Următoarea generație de inteligență artificială se dezvoltă într-un ritm rapid în medicină.

La sfârșitul secolului al XX-lea, a apărut inteligența artificială, programată de ingineri informaticieni pe baza unei serii de instrucțiuni (reguli) create de oameni, permițând tehnologiei să rezolve probleme fundamentale.

Notă a editorului: Multe industrii sunt afectate de noile tehnologii din era informației. Odată cu impactul automatizării, informaticii și inteligenței artificiale (IA), entități precum medicii, spitalele, companiile de asigurări și industriile legate de asistența medicală nu fac excepție. Cu toate acestea, în special în domeniul sănătății , IA a avut un impact mai pozitiv decât în alte industrii.

Prima generație

Ne putem imagina că instruirea în domeniul inteligenței artificiale, în această etapă, este similară cu abordarea adoptată de studenții la medicină; sistemelor de inteligență artificială li se predau sute de algoritmi pentru a traduce simptomele pacienților în diagnostice. Aceasta este considerată prima generație care integrează principiile asistenței medicale în sistemele de inteligență artificială.

Aplicațiile bazate pe inteligență artificială permit medicilor să primească actualizări în timp real privind informațiile medicale.

Algoritmii decizionali sunt ca un copac care crește, pornind de la trunchi (problema pacientului) și ramificându-se de acolo. De exemplu, dacă un pacient se plânge de o tuse severă, medicul va verifica mai întâi dacă are febră. Vor exista două seturi de întrebări, în funcție de prezența sau nu a febrei. Din răspunsul inițial, vor apărea întrebări suplimentare despre starea pacientului. Acest lucru, la rândul său, duce la ramificări suplimentare. În cele din urmă, fiecare ramificare devine un diagnostic, care poate varia de la pneumonie bacteriană, fungică sau virală până la cancer, insuficiență cardiacă sau o serie de alte boli pulmonare.

Per total, prima generație de inteligență artificială putea recunoaște problemele, dar nu putea încă analiza și clasifica dosarele medicale. Prin urmare, această formă timpurie de inteligență artificială nu putea fi la fel de precisă ca cea a medicilor care combină 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 grupuri de sarcini specifice. 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 cercetători, sistemele de a doua generație utilizează seturi masive de date pentru a distinge modele pe care oamenii le-ar lua foarte mult timp să le identifice.

Într-un exemplu, cercetătorii au introdus mii de mamografii într-un sistem ANI, jumătate dintre acestea arătând cancer malign, iar cealaltă jumătate arătând cancer benign. Modelul a putut identifica instantaneu zeci de diferențe de dimensiune, densitate și umbrire în imaginile cu raze X, atribuind fiecărei diferențe un factor de impact care reflectă probabilitatea malignității. Este important de menționat că acest tip de inteligență artificială nu se bazează pe presupuneri (niște reguli generale) așa cum fac oamenii, ci pe variații subtile între constatările maligne și cele normale, de care nici radiologul, nici proiectantul de software nu sunt conștienți.

Spre deosebire de IA bazată pe reguli, instrumentele IA de a doua generație depășesc uneori intuiția unui medic în ceea ce privește acuratețea diagnosticului. Cu toate acestea, această formă de inteligență artificială prezintă și limitări serioase. În primul rând, fiecare aplicație are o sarcină specifică. Aceasta înseamnă că un sistem antrenat să citească mamografii nu poate interpreta scanări cerebrale sau radiografii toracice. Cea mai mare limitare a ANI este că sistemul funcționează bine doar atunci când are date pe baza cărora a fost antrenat. Un exemplu clar al acestei slăbiciuni este atunci când UnitedHealthcare s-a bazat pe IA restrânsă pentru a identifica cei mai slabi pacienți și a le oferi servicii medicale suplimentare. La filtrarea datelor, cercetătorii au descoperit ulterior că IA făcuse o presupunere dăunătoare. Pacienții au fost diagnosticați ca fiind sănătoși pur și simplu pentru că dosarele lor medicale indicau că au primit puține îngrijiri medicale, în timp ce pacienții care au primit mai multe îngrijiri medicale au fost subestimați din punct de vedere al sănătății...

Următoarea generație de inteligență artificială va permite, de asemenea, oamenilor să diagnosticheze boli și să planifice tratamente la fel ca orice medic. În prezent, instrumentul generat de inteligența artificială de la Google (MED-PALM2) a promovat examenul de licență pentru medici cu un scor de nivel expert. Multe alte instrumente medicale de inteligență artificială pot acum să scrie diagnostice similare cu cele ale medicilor. Cu toate acestea, aceste modele necesită încă supravegherea medicului și nu sunt încă capabile să înlocuiască medicii. Însă, 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 cinci ani. Se preconizează că generațiile viitoare de instrumente precum ChatGPT vor aduce expertiză medicală tuturor, schimbând fundamental relația dintre medici și pacienți.

Compilat de VIET LE

Sursă