Opublikowana w prestiżowym Nature praca naukowa sugeruje, że jeśli zapewnimy modelowi uczącemu się odpowiednio dużo szczegółowych danych medycznych będzie on w stanie przewidywać efekty leczenia, a nawet ostrzegać przed zgonem pacjenta. Wedle badań może to zrobić zaskakująco precyzyjnie.
Model komputerowy przetestowano w dwóch amerykańskich szpitalach. Naukowcom udało się udowodnić, że algorytm na bazie narzędzi Google’a był w stanie przewidzieć długość pobytu pacjenta w placówce i moment wypisania, ale także czas ewentualnego zgonu.
Sieć neuronowa przetworzyła ogromne ilości danych, w tym medyczną historię pacjenta i jego bieżące wyniki badań, by stworzyć kompletną prognozę. Algorytm zbiera przypadki chorób danej osoby i tworzy z nich oś czasu. Następnie analizuje ją i wyznacza następne możliwe problematyczne punkty, w tym także ten ostateczny – śmierć. Co ciekawe, potrafił nawet wziąć pod uwagę odręczne notatki, komentarze i dopiski na starych kartach badań, a na dodatek działa wyjątkowo szybko. Co można zrobić z tak potężnym narzędziem?
Choć brzmi to naprawdę upiornie, tego typu sztuczna inteligencja może pomóc szpitalom ustawiać odpowiednie priorytety w leczeniu pacjentów, dopasowywać plany długoterminowych terapii, a nawet przygotowywać się na potencjalne kryzysy. Oprócz tego, może też pomóc w rozplanowywaniu dyżurów pracowników medycznych i zwolnić ich z czasochłonnej analizy dokumentacji.
Sztuczne inteligencje są już obecne w służbie ochrony zdrowia. Znane są już dwa algorytmy, które skuteczniej potrafią przewidzieć choroby serca oraz raka płuc niż żywi lekarze. Prowadzone są także prace nad siecią neuronową, która odczyta ze zdjęć siatkówki oka ryzyko chorób oczu. Jednak te wszystkie pomysły były prowadzone na znacznie mniejszą skalę niż to, nad czym pracuje Google.
Korzystając z wciąż rosnących baz danych zbieranych przez szpitale, firmy medyczne i rządy giganci internetu, tacy jak Google, mogą zyskać ogromną władzę. Niektóre rządy, jak choćby brytyjski, już uważnie patrzą im na ręce, obawiając się powstania niebezpiecznych monopoli.
Źródło: Science Alert