Den walisiske poeten Dylan Thomas ba lidenskapelig om kampen mot dødens uunngåelighet. De ledende futuristene i vår tid gjengjelder hans samtaler. Den eneste forskjellen er dikterens sentimentalitet og virkelighetens prosaiske natur. Vi dør alle en dag. Det eneste spørsmålet er når og hvordan.
Eller ikke.
Forskere prøver for øyeblikket å gjøre kunstig intelligens, maskinlæring og datasyn forutsi menneskelig død. Det endelige målet er selvfølgelig ikke å gjøre AI til en dyster reaper, men å forhindre kroniske sykdommer og andre sykdommer i tide.
Den siste forskningen på denne AI-applikasjonen i medisin har brukt de nyeste maskinlæringsmodellene for å analysere CT-skanninger av 48 brystceller. Datamaskinen var i stand til å forutsi hvilken pasient som skulle dø i løpet av fem år med 69 prosent nøyaktighet. Akkurat som enhver lege vil forutsi.
Resultatene ble publisert i Nature Science Papers av et team ved University of Adelaide. Lederforfatter Dr. Luc Oukden-Rainer, radiolog og doktorgradsstudent, sier at en av de klare fordelene ved å bruke AI i presisjonsmedisin er tidlig identifisering av helserisiko og potensiell intervensjon.
Mindre åpenbart vil være løftet om å fremskynde holdbarhetsforskning.
"For tiden krever de fleste studier på kronisk sykdom og lang levetid lange oppfølgingsperioder for å fortelle forskjellen mellom behandlede og ubehandlede pasienter fordi disse sykdommene er langsomme med å utvikle seg," forklarer han. "Hvis vi kunne tallfeste endringer tidligere, ville vi ikke bare kunne identifisere sykdommen, men vi ville være i stand til å gripe inn mer effektivt, og vi ville være i stand til å reagere mye tidligere."
Dette kan føre til raskere og billigere behandling. "Hvis vi kunne avskåret et år eller to av tiden det tar å overføre medisiner fra laboratoriet til pasienten, ville fremgangen på dette området bli betydelig akselerert."
Salgsfremmende video:
AI med hjerte
I januar publiserte forskere ved Imperial College London resultater som viste at AI kunne forutsi hjertesvikt og død bedre enn en menneskelig lege. Studien, publisert i tidsskriftet Radiology, involverte å skape virtuelle 3D-hjerter til 250 pasienter som kan etterligne hjertefunksjon. Da begynte AI-algoritmer å utforske hvilke funksjoner som ville tjene som de beste prediktorene. Dette systemet er avhengig av MR, blodprøver og andre data.
Til slutt viste det seg at maskinen var raskere og flinkere til å identifisere risikoen for pulmonal hypertensjon - 73% nøyaktighet kontra de vanlige 60%.
Forskere sier at teknologien kan brukes til å forutsi resultatene av andre hjerte- og karsykdommer i fremtiden. "Vi ønsker å utvikle teknologi som kan brukes på en lang rekke hjerte- og karsykdommer for å hjelpe leger til å tolke medisinske testresultater," sa medforfatter Tim Daves. "Målet er å se om de beste spådommene kan bidra til riktig behandling og lang levetid hos mennesker."
AI blir smartere
Denne typen AI-applikasjoner innen presisjonsmedisin vil bare bli bedre etter hvert som maskiner lærer som medisinstudenter.
Oakden-Rainer sier at teamet hans fortsetter å lage det perfekte datasettet når de går videre, men har allerede forbedret prediktiv nøyaktighet fra 75 prosent til 80 prosent ved å inkludere informasjon som alder og kjønn.
"Jeg tror det er en øvre grense for hvor nøyaktige vi kan være, fordi det alltid vil være et element av tilfeldighet," sier han, når han blir spurt om hvor godt AI vil bestemme dødeligheten til et individ.”Men vi kan være mer nøyaktige enn vi er nå hvis vi tar hensyn til enkeltpersoners risiko og styrke. En modell som kombinerer alle disse faktorene vil forhåpentligvis kunne avgrense risikoen for kortvarig dødelighet opp til 80 prosent.”
Andre er enda mer optimistiske om hvor raskt AI transformerer dette aspektet av det medisinske feltet.
"Å forutsi det gjenværende livet for mennesker er faktisk en av de enkleste bruken av maskinlæring," sier Dr. Ziyad Obermeyer. “Det krever et unikt sett med data, som finnes i elektroniske poster tilknyttet informasjon om en persons dødstidspunkt. Når vi har samlet nok av disse dataene, kan vi forutsi veldig nøyaktig sannsynligheten for at en person vil leve i en måned eller et år, for eksempel."
AI lærer fortsatt
Eksperter som Obermeyer og Oakden-Rainer er enige om at fremgangen kommer raskt, men det er fortsatt mye arbeid som skal gjøres.
På den ene siden er det fremdeles mye data å grave i, men de er ennå ikke bestilt. For eksempel må bilder som maskiner lærer av fremdeles behandles for å gjøre dem nyttige. "Mange team av forskere over hele verden bruker millioner av dollar på denne oppgaven fordi det er fortsatt en flaskehals for vellykket medisinsk AI," sier Oakden-Rainer.
I et intervju med STAT News sa Obermeier at data er fragmentert i hele helsevesenet, så det vil ta tid og penger å koble informasjon og lage datasett. Han bemerker også at selv om det er mye hype om bruk av AI i presisjonsmedisin, har disse algoritmene neppe blitt testet i kliniske omgivelser.
”Vi kan si at alt er i orden og algoritmen er veldig bra. Men nå må vi ta ham ut i den virkelige verden og se hva som vil skje med fullt ansvar, sier han.
AI er ikke en ulykke
Å forhindre dødelig sykdom er en ting. Men kan en dødsulykke forhindres av AI?
Dette var nøyaktig hva amerikanske og indiske forskere hadde tenkt å gjøre da de var bekymret for det økende antallet dødsfall blant mennesker som tar selfies. Teamet identifiserte 127 personer som døde og poserte for et bilde i løpet av to år.
Basert på en kombinasjon av tekst, bilder og plassering, har maskinen lært å identifisere selfies som potensielt farlige eller ikke. Et løp på over 3000 signerte Twitter-selfies var 73 prosent nøyaktig.
"Kombinasjonen av bilde- og stedsbaserte funksjoner viste den beste nøyaktigheten," sier forskerne.
Hva vil skje videre? Et advarselssystem for selfieelskere vil vises.
AI og fremtiden
Hele diskusjonen har reist spørsmålet: Vil vi virkelig vite når vi skal dø?
I følge et av papirene som nylig er publisert i Psychology Review, er svaret nei. 9 av 10 personer i Tyskland og Spania, da de ble spurt om de ville vite om deres fremtid, inkludert død, valgte å forbli i mørket.
Obermeier ser på dette problemet annerledes: gjennom prisme av mennesker som lever med en livstruende sykdom.
"Blant det som pasienter virkelig ønsker og ikke får, er dette svarene fra leger på spørsmålet 'Hvor mye har jeg igjen? Leger er veldig motvillige til å svare på disse spørsmålene, delvis fordi de ikke vil ta feil om så viktige ting. Delvis fordi pasientene ikke selv vil vite det."
Ilya Khel
