Személyre szabott orvoslást és gyógyszerfejlesztést javíthat a mesterséges intelligencia

A mesterséges intelligencia számos módon javíthatja az orvoslást: nemcsak személyre szabottabb gyógyítást tesz lehetővé, de segíthet javítani a gyógyszerfejlesztést is.

Az adat-betekintéssel nagymértékben támogathatja a technológia az orvosokat, a diagnózis és a kezelés pontosítása végett. A személyre szabott orvoslás, a gyógyszerfejlesztés és a klinikai vizsgálatok terén is nagyon hasznos lehet azonban. Segíthet javítani a sokszínűséget, a méltányosságot, valamint az alanyok klinikai vizsgálatokba és a gyógyszerfejlesztésbe bevonását, hiszen esetében az emberi elfogultság nem játszik szerepet. Szakértők szerint még nem tartunk ott.

De hogyan lehet akkor segítségükre a mesterséges intelligencia napjainkban?

Minden a minőséggel kezdődik. A mesterséges intelligencia (MI) nagy mennyiségű adatra támaszkodik az algoritmusok – vagy számítógépes utasítások – létrehozásához, a legjobb gyakorlatok és előrejelzések kidolgozása céljából. Az utasítások azonban csak annyira jók, amennyire a megalkotásukhoz használt adatok. Az adatokat pedig az emberek hozzák létre.

„A mesterséges intelligencia-technológiák fejlesztésének hátterében emberek állnak, s nekik is megvannak a maguk elfogultságai” – mondta Naheed Kurji, az Alliance for Artificial Intelligence in Healthcare igazgatótanácsának elnöke, egyben a torontói székhelyű Cyclica Inc. elnök-vezérigazgatója. – “Így hát az algoritmusoknak meglesznek a maguk torzításai.”

Fotó: 123rf.com

Példa erre a technológia, amely beszédet használ a betegségek diagnosztizálására.

„Számos eset van, amikor a vállalatok nem ismerik fel a különböző kultúrák közötti beszédbeli különbségeket” – magyarázta Kurji. – “Amikor tehát a technológia egy korlátozott demográfiai csoport beszédmintáin alapul és ezt a modellt a való világban egy másik demográfiai csoportra alkalmazzák, más akcentussal, akkor a modell megbukik”. Vagyis, ennek eredményeképpen nem reprezentatív.

Egy másik jó példa a genetikai és genomikai adatok.

„A genetikai és genomikai adatok több mint 90 százaléka európai emberektől származik. Nem afrikai, délkelet-ázsiai, ázsiai vagy dél-amerikai kontinensektől”– jegyezte meg Kurji. – Ezért „az adatok ezen szintjén végzett számos kutatás eredendően elfogult.”

Nem reménytelen kihívás azonban olyan adatok előállítása, amelyek figyelembe veszik az emberek és kultúrák sokszínűségét, egyenlőségét és befogadását szerte a világon – szakértők szerint viszont ehhez idő kell. Amennyiben megvalósul, a mesterséges intelligencia közelebb kerül ahhoz, hogy mentessé váljon az emberi és rendszerszintű előítéletektől. Lényeges a nagyfokú tudatosság és a bölcsebb választás.

Kurji szerint a probléma megoldása abból adódik, hogy az emberek eleve megértik: létezik az elfogultság. Ezt követően csak tisztességes és kiegyensúlyozott adatok kellenek, amelyek átmennek a diverzitásteszten. A mesterséges intelligencia használatának egy másik ígéretes módja a gyógyszerfejlesztési folyamat egyszerűsítése – ezen belül a potenciális gyógyszerkészítmény-jelöltek szűkítése és a klinikai vizsgálatok költséghatékonyabbá tétele.

„Amennyiben a forrásadatok kihívásokkal és korlátokkal néznek szembe, a mesterséges intelligencia ezeket a korlátokat csak tovább fogja terjeszteni” – jegyezte meg Sastry Chilukuri, a Medidata adatközpontú klinikai vizsgálatokat végző cég társ-vezérigazgatója, valamint az Acorn AI alapítója és elnöke. – “A forrásadatoknak reprezentatívabbaknak és igazságosabbaknak kell lenniük ahhoz, hogy az MI tükrözze a történéseket.”

