ABONAMENTE VIDEO REDACȚIA
RO
EN
NOU
Numărul 142
Numărul 141 Numărul 140 Numărul 139 Numărul 138 Numărul 137 Numărul 136 Numărul 135 Numărul 134 Numărul 133 Numărul 132 Numărul 131 Numărul 130 Numărul 129 Numărul 128 Numărul 127 Numărul 126 Numărul 125 Numărul 124 Numărul 123 Numărul 122 Numărul 121 Numărul 120 Numărul 119 Numărul 118 Numărul 117 Numărul 116 Numărul 115 Numărul 114 Numărul 113 Numărul 112 Numărul 111 Numărul 110 Numărul 109 Numărul 108 Numărul 107 Numărul 106 Numărul 105 Numărul 104 Numărul 103 Numărul 102 Numărul 101 Numărul 100 Numărul 99 Numărul 98 Numărul 97 Numărul 96 Numărul 95 Numărul 94 Numărul 93 Numărul 92 Numărul 91 Numărul 90 Numărul 89 Numărul 88 Numărul 87 Numărul 86 Numărul 85 Numărul 84 Numărul 83 Numărul 82 Numărul 81 Numărul 80 Numărul 79 Numărul 78 Numărul 77 Numărul 76 Numărul 75 Numărul 74 Numărul 73 Numărul 72 Numărul 71 Numărul 70 Numărul 69 Numărul 68 Numărul 67 Numărul 66 Numărul 65 Numărul 64 Numărul 63 Numărul 62 Numărul 61 Numărul 60 Numărul 59 Numărul 58 Numărul 57 Numărul 56 Numărul 55 Numărul 54 Numărul 53 Numărul 52 Numărul 51 Numărul 50 Numărul 49 Numărul 48 Numărul 47 Numărul 46 Numărul 45 Numărul 44 Numărul 43 Numărul 42 Numărul 41 Numărul 40 Numărul 39 Numărul 38 Numărul 37 Numărul 36 Numărul 35 Numărul 34 Numărul 33 Numărul 32 Numărul 31 Numărul 30 Numărul 29 Numărul 28 Numărul 27 Numărul 26 Numărul 25 Numărul 24 Numărul 23 Numărul 22 Numărul 21 Numărul 20 Numărul 19 Numărul 18 Numărul 17 Numărul 16 Numărul 15 Numărul 14 Numărul 13 Numărul 12 Numărul 11 Numărul 10 Numărul 9 Numărul 8 Numărul 7 Numărul 6 Numărul 5 Numărul 4 Numărul 3 Numărul 2 Numărul 1
×
▼ LISTĂ EDIȚII ▼
Numărul 140
Abonament PDF

Cum schimbă Inteligența Artificială destinul medicinei convenționale?

Paul Donea
Data & AI Engineer @ Accesa



PROGRAMARE


Traversăm un trend global al uzanței Inteligenței Artificiale pentru eficientizarea de activități și procese în care factorul uman s-a dovedit a avea limitări considerabile. Inevitabil, extinderea accelerată a acestui trend și semnificativele descoperiri din spectrul tehnologiei nu aveau cum să lase deoparte un domeniu vital pentru umanitate precum medicina.

Nu puține sunt situațiile în care performanțe medicale scăzute generate de gestionarea absolută a proceselor prin resurse strict umane au avut consecințe nedorite. Integrarea Inteligenței Artificiale în medicina convențională - cu nemărginita sa capacitate de procesare a datelor și furnizarea de rezultate în intervale de timp cu mult mai reduse - schimbă aproape întru totul modul în care pacientul viitorului va fi diagnosticat și tratat.

În același timp, barierele tradiționale ale medicinei se doresc a fi demult uitate și noi orizonturi de vindecare își fac apariția, astfel încât speranțele oricărui suferind să devină o realitate fericită. La prima vedere, putem spune că îmbinarea celor două domenii nu aduce decât beneficii și succese remarcabile. Dar, privind mai în profunzime, pot fi întrezărite riscuri considerabile. Detectarea și diminuarea lor până la minimul posibil reprezintă principala provocare a deceniilor ce vor urma.

În prezentul articol, vom analiza care sunt cele mai importante foloase ale IA în medicină, dar și cele mai îngrijorătoare riscuri.

În primul rând, este imperios necesar să descriem pe scurt modul de folosire a Inteligenței Artificiale în medicină, plecând chiar de la definiția acesteia. Dacă ar fi să o privim dintr-o perspectivă strict practică, am putea spune că IA este o entitate cu o funcție cognitivă exacerbată, care îi permite să proceseze cantități enorme de date pe care le transformă în informații și rezultate ce vor fi folosite într-un proces decizional. Acestea fiind enunțate, ne este mult mai ușor să înțelegem beneficiile deosebite pe care le aduce medicinei, domeniu care, în esență, se bazează pe volume colosale de date și, mai ales, pe interpretarea acestora în situații concrete pentru furnizarea de răspunsuri și strategii care să genereze vindecarea sau prevenirea afecțiunilor.

