Inteligența artificială pentru medicină are nevoie de un test Turing - STAT
De Michael J. Joyner
Dacă ați citit reviste medicale de înaltă calitate, presa populară de vârf și reviste precum Science sau Nature, este clar că medicalizarea inteligenței artificiale, a învățării automate și a datelor mari este în plină desfășurare. Speculațiile abundă despre ceea ce pot face acestea pentru medicină. Este timpul să le punem la încercare.
Din ceea ce pot să spun, inteligența artificială, învățarea automată și big data sunt în mare parte jargon pentru unul dintre cele două lucruri. Primul este despre computere din ce în ce mai mari care trec prin munți de date pentru a detecta modele care ar putea fi obscure chiar și pentru cei mai bine pregătiți și cei mai calificați oameni. Al doilea este despre automatizarea sarcinilor de rutină și chiar complexe pe care oamenii le fac acum. Unele dintre acestea ar putea fi „mecanice”, cum ar fi roboții adaptivi într-un spital, iar altele ar putea fi „cognitive”, cum ar fi diagnosticarea complexă. Altele ar putea fi o combinație a celor două, ca și în mașinile cu conducere automată aproape de colț.
Ideea computerelor care sortează datele și detectează modele este de mare interes pentru analiza imaginilor precum mamografii și colonoscopii și pentru interpretarea electrocardiogramelor. Dar este chiar transformator sau roman? O versiune timpurie a analizei imaginii digitale și a recunoașterii faciale a fost propusă de polimatul Francis Galton la sfârșitul anilor 1800. La fel, citirea automată a electrocardiogramelor are loc cel puțin din anii 1960. Există, desigur, probleme cu AI și învățarea automată, cum ar fi supra-diagnosticul și citirile greșite, dar narațiunea este că, în cele din urmă, mai multe date și tehnologie vor rezolva astfel de probleme.
Poate, însă, că vânzarea excesivă a lui Watson de către IBM pentru a utiliza inteligența artificială pentru a identifica noi abordări ale îngrijirii cancerului este o poveste de avertizare și ne amintește că multe lucruri din medicină nu au reguli fixe și caracteristici stereotipe și, astfel, va fi greu de rezolvat pentru AI.
Startup-urile de AI se îndreaptă spre dezvoltarea medicamentelor. Iată 5 întrebări arzătoare despre care va supraviețui
O altă speranță este că AI ar putea reumana cumva medicina îmbunătățind fluxurile de lucru și înlocuind valul curent al timpului pe ecran cu timpul de față cu pacienții. Deși acest lucru s-ar putea întâmpla, toate datele și analizele asociate ar putea duce, de asemenea, la o versiune din ce în ce mai opresivă a taylorismului medical și la un impuls pentru „eficiență”.
Este posibil ca tehnologia să elibereze medicii și să le îmbunătățească interacțiunile cu pacienții, dar așa cum arată trecerea recentă la dosarele medicale electronice, acest lucru este departe de a fi sigur și de imperativele economice ale medicinei corporative de a vedea mai mulți pacienți, de a capta mai multe taxe și de a genera mai mult debitul ar putea predomina la fel de ușor. De asemenea, autoritățile de reglementare vor cântări probabil. Și în timp ce „Alexa, vă rog să completați doamna. Prescripția de statine a lui Smith ”pare destul de simplă, vom ajunge - sau vrem - la„ Alexa, vă rugăm să programați doamna Smith cu tot ce are nevoie pentru înlocuirea șoldului ”?
Cred că avem nevoie de un test Turing pentru inteligența artificială medicală. Un astfel de test, propus de matematicianul și informaticianul britanic Alan Turing în 1950, poate determina dacă un computer este capabil să îndeplinească funcții complexe ca o ființă umană. Pentru medicină, testul ar trebui să fie o problemă care în prezent este greu de rezolvat. Iată unul care cred că ar fi perfect: să creeze un plan de scădere în greutate pentru pacienții cu obezitate severă (un indice de masă corporală de 40 sau mai mult) care să fie la fel de eficient ca și chirurgia bariatrică. Acesta ar fi un studiu clasic de non-inferioritate, în care un nou tratament nu este mai puțin eficient decât unul deja utilizat.
Tratamentul obezității ca test al AI medicale are avantajul unui rezultat ușor de măsurat - tot ce aveți nevoie este o scală - și o afecțiune care poate fi tratată prin una sau mai multe intervenții. Chirurgia este eficientă pentru pierderea în greutate susținută și există date bune despre cele mai eficiente abordări chirurgicale. Dar nu este singura opțiune - unii oameni obțin pierderea în greutate pe termen lung fără intervenție chirurgicală. Obezitatea de clasa 3 este o afecțiune obișnuită, cu multe pericole din aval - inclusiv un risc crescut de a dezvolta diabet, boli de inimă, cancer și artrită, precum și probleme cu activitățile zilnice de viață - astfel încât capacitatea de a recruta participanți motivați pentru un studiu randomizat ar trebui să fie relativ ușor.