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.”

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.”

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.

Olvasd el ezt is!