Obserwując postęp sztucznej inteligencji nieco się boję. Udowodniono, że w wielu rzeczach jest znacznie lepsza od ludzi (a w niektórych literalnie - daje ciała). Nie namaluje może pięknego obrazu, nie stworzy poruszającej rzeźby. Ale operować danymi potrafi jak mało kto i czasami bardzo brutalnie rozpoznaje to, co może umknąć ludzkim umysłom. A teraz zastanówmy się - czy sztuczna inteligencja może być lepsza w diagnozowaniu chorób niż najlepszy lekarz?
"Tylko" lekarz jest dobry w diagnozowaniu przeziębienia i odróżniania go od zapalenia oskrzeli czy płuc. Dobry lekarz natomiast wodzony wątpliwościami skieruje pacjenta z potencjalnie nieszkodliwymi objawami na badania lub do innego specjalisty. Lekarz doskonały natomiast sprawdza się w przypadkach mega trudnych - takich, w których poległby wykreowany przez Davida Shore'a Gregory House. Dla jednych wzór lekarza idealnego, a dla innych utopijny obraz medycyny zbrukany ludzkimi słabościami.
Co ze sztuczną inteligencją? Ta sprawdza się w tłumaczeniu tekstów, potrafi identyfikować obiekty na obrazach, wykrywać konkretne twarze w tłumie. Zastosowań dla SI jest mnóstwo. Ogranicza nas głównie nasza pomysłowość i potencjalna zdolność uczenia się przez nią konkretnych czynności. I to właściwie tyle. Jedno jest pewne w stu procentach: sztuczna inteligencja jest w stanie pracować na ogromnych ilościach danych. Tych przecież w medycynie nie brakuje, prawda? Wyobraźmy sobie pacjenta, który ma niespecyficzne objawy neurologiczne, lekarz przegapia natomiast możliwość wystąpienia choroby autoimmunologicznej i stawia wyrok. Leczenie nie istnieje. Zabija tym samym pacjenta sugestią braku możliwości poprawy jego stanu: powód może być prostszy niż się wydaje.
Sztuczna inteligencja nie jest ograniczana przez brak czasu, czy ochoty / siły do pracy. Sztuczna inteligencja będzie pracować dotąd, dopóty ma prąd i dane nad którymi może pracować. Jej sensem istnienia jest analiza i podawanie rozwiązań. W trakcie pracy nie będzie głodna, nie będzie myśleć o rodzinie, nie zachoruje. Można ją tylko wyłączyć.
Diagnozowanie posocznicy może nie wydawać się nader skomplikowane. Wygląda jednak na to, że SI diagnozująca sepsę jest lepsza w tym od ludzi: co więcej proponuje znacznie lepsze strategie lecznicze. Sepsa jest stanem bezpośredniego zagrożenia życia: do niewydolności wielonarządowej od tego stanu jest bardzo cienka granica. Dlatego też, wdrożenie najodpowiedniejszej terapii to często żyć albo nie żyć dla pacjenta.
Jak wynika z testów w Wielkiej Brytanii, tego typu metoda leczenia (i diagnozowania) posocznicy nie jest ograniczona jedynie do tej jednostki chorobowej. Ani nawet do leczenia na oddziałach intensywnej terapii - właściwie każda sytuacja w medycynie, która wymaga pracy na ogromnych ilościach danych do tego się nadaje. Czyli co? Za kilkanaście lat nie będziemy biegać do "rodzinnego", tylko skonsultujemy się z maszyną? No, nie do końca. Ktoś musi nadzorować ten proces, prawda? Chorzy czasami mają takie objawy, które wymagają jednak ludzkiego, kreatywnego myślenia.
AI Clinician na podstawie danych 100 000 pacjentów, którzy trafili na intensywną terapię konstruował najlepsze strategie leczenia, które znacząco odbiegały jakością od tych, które były tworzone przez prawdziwych specjalistów. Według lekarzy to ogromne osiągnięcie - co roku z powodu sepsy umiera 30 milionów ludzi na całym świecie. Maszyna nauczyła się konstruować strategie oraz określać możliwość wystąpienia posocznicy za pomocą ogromnych ilości danych wejściowych i znalazła 48 czynników - również tych demograficznych, które według niej "predestynują" do możliwego zachorowania na sepsę.
W dalszym ciągu jednak taka maszyna musi być nadzorowana przez ludzi. Działa to podobnie do tego jak jest z pilotami samolotów. O ile większość faz lotów będzie w stanie "ogarnąć" maszyna, to mimo wszystko w kabinie siedzą dwaj piloci, którzy nad wszystkim czuwają. I czasami to właśnie od ich decyzji oraz wiedzy i umiejętności zależy to, czy wylądujemy szczęśliwie.
Hej, jesteśmy na Google News - Obserwuj to, co ważne w techu