„Ha a gyógyszerfejlesztés emberi vagy szisztémás torzításáról van szó, túlságosan leegyszerűsített lenne azt mondani, hogy a mesterséges intelligencia vagy a gépi tanulás meg tudja oldani ezt” – mondja Angeli Moeller, PhD, a berlini Roche adat- és integrációs részlegének vezetője, az Alliance for Artificial Intelligence in Healthcare igazgatótanácsának alelnöke. – “A mesterséges intelligencia és a gépi tanulás felelősségteljes alkalmazása azonban segíthet azonosítani a torzításokat és megtalálni az esetleges negatív hatások enyhítésének módjait.”

Fotó: 123rf.com

Hatékonyság a gyógyszerfejlesztésben

A mesterséges intelligencia célja a gyógyszerfejlesztés egyszerűsítése, a technológia azonban hozzájárulhat ahhoz is, hogy az orvosok jobbá váljanak munkájukban – emelték ki a szakértők. Segíthet például a mesterséges intelligencia a tudás és a szakértelem széles körű terjesztésével, megosztva a nagy tapasztalattal rendelkező orvosok bevált gyakorlatait a komplexebb, bonyolultabb beteg-eseteknél. Ez komoly segítséget jelentene azoknak, akik évente csak néhány ilyen pácienst kezelnek.

„A mesterséges intelligencia olyan eszközökkel segíthet az orvosoknak, amelyek lehetővé teszik, hogy minden populáció számára ugyanazt a csúcsminőségű ellátást nyújtsák, ráadásul sokkal gyorsabban” – jegyezte meg Sastry Chilukuri.

“Az MI segítheti a célzott terápiát- az adatok felhasználásával, illetve azzal, hogy azonosítja a legmagasabb kockázatnak kitett pácienseket. A technológia az orvostudomány egyes szűk keresztmetszeti területeit is javíthatja, így például a radiológiai képek értelmezéséhez szükséges időt” – hívta fel a figyelmet Kurji.

“Létezik egy mesterséges intelligencia-cég, melynek üzleti modellje nem a radiológusok leváltásáról szól, hanem arról, hogy jobbá tegyék őket” – mondta Chilukuri. – „A cég egyik célja, hogy megakadályozza a halált vagy súlyos megbetegedéseket, amelyek olyan radiológiai vizsgálatok miatt következnek be, amelyek elmaradnak, vagy felhalmozódnak és az orvosok egyszerűen nem kezelik elég gyorsan az adott beteget. A radiológusok számos esetben annyira elfoglaltak, hogy csupán 30 másodperc vagy annál is kevesebb idejük van az egyes szkennelések értelmezésére.”

A mesterséges intelligencia megjelölhet egy potenciálisan aggodalomra okot adó elváltozást, de össze is hasonlíthat egy képet egy korábbi szkenneléssel, amely ugyanarról a betegről készült. A hatékonysága pedig nemcsak a radiológiára vonatkozik, hanem az orvostudomány összes adatvezérelt területére.

Fejlődhet a személyre szabott orvoslás

A mesterséges intelligencia a sebészeti beavatkozások terén is személyre szabottabb orvoslást tesz lehetővé. A technológia segíthet a sebészeknek pontosan meghatározni, hol kell operálni egy adott beteget.

“A mesterséges intelligencia komoly potenciállal bír a személyre szabott orvoslás fellendítése terén. Az MI segíthet a diagnózisban és a kockázat előrejelzésében, ami korábbi beavatkozásokat tehet lehetővé. Egy cukorbeteg esetében például megtudhatjuk, mekkora annak a valószínűsége, hogy a diabéteszes makulaödéma miatt szemproblémák alakulnak ki nála” – emelte ki Moeller.

A technológia ahhoz is hozzájárulhat, hogy az orvos a „teljes képet láthassa” egy páciens esetében.

„A gépi tanulás olyan mintákat kereshet egy populációban, amelyek esetleg nem szerepelnek az orvosi tankönyvben” – jegyezte meg Moeller.

“A diagnózison és a kezelésen túl a mesterséges intelligencia a gyógyulásban is segíthet, mivel a rehabilitációt is személyre szabja” – mondta Sastry Chilukuri.

Megjegyezte: természetesen nem mindenki igényel ugyanolyan rehabilitációt. A mesterséges intelligencia azonban részt vehet abban, hogy személyre szabottan megtervezzék azt: a beteg ténylegesen jó úton haladjon és tudja, hogy merre tart.