Următorul mare progres în medicină va fi utilizarea AI

În ultimele decenii, medicalcercetarea a trecut de la tratarea bolilor temporare la tratarea celor pe termen lung. Construit pe eforturile unor oameni ca Lister, Pasteur și Salk, acest lucru a fost lent și dificil, iar multe medicamente și tratamente promițătoare au ajuns să eșueze studiile clinice. Boom-ul antibioticelor se estompează încet, dar încă găsim noi modalități de a lupta împotriva bolilor. Ce urmeaza? Cred că este inteligență artificială.

Inteligența artificială va ajuta să aducă medicina la un nou nivel

AI este gata să acționeze ca o forță multiplicatoare pentruorice domeniu al medicinei, pentru că în loc să fie utilă împotriva unui tip de boală - precum antibioticele sau radiațiile - AI poate lucra împreună cu oamenii, luând decizii mai informate în fiecare zi, indiferent de domeniul de aplicare. La fel cum agenții antimicrobieni sunt o consecință și un însoțitor al teoriei germenilor, există toate motivele să credem că AI ne va ajuta să aplicăm cunoștințele noastre despre „omică” (genomică, proteomică, metabolomică și așa mai departe) sănătății umane. Am început să interacționăm direct cu informațiile conținute în genom, așa că este de la sine înțeles că următorul mare salt va fi procesarea acestor informații.

Conținutul

• 1 De ce AI este mai bună decât oamenii
• 2 Nivel de dezvoltare AI
• 3 Cum se utilizează IA în medicină
• 4 IA integrată, în evoluție
• 5 Pericolele utilizării AI în medicină

De ce AI este mai bună decât oamenii

Analiza multivariată astăzieste cea mai mare putere a inteligenței artificiale, deoarece îi permite să ia un fel de decizii contextuale, similare modului în care fac oamenii, precum și să conecteze memoria eidetică a hard disk-ului. Analiza lui este lipsită de emoție, precum și de omisiuni intenționate cauzate de o pierdere a concentrării. AI nu are nevoie să doarmă și nici nu obosește dacă face ceva timp îndelungat. În același timp, AI are avantajele prelucrării masive a datelor în paralel. Capacitatea lui de a gestiona cantități uriașe de date este în creștere și într-adevăr poate îmbrățișa imensul, spre deosebire de oameni. Cu suficientă memorie și putere de calcul, o inteligență artificială medicală poate păstra un întreg arbore genealogic de înregistrări medicale în context, poate căuta baze de date pentru diagnostice precise și poate utiliza cantități mari de resurse medicale și sociale, peste noapte.

Înainte să vorbim despre asta, haidețiSă definim AI ca un sistem computerizat care poate îndeplini sarcini care necesită în mod normal inteligență umană, cum ar fi recunoașterea vorbirii și a imaginilor, traducerea limbii sau luarea deciziilor. Dar astfel de sisteme au grade diferite de sofisticare și se pot baza mai mult sau mai puțin pe computere, în funcție de sarcina pe care oamenii o setează în prezent pentru computere. Până când vom avea suficientă încredere în AI pentru a le oferi autonomie deplină; chiar și în avioanele cu pilot automat sunt mereu oameni pregătiți, piloți. Există, de asemenea, sisteme inteligente în timp real care au diferite grade de inteligență și automatism, cum ar fi mașinile cu conducere autonomă de la Google.

Este tehnica de a lua decizii informate pe inch care aduce AI mai aproape de nivelul uman de conștientizare a situației.

Nivel de dezvoltare AI

Software AI ca aplicațiisănătatea se bazează în mare măsură pe capacitatea sa de a-și aminti și de a face paralele și din ce în ce mai mult pe capacitatea sa de a aborda fiecare individ, de a comunica fluent în limbaj natural și de a procesa date mari. Oamenii folosesc contextul pentru a determina semnificația cuvintelor sau evenimentelor ambigue și, cu procesarea limbajului natural, la fel poate AI. Și aceste sisteme sunt deja utilizate astăzi. Exemple notabile includ parteneriatul IBM Watson și Sloan-Kettering și un AI medical numit Praxis.

Watson celebru pentru victoria sa la testul Jeopardy! (analogul nostru este „Joc propriu”) și un joc minunat de șah.

Este bine versat și în teoria jocurilorcapabil să învețe și să analizeze informații noi și acum își folosește talentele de diagnosticist. Watson lucrează, de asemenea, cu grupul Wellpoint, iar Samuel Nessbaum de la Wellpoint spune că în studii, Watson a făcut diagnostice corecte în proporție de 90% pentru cancerul pulmonar, în timp ce medicii au fost capabili să gestioneze doar 50% din cazuri. IBM, Sloan-Kettering și Wellpoint încearcă să folosească Watson ca ajutor de diagnosticare bazat pe cloud, disponibil oricărui medic sau spital care dorește să plătească.

Cum se folosește IA în medicină

Dar chiar și Watson, cu talentele sale formidabile,creat pentru medicină. Pentru a vedea AI medical în acțiune, trebuie să vă uitați la Praxis: software creat pentru a procesa înregistrările și înregistrările medicale. Folosește un model de învățare care înregistrează vocea medicului sau intrarea tastată și apoi o clasifică într-o rețea de noduri semantice în funcție de cât de aproape cuvintele sau frazele asociate cu conceptele programului se potrivesc cu ceea ce programul a văzut deja. Praxis își amintește aceste relații și cu cât funcționează mai mult, cu atât devine mai inteligent.

