В настоящее время ученые пытаются заставить искусственный интеллект, машинное обучение и компьютерное зрение, предсказать смерть человека. Конечная цель состоит, конечно, не в том, чтобы сделать из ИИ мрачного жнеца, а вовремя предупреждать хронические заболеваний и другие болезни.
Новейшие исследования этого применения ИИ в области медицины использовали последние модели машинного обучения для анализа КТ-сканирования 48 грудных клеток. Компьютер смог предсказать, какой из пациентов умрет в течение пяти лет с 69-процентной точностью. Примерно так же, как предсказал бы любой врач.
Результаты были опубликованы в научных докладах журнала Nature под авторством команды из Университета Аделаиды. Ведущий автор работы доктор Люк Оукден-Райнер, радиолог и аспирант, говорит, что одним из очевидных преимуществ использования ИИ в точной медицине является заблаговременное выявление рисков для здоровья и потенциальное вмешательство.
Менее очевидным будет обещание ускорить исследования долговечности.
«В настоящее время большинство исследований хронических заболеваний и долголетия требуют длительных периодов наблюдения, которые позволят выявить разницу между пациентами с лечением и без, потому что эти болезни медленно прогрессируют», объясняет он. «Если бы мы могли количественно оценить изменения раньше, мы не только смогли бы выявить болезнь, но и осуществить более эффективное вмешательство, а также смогли бы намного раньше среагировать».
Это может привести к более быстрому и дешевому лечению. «Если бы мы могли скостить год или два времени, которое требуется на передачу лечебных средств из лаборатории пациенту, прогресс в этой области существенно ускорился бы».
В январе исследователи из Имперского колледжа в Лондоне опубликовали результаты, которые показали, что ИИ может предсказывать сердечную недостаточность и смерти лучше, чем человеческий врач. Исследование, опубликованное в журнале Radiology, включало создание виртуальных трехмерных сердец 250 пациентов, которые могут имитировать сердечную функцию. Затем алгоритмы ИИ занялись изучением того, какие функции будут служить в роли лучших прогнозистов. Эта система полагалась на МРТ, анализ крови и другие данные.
В конечном счете выяснилось, что машина была быстрее и лучше в определении риска легочной гипертензии — показала 73% точности против обычных 60%.
Ученые говорят, что эту технологию можно было бы использовать для прогнозирования исходов других сердечно-сосудистых заболеваний в будущем. «Мы хотели бы разработать технологию, которую можно было бы применять для самых разных сердечно-сосудистых заболеваний в помощь врачебной интерпретации результатов медицинских испытаний», говорит соавтор исследования Тим Дэйвс. «Цель — увидеть, смогут ли лучшие прогнозы способствовать правильному лечению и долголетию людей».
Такого рода применения ИИ в области точной медицины будут становиться только лучше по мере того, как машины будут обучаться, подобно студентам-медикам.
Оукден-Райнер говорит, что его команда продолжает создавать идеальный набор данных по мере движения вперед, но уже повысила прогностическую точность с 75 до 80 процентов, включив такую информацию, как возраст и пол.
«Думаю, существует верхний предел того, насколько точны мы можем быть, потому что всегда будет элемент случайности», говорит он, отвечая на вопрос, насколько хорошо ИИ будет определять смертность отдельного человека. «Но мы можем стать точнее, чем сейчас, если примем во внимание риски и силы отдельных людей. Модель, совмещающая все эти факторы, надеюсь, сможет уточнять риск краткосрочной смертности до 80 процентов».
Другие еще оптимистичнее смотрят на то, как быстро ИИ преобразует этот аспект области медицины.
«Прогнозирование оставшейся жизни для людей, на самом деле, одно из самых простых применений машинного обучения», говорят доктор Зияд Обермейер. «Оно требует уникального набор данных, который содержится в электронных записях, связанных с информацией о времени смерти человека. Как только мы соберем достаточно таких данных, мы сможем крайне точно предсказывать вероятность того, что отдельный человек будет жить месяц или, например, год».
Эксперты вроде Обермейера и Оукдена-Райнера сходятся в том, что прогресс грядет быстро, но впереди еще много работы, которую предстоит проделать.
С одной стороны, есть еще много данных, в которых можно покопаться, но они пока не упорядочены. Например, изображения, на которых машины обучаются, все еще приходится обрабатывать, делая их полезными. «Многие группы ученых по всему миру тратят миллионы долларов на эту задачу, потому что она остается бутылочным горлышком для успешного врачебного ИИ», говорт Оукден-Райнер.
В интервью STAT News Обермейер рассказал, что данные фрагментированы по всей системе здравоохранения, поэтому связывание информации и создание наборов данных потребует времени и денег. Он также отмечает, что хотя есть большой ажиотаж на тему использования ИИ в точной медицине, в клинических условиях эти алгоритмы практически не проверялись.
«Можно сказать, что все хорошо и алгоритм действительно хорош. Но теперь нужно вывести его в реальный мир и со всей ответственностью посмотреть, что будет», говорит он.
ИИ — не случайность
Предотвратить смертельную болезнь — это одно. Но можно ли предотвратить смертельный случай при помощи ИИ?
Именно это намеревались делать американские и индийские ученые, когда озаботились растущим числом смертей среди людей, делающих селфи. Группа определила 127 человек, которые погибли, позируя для фото, в течение двух лет.
Основываясь на комбинации текста, снимков и местоположения, машина научилась идентифицировать селфи как потенциально опасное или же нет. Пробег по более 3000 подписанным селфи в Твиттере продемонстрировал 73-процентную точность.
«Комбинация функций на основе изображения и места показала лучшую точность», говорят ученые.
Что будет дальше? Появится система предупреждения для любителей селфи.
Вся эта дискуссия породила вопрос: хотим ли мы на самом деле знать, когда умрем?
Согласно одной из работ, недавно опубликованных в Psychology Review, ответ: нет. 9 из 10 человек в Германии и Испании, когда их спросили, хотят ли они знать о своем будущем, включая смерть, предпочли остаться в неведении.
Обермейер смотрит на этот вопрос по-другому: через призму людей, которые живут с угрожающей жизни болезнью.
«Среди того, что пациенты очень хотят и чего не получают, это ответы от врачей на вопрос „сколько мне осталось?“. Врачи очень неохотно отвечают на эти вопросы, отчасти потому, что не хотят ошибаться в таких важных вещах. Отчасти потому, что пациенты и сами не хотят знать».
Комментарии
RSS лента комментариев этой записи