Vještačka inteligencija kompanije Microsoft pokazala je da može da bude više nego dvostruko preciznija od ljekara opšte prakse u rješavanju složenih medicinskih slučajeva.
Za razliku od sistema koji odjednom analiziraju sve dostupne podatke, ovaj model dijagnozu gradi korak po korak, postavljajući pitanja i određujući koja su ispitivanja potrebna.
Dijagnozu postavlja korak po korak
Istraživači kompanije Microsoft razvili su sistem vještačke inteligencije koji oponaša način na koji ljekari dolaze do dijagnoze. Studija objavljena u naučnom časopisu „Science“ pokazala je da je ovaj pristup dao znatno bolje rezultate u procjeni složenih medicinskih slučajeva.
Model najprije određuje koja pitanja treba postaviti pacijentu, koje podatke iz istorije bolesti treba prikupiti i koji su nalazi fizičkog pregleda važni. Zatim odlučuje koje testove treba sprovesti, analizira dobijene rezultate i, kada je potrebno, traži dodatna ispitivanja.
Za organizaciju ovog procesa koristi se poseban sistem za koordinaciju, koji usmjerava rad vještačke inteligencije i simulira saradnju tima kliničkih stručnjaka.
Za razliku od takvog pristupa, postojeći modeli AI u medicini uglavnom istovremeno analiziraju simptome, laboratorijske rezultate i snimke, a potom predlažu dijagnozu.
Više nego dvostruko precizniji od ljekara
Kada su istraživači modelu zadali više od 300 veoma neuobičajenih i složenih medicinskih slučajeva, sistem koji koristi koordinisani dijagnostički proces bio je više nego dvostruko precizniji u procjeni stanja pacijenata i utvrđivanju dijagnoze od ljekara opšte prakse.
Ljekari su tokom poređenja koristili udžbenike i internet.
Alat je ostvario bolje rezultate i u scenarijima zasnovanim na podacima iz velike baze prijema pacijenata u urgentne centre, prenosi Tanjug.
Istraživači su ukazali na to da se uspješnost starijih sistema ove vrste najčešće procjenjivala pomoću testova sa ponuđenim odgovorima. Takvi testovi, međutim, ne odražavaju u potpunosti složenost stvarnog rada sa pacijentima.
„Nijedan pacijent ne dolazi sa sažetom istorijom bolesti“
Dominik King (Dominic King), korporativni potpredsjednik zdravstvenog odjeljenja kompanije Majkrosoft AI, čiji tim razvija novu tehnologiju, upozorio je na ograničenja takvih testova.
– Vještačka inteligencija je postala veoma dobra u postizanju stopostotne uspješnosti na takvim testovima. Ali, naravno, to nije stvarni svijet. Nijedan pacijent nikada nije došao kod mene sa lijepo sažetom medicinskom istorijom – rekao je King.
Upravo zato istraživači razvijaju sistem koji ne pokušava samo da prepozna dijagnozu na osnovu unaprijed pripremljenih podataka, već postepeno prikuplja informacije i prilagođava naredne korake onome što sazna.
Dijagnostika bi mogla biti i jeftinija
Osim preciznosti, istraživači su pratili i troškove dijagnostičkog postupka. Prema njihovim nalazima, proces je bio jeftiniji kada je sistem za koordinaciju planirao preglede i analize nego kada su to radili ljekari.
Harša Nori, rukovodilac odjeljenja za vještačku inteligenciju u zdravstvenom sektoru kompanije Majkrosoft AI, istakao je da se procjena tehnologije ne zasniva samo na tačnosti rezultata.
– Ne mjerimo samo preciznost sistema. Mjerimo i koliko promišljeno i pažljivo pristupa dijagnostičkom postupku – rekao je Nori.
Slijede ispitivanja u urgentnim centrima
U narednoj fazi istraživanja, u saradnji sa medicinskim centrom „Beth Israel Deaconess” u Bostonu, biće ispitana sposobnost ovog alata da procjenjuje koliko je hitno stanje pacijenata koji čekaju na pregled u urgentnim centrima.
To bi trebalo da pruži dodatne informacije o mogućnostima primjene sistema u stvarnim kliničkim uslovima.
Dosadašnji rezultati ukazuju na potencijal vještačke inteligencije u složenoj dijagnostici, ali predstojeća ispitivanja treba da pokažu kako se ovakav pristup ponaša u praktičnom radu sa pacijentima.
Besplatnu Android aplikaciju portala SrpskaCafe preuzmite ovdje.