Vino la chat-ul nostru special Telegram. Întotdeauna există cineva cu care să discute știri din lumea tehnologiei înalte.

23andMe, situat în Mountain View,California, oferă clienților privați informații despre predispoziția lor la boli pe baza analizei biomaterialului furnizat pentru polimorfismul unei singure nucleotide în câteva mii de SNP. Inițial, 23andMe a fost foarte ambițios în declarațiile sale, așa că a ajuns să întâmpine probleme cu FDA, iar în 2015 a dat și faliment, dar scopul identificării factorilor de risc ascunși în genom pentru pacienți a fost minunat. Este posibil să faceți acest lucru într-un mod diferit decât 23andMe? Poate. Medicina personalizată genetic poate explica deja mutațiile unui singur nucleotide care perturbă funcția unui medicament, așa cum a fost demonstrat într-o formă de leucemie.

IBM Watson

AI integrată, în evoluție

O caracteristică importantă a forței multiplicatoare în finalăeste că reduce cantitatea de energie pe care trebuie să o cheltuiți pentru a duce treaba la bun sfârșit. Și aici este locul în care AI poate excela cu adevărat: descărcați munca din creier în siliciu. Programatorii au parcurs un drum lung în crearea unui software coerent care este compatibil cu controalele externe. Acum trebuie să avansăm către sisteme de control mai independente, mai fiabile și computerizate, care pot integra fără probleme inputul de mediu, direcția umană și controlul software-ului proprietar. Nivelul de dezvoltare al AI este deja destul de bun, totul este gata, rămâne doar să decideți cum să îl dezvoltați în continuare.

Imaginați-vă un AI care lucrează cu o bază maredate de la o clinică implicată în studiul de genomică menționat mai sus. Acest sistem imploră controlul AI - a permite tehnicienilor de laborator să colecteze manual secvențe de ADN ar fi inuman, chiar dacă încep cumva să vorbească Python. Managerul bazei de date AI va păstra secvențele de ADN actualizate, precum și pentru a urmări secvențele de ADN care duc la ce boli și chiar le va compara cu situația de viață a pacientului, expunerea la mediu și alți factori. Pentru medicii și oamenii de știință care interogează baza de date, aceasta poate chiar crea vizualizări. Un astfel de sistem ar fi un pas solid către IA care gestionează dosarele medicale și ar lua o cantitate imensă de muncă de la oameni.

Imaginați-vă software-ul Praxis,despre care am vorbit mai sus, care s-a împrietenit cu controlerul AI care păstra baza de date genetică. Un astfel de software va putea să asculte narațiunea pacientului, să o adauge la fișa pacientului și să sugereze diagnostice medicului. În plus, va putea colecta suficiente descrieri ale simptomelor pentru a face paralele între ele și pentru a rafina baza de date oricând găsește ceva.

Imagistica medicală este un alt punct în carehardware-ul și software-ul pot lucra cu profesioniștii medicali pentru a face sistemul mai mult decât suma părților sale. Oamenii de știință lucrează deja pentru a combina abordarea matematică cu imagistica medicală modernă pentru a obține interpretări mai precise și mai specifice ale imaginilor RMN. Colectarea continuă a datelor despre mediul personal al pacientului, combinată cu un sistem care poate analiza cu atenție aceste date, va face diagnosticul mai precis.

Acum imaginați-vă că puteți combina totulaceste concepte sunt controlul software, hardware util și vizualizare. Produsul poate completa infrastructura spitalicească paralizată, care are mai multe șanse să aibă grijă de pacienții care au nevoie de îngrijire mai intensivă - un robot va fi, de asemenea, potrivit pentru diagnosticare de înaltă calitate la domiciliu. Linia dintre software și hardware va începe să se estompeze de acum înainte.

Pericolul folosirii AI în medicină

Puterea unui AI avansat capabil de analizăo mulțime de date în context și accesul subtil la datele biometrice și la genom vă pot copleși mintea. Dar dacă cineva îți fură identitatea cu scanarea retinei? O astfel de tehnologie poate crea un teren fertil pentru criminalitate. Cine va deține toate aceste date?

Un AI suficient de avansat poate procesaorice număr de date în context, cântărindu-le imparțial și efectuând multe procese paralele. Timpul lui de judecată și de răspuns poate fi supraomenesc. De asemenea, va putea identifica relațiile care sunt prea divizate pentru a fi captate de atenția umană. Dar cu cât sistemul este mai mare, cu atât are mai multe vulnerabilități și suficient de avansat pentru a face toate acestea, inteligența artificială poate deveni strâns înrădăcinată în tirania algoritmilor. Ce se va întâmpla cu pacientul dacă AI-ul este piratat, infectat sau pur și simplu începe să funcționeze defectuos? Câtă libertate ar trebui să-i dăm? Ce se întâmplă dacă supraestimăm capacitățile AI?

După cum arată cercetătorii AI, împreună cuPe măsură ce ne aprofundăm înțelegerea inteligenței și a învățării automate, la fel crește și numărul de aplicații și utilizări posibile. Miza folosirii inteligenței artificiale în medicină este atât de mare încât trebuie să acționăm cu precizie și prudență. Această revoluție nu va avea loc peste un an sau doi.

Integrarea pe termen lung a IA în diferite celulemedicina va revoluționa lumea așa cum nu a văzut-o de la descoperirea antibioticelor sau a teoriei germenilor. Suma cunoștințelor umane, suma tehnologiilor, înmulțită cu aplicarea la genomul unui individ sau a unei situații specifice, poate da rezultate mult mai bune decât ceea ce vedem astăzi.