Inteligența Artificială va înlocui medicii?

În acest moment, se spune că IA este folosită pentru a detecta leziuni potențial canceroase în imagistica medicală, a detecta boli oculare și a anticipa dacă un pacient de la ATI ar putea avea o criză care îi afectează creierul.

„Dar se poate spune că Inteligența Artificială va înlocui definitiv medicii?”, se întreabă Statnews într-o analiză.

Chiar și ceasul inteligent are IA încorporat. Poate observa ritmul cardiac și poate detecta dacă aveți fibrilație atrială.

Dar cât de buni sunt acești algoritmi, în general? Din păcate, nimeni nu poate spune cu certitudine. Singura modalitate de a evalua modelele AI – sau de a le crea în primul rând – este să existe un set mai mare și divers de date medicale. Setul de date trebuie să includă suficienți pacienți de toate tipurile pentru a fi siguri că modelul AI se comportă bine, la diferite grupuri de oameni.

Trebuie să fie reprezentativ pentru toate situațiile în care modelul ar putea fi utilizat, fie că este vorba de spitale regionale sau centre medicale majore. Setul de date trebuie să includă și rezultatele medicale, astfel încât un model AI care încearcă să prezică aceste rezultate să fie evaluat în raport cu adevărul.

FDA solicită acest tip de testare la scară largă și verifică și calitatea instruirii modelelor AI

FDA solicită acest tip de testare la scară largă (și verifică și calitatea instruirii modelelor AI), ceea ce înseamnă că acele companii care dezvoltă aceste tehnologii au acces la aceste tipuri de seturi de date. Aceste seturi de date, care pot proveni de la furnizorii de asistență medicală, pot include date pe care le-ați produs ca parte a propriei asistențe medicale sau din studiile clinice.

Cu toate acestea, aceste date nu sunt accesibile altor companii pentru a construi modele și mai bune și, cu siguranță, nu sunt disponibile pentru cercetătorii care doresc să evalueze aceste modele. Terții au fost nevoiți să-și creeze propriile seturi de date pentru a le evalua. Și, desigur, consumatorii nu sunt capabili să ia decizii informate în alegerea produselor de care ar putea depinde într-o zi.

Ceasurile inteligente schimbă acum totul

Unde am ajuns? Gândiți-vă la inteligența artificială încorporată în ceasurile inteligente: înainte de ele, oamenii nu știau că au fibrilație atrială (AFib) decât după un accident vascular cerebral. Ceasurile inteligente schimbă acum totul: fibrilația atrială poate fi detectată rapid și tratată devreme, iar companiile se întrec pentru a construi cele mai precise detectoare de AFib. Algoritmii de monitorizare a inimii din ceasurile inteligente trebuie aprobați de FDA, ceea ce înseamnă că trebuie create seturi mari de date.

Cu toate acestea, niciunul dintre seturile de date masive utilizate în dispozitivele aprobate de FDA nu sunt disponibile cercetătorilor, iar consumatorii nu pot realiza o comparație directă, de exemplu Apple Watch vs. Fitbit.

Există câteva seturi de date publice pentru antrenarea algoritmilor AI din datele senzorilor de pe dispozitive portabile (seturile de date WESAD, DaLiA și Stanford), dar acele seturi de date nu pot fi evaluate cu algoritmi din ceasurile inteligente reale, deoarece algoritmii sunt stăpâni. Este posibil ca cei mai recenti algoritmi academici să fie mai buni (sau mai slabi) la detectarea AFib decât Fitbits.

Câte vieți ar putea fi salvate cu tehnologii AI legate de sănătate?

Există un precedent în care o agenție guvernamentală a testat algoritmi AI pentru aplicații cu mize mari pentru public. Institutul Național de Standarde și Tehnologie (NIST) execută teste de recunoaștere a feței, evaluând software-ul de recunoaștere facială al oricărui dezvoltator și apoi emite un raport. Rapoartele NIST sunt disponibile public. În timp ce sistemele de recunoaștere facială mai precise pot îmbunătăți sistemele de securitate și pot salva vieți, să ne imaginăm câte vieți ar putea fi salvate cu tehnologii AI precise legate de sănătate.

Cum ar putea procura o agenție seturi uriașe de teste ascunse? Cu programul Bridge2AI al NIH, în care proiecte de generare de date sunt în curs de desfășurare pentru a genera date mari privind sănătatea umană din surse etice. Programul Medical Device Development Toolkit (MDDT) de la FDA pare, de asemenea, o modalitate promițătoare de a colecta date.