Generații de inteligență artificială se dezvoltă rapid în medicină

Programată de ingineri informaticieni la sfârșitul secolului al XX-lea, inteligența artificială s-a născut pe baza unui set de instrucțiuni (reguli) create de oameni, permițând tehnologiei să rezolve probleme de bază.

Notă a editorului: Există multe industrii afectate de noile tehnologii în era informației. Odată cu impactul automatizării, informaticii, inteligenței artificiale (IA), domenii precum medicii, spitalele, companiile de asigurări și industriile legate de asistența medicală nu fac excepție. Dar, în special, în domeniul sănătății , IA are un impact mai pozitiv decât alte industrii.

Prima generație

Modul în care este antrenată inteligența artificială poate fi imaginat ca fiind similar cu abordarea studenților la medicină, sistemele de inteligență artificială fiind, de asemenea, învățate sute de algoritmi pentru a traduce simptomele pacienților în diagnostice. Aceasta este considerată prima generație de reguli medicale încorporate în sistemele de inteligență artificială.

Aplicațiile de inteligență artificială generativă ajută medicii să actualizeze informațiile în timp real

Algoritmii decizionali cresc ca un copac, pornind de la trunchi (problema pacientului) și ramificându-se de acolo. De exemplu, dacă un pacient se plânge de o tuse puternică, medicul îl va întreba mai întâi dacă are febră. Vor exista două seturi de întrebări, febră/fără febră. Răspunsurile inițiale vor duce la întrebări suplimentare despre afecțiune. Aceasta va duce la ramificații suplimentare. În cele din urmă, fiecare ramificare reprezintă un diagnostic, care poate varia de la pneumonie bacteriană, fungică sau virală până la cancer, insuficiență cardiacă sau zeci de alte boli pulmonare.

În general, prima generație de inteligență artificială putea recunoaște problemele, dar nu putea analiza și clasifica dosarele medicale. Prin urmare, formele timpurii de inteligență artificială nu puteau fi la fel de precise ca cele ale medicilor care combinau știința medicală cu intuiția și experiența lor. Și din cauza acestor limitări, inteligența artificială bazată pe reguli a fost rareori utilizată în practica clinică în alte perioade.

Automatizare completă

La începutul secolului XXI, a doua eră a IA a început cu Inteligența Artificială Îngustă (ANI), sau inteligența artificială ce rezolvă seturi specifice de sarcini. Apariția rețelelor neuronale care imită structura creierului uman a deschis calea pentru tehnologia de învățare profundă. ANI funcționează foarte diferit față de predecesoarele sale. În loc să ofere reguli predefinite de către cercetători, sistemele de a doua generație utilizează seturi uriașe de date pentru a discerne tipare care ar necesita mult timp pentru a fi realizate de oameni.

Într-un exemplu, cercetătorii au introdus într-un sistem ANI mii de mamografii, dintre care jumătate au arătat cancere maligne și jumătate cancere benigne. Modelul a fost capabil să identifice instantaneu zeci de diferențe în dimensiunea, densitatea și umbrirea mamografiilor, atribuind fiecărei diferențe un factor de ponderare care reflecta probabilitatea de malignitate. Esențial este că acest tip de IA nu se bazează pe euristici (reguli generale) așa cum fac oamenii, ci pe variații subtile între examenele maligne și cele normale, despre care nici radiologii, nici proiectanții de software nu sunt cunosc.

Spre deosebire de inteligența artificială bazată pe reguli, instrumentele de inteligență artificială de a doua generație depășesc uneori intuiția umană în ceea ce privește acuratețea diagnosticului. Cu toate acestea, această formă de inteligență artificială prezintă și limitări serioase. În primul rând, fiecare aplicație este specifică unei sarcini. Adică, un sistem antrenat să citească mamografii nu poate interpreta scanări cerebrale sau radiografii toracice. Cea mai mare limitare a inteligenței artificiale este că sistemul este la fel de bun ca datele pe baza cărora a fost antrenat. Un exemplu clar al acestei slăbiciuni este atunci când UnitedHealthcare s-a bazat pe o inteligență artificială restrânsă pentru a identifica cei mai bolnavi pacienți și a le oferi servicii medicale suplimentare. Când cercetătorii au filtrat datele, au descoperit ulterior că inteligența artificială a făcut o presupunere dezastruoasă. Pacienții au fost diagnosticați ca fiind sănătoși pur și simplu pentru că dosarele lor medicale arătau că au primit puține îngrijiri medicale, în timp ce pacienții care au folosit multe servicii medicale au fost evaluați ca fiind nesănătoși.

Generațiile viitoare de inteligență artificială vor permite, de asemenea, oamenilor să diagnosticheze boli și să planifice tratamente la fel ca orice medic. În prezent, un instrument de inteligență artificială generativă (MED-PALM2 de la Google) a promovat examenul de licență pentru medici cu un scor de expert. Multe alte instrumente medicale de inteligență artificială pot acum să scrie diagnostice similare cu cele ale medicilor. Cu toate acestea, aceste modele necesită în continuare supravegherea medicului și nu sunt capabile să înlocuiască medicii. Dar, având în vedere rata actuală de creștere exponențială, se așteaptă ca aceste aplicații să devină de cel puțin 30 de ori mai puternice în următorii 5 ani. Se preconizează că generațiile viitoare de instrumente precum ChatGPT vor pune expertiza medicală în mâinile tuturor, schimbând fundamental relația medic-pacient.

Compilat de VIET LE

Sursă