Așadar, datorită fulminantei avansări tehnologice ale medicinei, Inteligența Artificială a devenit aproape în mod firesc o parte integrată a universului medical, aria ei de răspândire extinzând-se continuu și într-un ritm accelerat dictat de provocările și nevoile pacientului de azi.

Principalele beneficii

În principal, se folosesc algoritmi de învățare automată (Machine Learning). Este vorba mai cu seamă despre acei algoritmi caracteristici învățării profunde pentru diagnosticarea și detectarea bolilor, monitorizarea și crearea de tratamente personalizate, imagistică medicală și, nu în ultimul rând, pentru dezvoltarea mult mai rapidă de noi medicamente prin automatizarea proceselor de colectare de date și testare.

Spre deosebire de medici, algoritmii nu au nevoie de odihnă, așa că pot analiza continuu evitând comiterea unor erori inerente activității umane în timpul diagnosticării. Modele de învățare automată sunt folosite pentru a monitoriza semnele vitale ale pacienților, alertând personalul medical în cazul în care apar anumiți factori de risc, colectând și procesând concomitent date pentru a detecta diverse afecțiuni. Spre exemplu, un algoritm de acest tip a fost dezvoltat și mai apoi folosit pentru a preconiza cu o acuratețe de 78% prezența septicemiei severe în cazul copiilor născuți prematur.

De asemenea, algoritmii de învățare profundă sunt din ce în ce mai folosiți pentru depistarea tumorilor arteriale, analizând date generate de ritmul cardiac și presiunea arterială. Crearea de tratamente personalizate a avut parte de o îmbunătățire majoră odată cu introducerea modelelor de învățare profundă care nu doar că rețineau mult mai bine preferințele pacienților, ci și factorii de risc la care aceștia sunt supuși în mediul lor. Tratamentele propuse au devenit astfel mult mai eficiente și mai ușor de aplicat. Gestionarea numărului ridicat de imagini medicale, o provocare în trecut, și-a găsit o rezolvare odată cu folosirea rețelelor neuronale artificiale, care identifică cu aceeași precizie precum radiologii umani prezența tumorilor canceroase, dar cu o rapiditate net superioară.

Dacă este să vorbim de dezvoltarea noilor medicamente, putem spune că această industrie a cunoscut o adevărată revoluție odată cu introducerea noii tehnologii în procesele clasice. Principalele beneficii concrete ale acestei noi tehnici sunt reducerea costurilor și timpilor de dezvoltare a unui nou medicament, dar și o capacitate mai mare de analiză a factorilor chimici și biologici care conduc spre obținerea formulei medicamentoase finale.

Doi dintre cei mai celebri algoritmi IA folosiți în medicina convențională sunt DLAD și LYNA. DLAD (detecție automată bazată pe învățare în profunzime) a fost dezvoltat în Coreea de Sud, la Spitalul Universitar din Seul, pentru a analiza radiografiile toracice ale pacienților și a detecta înmulțirea anormală a celulelor cu potențial canceros. Performanțele acestuia au fost comparate cu cele ale celor mai buni optsprezece diagnosticieni ai spitalului, algoritmul demonstrând abilități mai bune ca șaptesprezece dintre aceștia.

Cercetătorii de la Google AI Healthcare au creat algoritmul LYNA (asistent pentru detectarea modulilor limfatici). Acesta analizează diapozitive histologice cu mostre de țesut din ganglionii limfatici, pentru a identifica tumorile metastazice ale cancerului mamar. A fost testat pe două seturi de date diferite și a identificat corect eșantioanele ca fiind canceroase sau necanceroase în proporție de 99%.

Riscuri

Cu toate acestea, ar fi nedrept ca prezenta analiză să nu evidențieze și principalele riscuri care survin în urma acestei tranziții spre tehnologizare și automatizare a lumii medicale. Cu siguranță că, atât cadrele medicale, cât și pacienții au nevoie de o informare corectă asupra acestor posibile riscuri astfel încât diminuarea lor să fie un proces în care ambele tabere sunt implicate.

La momentul introducerii aplicațiilor de învățare automată, s-a crezut că se vor atenua considerabil părtinirile existente în sistemul medical cauzate de subiectivismul medicilor în anumite situații. Se credea la acea vreme că procesul de diagnosticare va avea rezultate mai bune, mai sigure și mai echitabile. Totuși, s-a dovedit că, în funcție de natura algoritmului și de felul în care acesta a fost construit, datele pot fi prelucrate într-un așa fel încât rezultatele să nu aibă gradul de obiectivitate scontat.

