiologische Untersuchungen in Australien von Radiologen in anderen Ländern, wie Großbritannien, gelesen. Anstatt dass ein Experte in Australien bei 3am aus dem Bett aufsteht, um einen Gehirn-Scan eines verletzten Patienten zu lesen, kann das Bild in jeder geeigneten Zeitzone digital an einen Arzt gesendet und fast sofort gemeldet werden.

Was wäre, wenn Maschinen lernen würden, Röntgenstrahlen zu lesen, die zuerst mit und schließlich statt mit menschlichen Radiologen arbeiten? Würden wir noch Menschen brauchen? Radiologen? Wahrscheinlich. Verbesserte Bildgebung, wie MRI und CT-Scans, ermöglicht Radiologen einige Verfahren durchzuführen, die Chirurgen nun verpflichten.

Der Bereich der Röntgendiagnostik wächst stark. In diesem Bereich sind Radiologen in der Lage, Erkrankungen wie Blutungen aus Blutgefäßen zu diagnostizieren und zu behandeln. Dies geschieht mit minimalinvasiven Techniken, indem Drähte durch größere Gefäße geführt werden, um den Blutungspunkt zu erreichen.

So können die Radiologen tun Verfahren am Ende, die derzeit von Gefäß- und Herzchirurgen durchgeführt werden. Der verstärkte Einsatz von Roboter-assistierte Chirurgie bedeutet dies ist wahrscheinlicher, als nicht.

Es gibt noch viel mehr Diagnose einer HautverletzungHautausschlag oder Wachstum, als einfach es zu betrachten. Aber ein großer Teil der Diagnose wird auf dem Dermatologen basiert die Läsion zu erkennen (wieder, Mustererkennung).

Wenn die Diagnose einige Gewebe unklar bleibt dann (eine Biopsie) für eine pathologische Diagnose an das Labor geschickt. Wir haben bereits festgestellt, dass eine Maschine die letztere lesen kann. Das gleiche Prinzip gilt für die Anerkennung der Hautläsionen.

Sobald erkannt und gelernt, kann die Läsion wieder erkannt werden. Mobiltelefone mit hochwertigen Kameras können mit einer globalen Datenbank verknüpft werden, die wie jede andere Datenbank mit Lernfähigkeit weiter verbessert wird.

Es ist nicht wenn, aber wann

Diese Veränderungen werden nicht über Nacht passieren, aber sie sind unvermeidlich. Obwohl viele Ärzte diese Veränderungen als Bedrohung sehen werden, ist die Chance für das globale Wohl beispiellos.

Ein Röntgenbild, das in Äquatorialafrika aufgenommen wurde, konnte mit der gleichen Zuverlässigkeit gelesen werden wie in einem australischen Exzellenzzentrum. Ein infektiöser Ausschlag könnte auf ein Telefon hochgeladen und die Diagnose sofort gegeben werden. Viele Leben werden gerettet und die Kosten für die Gesundheitsversorgung der Armen in der Welt können minimal und in vielen Fällen sogar kostenlos sein.

Für diese Realität werden, wird es Experten nehmen mit Maschinen zu arbeiten und ihnen zu helfen, zu lernen. Zunächst können die Maschinen gefragt einfacher Tests zu tun, aber nach und nach werden sie gelehrt werden, ebenso wie die Menschen die meisten Dinge im Leben zu lernen.

Die Ärzteschaft sollten diese Chancen für Veränderungen zu erfassen, und unsere Zukunft junge Ärzte sollten sorgfältig überlegen, wo die medizinischen Berufe der Zukunft liegen. Es ist fast sicher, dass die medizinische Arbeitslandschaft in 15 Jahren wie das nicht, dass wir heute sehen werden sehen.

Über den Autor

Ross Crawford, Professor für orthopädische Forschung, Queensland University of Technology; Anjali Jaiprakash, Postdoctoral Research Fellow, Medizinische Robotik, Queensland University of Technology, und Jonathan Roberts, Professor für Robotik, Queensland University of Technology

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