Валлійський поет Ділан Томас пристрасно закликав до боротьби проти неминучості смерті. Провідні футурологі сучасності луною вторять його закликам. Різниця лише в сентиментальності поета і прозаїчністі реальності. Всі ми коли-небудь помремо. Питання лише в тому, коли і як.
Чи ні
В даний час вчені намагаються змусити штучний інтелект, машинне навчання і комп’ютерне зір, передбачити смерть людини. Кінцева мета полягає, звичайно, не в тому, щоб зробити з ШІ похмурого женця, а вчасно попереджати хронічні захворювання та інші хвороби.
Новітні дослідження цього застосування ШІ в області медицини використовували останні моделі машинного навчання для аналізу КТ-сканування 48 грудних клітин. Комп’ютер зміг передбачити, який із пацієнтів помре протягом п’яти років з 69-відсотковою точністю. Приблизно так само, як передбачив би будь-який лікар.
Результати були опубліковані в наукових доповідях журналу Nature під авторством команди з Університету Аделаїди. Провідний автор роботи доктор Люк Оукден-Райнер, радіолог та аспірант, каже, що одним з очевидних переваг використання ШІ в точній медицині є завчасне виявлення ризиків для здоров’я і потенційне втручання.
Менш очевидною буде обіцянка прискорити дослідження довговічності.
«В даний час більшість досліджень хронічних захворювань і довголіття вимагають тривалих періодів спостереження, які дозволять виявити різницю між пацієнтами з лікуванням і без, тому що ці хвороби повільно прогресують», пояснює він. «Якщо б ми могли кількісно оцінити зміни раніше, ми не тільки змогли б виявити хворобу, але й здійснити більш ефективне втручання, а також змогли б набагато раніше зреагувати».
Це може призвести до більш швидкого і дешевого лікування. «Якщо б ми могли скостити рік або два часу, що потрібен на передачу лікарських засобів з лабораторії пацієнту, прогрес у цій області суттєво прискорився б».
ШІ з серцем
У січні дослідники з Імперського коледжу в Лондоні опублікували результати, які показали, що ШІ може передбачати серцеву недостатність і смерть краще, ніж людський лікар. Дослідження, опубліковане в журналі Radiology, включало створення тривимірних віртуальних сердець 250 пацієнтів, які можуть імітувати серцеву функцію. Потім алгоритми ШІ зайнялися вивченням того, які функції будуть служити у ролі кращих прогнозистів. Ця система трималася на МРТ, аналіз крові та інші дані.
Зрештою з’ясувалося, що машина була швидше і краще у визначенні ризику легеневої гіпертензії — показала 73% точності проти звичайних 60%.
Вчені кажуть, що цю технологію можна було б використовувати для прогнозування результатів інших серцево-судинних захворювань у майбутньому. «Ми хотіли б розробити технологію, яку можна було б застосовувати для самих різних серцево-судинних захворювань в допомогу лікарської інтерпретації результатів медичних випробувань», говорить співавтор дослідження Тім Дэйвс. «Мета — побачити, чи зможуть кращі прогнози сприяти правильному лікуванню і довголіттю людей».
ШІ стає розумнішим
Такого роду застосування ШІ в області точної медицини будуть ставати тільки краще по мірі того, як машини будуть навчатися, подібно студентам-медикам.
Оукден-Райнер говорить, що його команда продовжує створювати ідеальний набір даних у міру руху вперед, але вже підвищила прогностичну точність з 75 до 80 відсотків, включивши таку інформацію, як вік і стать.
«Думаю, існує верхня межа того, наскільки точні ми можемо бути, тому що завжди буде елемент випадковості», говорить він, відповідаючи на питання, наскільки добре ШІ буде визначати смертність окремої людини. «Але ми можемо стати точніше, ніж зараз, якщо приймемо до уваги ризики і сили окремих людей. Модель, що поєднує всі ці фактори, сподіваюся, зможе уточнювати ризик короткостроковій смертності до 80 відсотків».
Інші ще оптимістичніше дивляться на те, як швидко ШІ перетворює цей аспект області медицини.
«Прогнозування життя для людей, насправді, одне з найбільш простих застосувань машинного навчання», кажуть доктор Зіяд Обермейер. «Воно вимагає унікального набір даних, який міститься в електронних записах, пов’язаних з інформацією про час смерті людини. Як тільки ми зберемо достатньо таких даних, ми зможемо вкрай точно передбачити ймовірність того, що окрема людина буде жити місяць або, наприклад, рік».
ШІ все ще вчиться
Експерти начебто Обермейера і Оукдена-Райнера сходяться в тому, що прогрес настає швидко, але попереду ще багато роботи, яку належить виконати.
З одного боку, є ще багато даних, в яких можна покопатися, але вони поки не впорядковані. Наприклад, зображення, на яких машини навчаються, все ще доводиться обробляти, роблячи їх корисними. «Багато хто групи вчених по всьому світу витрачають мільйони доларів на цю задачу, тому що вона залишається пляшковим горлечком для успішного лікарського ШІ», говорт Оукден-Райнер.
В інтерв’ю STAT News Обермейер розповів, що дані фрагментовані по всій системі охорони здоров’я, тому зв’язування інформації і створення наборів даних зажадає часу і грошей. Він також зазначає, що хоча є великий ажіотаж на тему використання ШІ в точній медицині, в клінічних умовах ці алгоритми практично не перевірялися.
«Можна сказати, що все добре і алгоритм дійсно хороший. Але тепер потрібно вивести його в реальний світ і з усією відповідальністю подивитися, що буде», говорить він.
ШІ — не випадковість
Запобігти смертельну хворобу — це одне. Але можна запобігти смертельний випадок за допомогою ШІ?
Саме це мали робити американські й індійські вчені, коли стурбовані зростаючим числом смертей серед людей, що роблять селфи. Група визначила 127 людей, які загинули, позуючи для фото, протягом двох років.
Грунтуючись на комбінації тексту, зображень та місцезнаходження, машина навчилася ідентифікувати селфи як потенційно небезпечне або ж ні. Пробіг більше 3000 підписаним селфи в Твіттері продемонстрував 73-відсоткову точність.
«Комбінація функцій на основі зображення і місця показала найкращу точність», кажуть вчені.
ШІ та майбутнє
Вся ця дискусія породила питання: чи хочемо ми насправді знати, коли помремо?
Згідно з однією з робіт, нещодавно опублікованих в Psychology Review, відповідь: ні. 9 з 10 осіб у Німеччині та Іспанії, коли їх запитали, чи хочуть вони знати про своє майбутнє, включаючи смерть, вважали за краще залишитися в невіданні.
Обермейер дивиться на це питання по-іншому: через призму людей, які живуть із загрозливою життя хворобою.
«Серед того, що пацієнти дуже хочуть і чого не отримують, це відповіді від лікарів на питання „скільки мені залишилося?“. Лікарі дуже неохоче відповідають на ці питання, почасти тому, що не хочуть помилятися в таких важливих речах. Почасти тому, що пацієнти і самі не хочуть знати».
Закінчив магістратуру КПІ за спеціальністю “Інженерія програмного забезпечення.”
Захистив кандидатську за темою: “Проектування дидактичної системи інноваційної підготовки фахівців в області програмної інженерії”.
Працюю і пишу на теми, пов’язані з програмуванням, влаштуванням комп’ютерів і комп’ютерних систем.