Prejudecățile algoritmice sunt determinate de reflectarea percepțiilor etice ale autorului acestuia în modul de scriere și a raționamentului din spate. De asemenea, o deosebită importanță în tot acest proces o are calitatea datelor de lucru. Există numeroase situații în care datele de antrenament sunt fie insuficiente, fie provin din medii medicale care nu coincid cu cel unde algoritmul va fi folosit, factorii de influență ale celor două medii nefiind deloc asemănători.

Opacitatea algoritmică reprezintă un alt risc major. Prin aceasta, se înțelege incapacitatea echipei medicale care folosește algoritmul de a înțelege modul de funcționare și raționare a acestuia. Astfel, erorilor furnizate de către algoritm nu le poate fi identificată cauza, fapt care pune la îndoială întreaga capacitate a acestuia de a furniza soluții relevante, iar performanța îi este imposibil de determinat.

Există multe explicații privind acest fenomen. Una dintre ele ține de secretul comercial și de brevetare a dezvoltatorului. O alta este reliefată de incapacitatea personalului medical de a înțelege diverse tehnici de raționare automată și transpunerea lor în modul clasic de lucru. Toată această incertitudine poartă numele de "cutie neagră algoritmică", în care intrările și ieșirile sunt vizibile și ușor de înțeles, dar procesul de la un capăt la celălalt nu poate fi explicat.

Nu în ultimul rând, IA ridică preocupări legate de confidențialitatea pacienților și utilizarea datelor acestora. Datele cu caracter personal stocate în universul medical au valoare ridicată atât pentru mediul de cercetare, dar și pentru cel de afaceri. În 2017, 15% din încălcările globale ale datelor au venit din industria sănătății, recordul atingându-se în 2021, când 45 de milioane de oameni au fost afectați de acest fenomen.  

În plus, multe tehnologii IA ajung să fie deținute și controlate de entități private, ceea ce însemnă că astfel de corporații joacă un rol mai mare decât cel obișnuit în obținerea, utilizarea și protejarea informațiilor despre sănătatea pacientului. Acest lucru ridică noi probleme de confidențialitate legate de implementarea și securitatea datelor.

În literatura de specialitate, o atenție semnificativă este acordată dezvoltării tehnicilor de păstrare a confidențialității și depășirii problemelor care împiedică adoptarea IA într-un mediu clinic real. Odată cu instrumentele tehnice necesare pentru a îmbina colecții mari de date și pentru a distribui interogări pe baze de date disparate, cercetătorii vor trebui să utilizeze metode de anonimizare a datelor. Această capacitate de a anonimiza datele poate fi compromisă sau chiar anulată de noii algoritmi, care au reidentificat cu succes astfel de date.

Concluzii

Cu toate că beneficiile aduse de Inteligența Artificială domeniului medical au ajutat la accelerarea evoluției acestuia, există aspecte care necesită a fi supuse atenției publicului larg. Trebuie găsite soluții punctuale astfel încât folosirea tehnologiei să devină o practică comună. Pe o pantă descendentă a sporului demografic în rândul națiunilor vestice, automatizarea proceselor prin noi metode generate de evoluția tehnologică reprezintă nu doar o normalitate a progresului, ci mai ales o necesitate generată de reducerea naturală numărului de specialiști din domeniul medical.

Așadar, fie că se dorește înlocuirea anumitor activități umane prin Inteligență Artificială ca o certitudine a expansiunii tehnologiei sau nu, acest fapt va deveni o certitudine a societății unde numărul pozițiilor din domeniul medical va fi semnificativ mai mare decât numărul indivizilor gata să le ocupe.

Puține dezbateri se concentrează însă asupra unui risc important creat de IA în spectrul medicinei, cel al dezumanizării actului medical. Empatia, simpatia, compasiunea sunt emoții unice, umane, inaccesibile momentan inteligenței artificiale într-un mod transmisibil. Se cunosc efectele benefice ale prezenței acestor emoții în procesul de vindecare, iar lipsa lor poate influența definitoriu recuperarea pacientului.

În sfârșit, putem afirma cu certitudine că medicina convențională se va schimba în totalitate sub influența Inteligenței Artificiale, lucru care atrage după sine un progres științific formidabil imposibil de altfel fără această tehnologie. Rămâne însă deschisă întrebarea: cât de mult afectează lipsa empatiei umane vindecarea?

Conferință

NUMĂRUL 142 - Robotics & AI

Sponsori

  • Accenture
  • BT Code Crafters
  • Accesa
  • Bosch
  • Betfair
  • MHP
  • BoatyardX
  • .msg systems
  • Yardi
  • P3 group
  • Ing Hubs
  • Colors in projects

INTERVIURI VIDEO