10 приголомшливих речей, надрукованих на 3D-принтерах
17 Липня , 2017
Браслет з п`єзоволокон дозволить керувати дроном за допомогою жестів
17 Липня , 2017

Чи зможе штучний інтелект передбачити смерть?

Валійський поет Ділан Томас пристрасно закликав до боротьби проти неминучості смерті. Провідні футурологи сучасності луною повторюють його заклики. Різниця лише в сентиментальності поета і прозаїчності реальності. Всі ми колись помремо. Питання лише в тому, коли і як.

Чи ні.

В даний час вчені намагаються змусити штучний інтелект, машинне навчання і комп’ютерний 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 галузі 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 однією з очевидних переваг використання ШІ в точній медицині є завчасне виявлення ризиків для здоров’я і потенційного втручання.

«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, який потрібен на передачу лікарських засобів з лабораторії пацієнту, прогрес у цій галузі 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 зайнялись вивченням того, які функції будуть служити в ролі кращих прогнозистів. Ця система базувалась на МРТ, аналізі крові та інших даних.

Зрештою з’ясувалось, що машина була швидша і краща 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 лікарській інтерпретації результатів медичних випробувань», говорить співавтор дослідження Тім Дэйвс. «Мета — побачити, чи зможуть кращі прогнози сприяти правильному лікуванню і довголіттю людей».

ШІ стає розумніший

Такого роду застосування ШІ в галузі точної медицини будуть ставати тільки кращими по мірі того, як машини будуть навчатись, подібно студентам-медикам.

Оукден-Райнер говорить, що його команда продовжує вдосконалювати набір даних, але вже зараз вони підвищили 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, сподіваюсь, зможе уточнювати ризик короткострокової смертності до 80 відсотків».

Інші ще оптимістичніше дивляться на те, як швидко ШІ перетворює цей аспект галузі медицини.

«Прогнозування життя для людей, насправді, одне з найбільш простих застосувань машинного навчання», кажуть доктор Зіяд Обермейер. «Воно вимагає унікального набору 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 типу 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 покопатись, але вони поки не впорядковані. Наприклад, зображення, на яких навчаються машини, все ще доводиться обробляти, роблячи їх корисними. «Багато хто з групи вчених по всьому світі витрачають мільйони доларів на цю задачу, тому що вона залишається горлечком пляшки 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 буде вимагати 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 перевірялись.

«Можна сказати, що все добре і алгоритм дійсно хороший. Але тепер потрібно вивести його в реальний світ і з усією відповідальністю подивитись, що буде», говорить він.

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 в 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 залишилось?“. Лікарі дуже неохоче відповідають на ці питання, частково тому, що не хочуть помилятись в таких важливих речах. Частково тому, що пацієнти і самі не хочуть знати».

Залишити відповідь

Увійти за допомогою: 
Inline
Inline