Să lăsăm astăzi la o parte scenariile apocaliptice și avertismentele cu Apocalipsa care va fi cauzată în curând de Inteligența Artificială (AI) și să discutăm despre unul dintre domeniile în care progresele acestei ramuri a științelor calculatoarelor a înregistrat avansuri remarcabile și vizibile și are perspective să dea rezultate și mai spectaculoase în viitorul deceniu. Este vorba despre medicină și despre tot ceea ce se petrece în jurul ei, de la diagnosticare până la industria medicamentelor și sistemele de sănătate. Să începem cu câteva date statistice. Întreaga planetă se află de mulți ani într-o criză medicală continuă, care se adâncește. Se estimează că în 2030 vor lipsi la nivel global peste 10 milioane de medici, adică vreo 15% din forța de muncă necesară. În multe tari ale lumii spitalele nu acoperă corespunzător zonele geografice, iar acolo unde ele există, sunt sub-dotate ca personal și ca echipamente. Sistemele de asigurări medicale naționale și particulare sunt supra-solicitate și ineficiente. Cheltuielile legate de asistența medicală solicită procentaje imense din bugetele naționale și cele ale pacienților. Numai în Statele Unite, introducerea unora dintre sistemele aflate în lucru care se bazează pe Inteligența Artificială ar putea duce la economii între 200 și 360 de miliarde de dolari anual. Revista ‘The Economist’ a dedicat suplimentul ei tehnologic trimestrial acestei ramuri AI, identificând patru domenii în care s-au înregistrat progrese vizibile sau sunt în curs de planificare proiecte spectaculoase: diagnosticare, interfață medic-pacient, industria medicamentelor, optimizarea sistemelor de sănătate. Le voi trece și eu în revistă pe scurt, adăugând observațiile și pronosticurile mele.
(sursa imaginii: www.impactqa.com/blog/artificial-intelligence-ai-and-its-assistance-in-medical-diagnosis/)
Să începem cu diagnosticarea. În medicina modernă, ea se bazează pe examinare și dialog direct cu pacienții și pe prelucrarea informației care provine de la analizele medicale și de la diferitele tipuri de imagistică folosite pentru a explora corpul pacienților – de la radiografii (o tehnologie cu o vârstă de peste un secol) la investigațiile cele mai moderne, realizate prin intermediul mini-roboților ghidați și dotați cu camere, care sunt injectați în aparatul digestiv sau cel circulatoriu. Ochii doctorilor specialiști sunt acum amplificați de analizele computerizate ale imaginilor. Acestea sunt capabile să sesizeze detalii la dimensiuni care pot scăpa privirilor medicilor și pot sincroniza informația cu cea a altor analize și teste medicale ale aceluiași pacient (inclusiv cele din trecut), ca și cu imensa bibliotecă de cazuri acumulate prin procedeele de auto-învățare. Sistemele AI folosesc programe de identificare a formelor (pattern recognition). Într-una dintre aplicațiile cele mai cunoscute, imagistica este comparată în mod eficient cu biblioteca de date prin intermediul unei rețele neurale numite AlexNet, dezvoltată la Universitatea din Toronto, care și-a învins toți adversarii într-o competiție a aplicațiilor de acest fel. Această rețea, cu produsele derivate existente în Olanda, Suedia și Coreea de Sud, este livrată sub formă de produs hardware și software și a devenit o componentă din ce în ce mai prezentă în secțiile de imagistică (fostele secții de radiologie) ale spitalelor. O parte dintre acestea aplică și o tehnică numită ‘scanare oportunistă’. Aceasta pleacă de la examinarea de către sistemele automate a porțiunilor neexplorate ale imaginilor, pentru a detecta detalii (anomalii) care nu erau definite inițial în scopul examinării medicale. Cazuri menționate în articolele de specialitate documentează descoperirile unor tumori în fază incipientă sau ale unor deformări datorate unor accidente aparent fără repercusiuni, care scăpaseră primelor examinări ale medicilor specialiști. Firma EZRA din New York propune o scanare generală al cărei cost a reușit să-l reducă de la 1 350 la 500 de dolari, pe care o recomandă tuturor abonaților serviciului, inclusiv celor sănătoși, ca metodă preventivă de diagnosticare timpurie. Chiar și clasicul stetoscop a fost extins în ultimii ani cu capacități de scanare imagistică și electro-magnetică, care permit îmbunătățirea diagnosticelor bolilor de inimă și de plămâni.
(sursa imaginii: https://www.earth.com/news/artificial-intelligence-proves-very-useful-to-doctors-when-diagnosing-patients/)
Chatboții au devenit în ultimele 18 luni interfața umană preferată cu sistemele dotate cu capabilitati AI. Sute de milioane de utilizatori utilizează astăzi ChatGPT sau interacționează cu avataruri cum este Nova, simpatica ‘față umana’ a sistemelor firmei Soul Machines, specializată în crearea de ‘oameni digitali’ acționați de un sistem de aplicații pe care ei îl numesc HumanOS. Câți dintre acești utilizatori ar fi însă de acord ca medicul care le acordă consultația să fie o astfel de creatură digitală? Și dacă răspunsul este pentru majoritatea utilizatorilor „NU”, atunci care este răspunsul în cazul secretarei medicului care ne verifică identitatea și completează informațiile preliminare în sala de așteptare? În definitiv, aceste din urmă operații sunt deja în multe locuri automatizate și pacienților li se cere să completeze singuri formulare, de multe ori pe telefoanele lor mobile. Barierele sunt de două feluri: obiective și subiective. Barierele obiective sunt legate de nivelul de încredere pe care pacientul îl acordă medicului. Practica medicală arată că, în lipsa acestei încrederi, scad șansele de reușită ale tratamentelor și procedurilor. ChatGPT4 a reușit să treacă cu succes examenele anului trei al standardului medical american. Pe de altă parte, conform unor studii britanice, diagnosticele furnizate de sistemele AI au fost precise în proporție de doar 34% la prima întâlnire ‘medic’-pacienți. Până la urmă, siguranța sistemului depinde de capacitățile modelelor lingvistice mari (LLM) care stau la baza sistemelor AI. Paradoxal, într-o primă fază, s-a constatat că modelele mai simple, cum este cel oferit de firma germană Ada Health, oferă mai multă siguranță. Explicația este clară – model mai simplu, risc mai mic de ‘halucinații’, principala problemă în stadiul actual de dezvoltare al tehnologiilor. Google are în faza de proiectare o variantă LLM specializată în diagnostice, în timp ce Hippocratic AI, un start-up din Silicon Valley, construiește modele optimizate aplicațiilor medicale. Până la urma însă, cred că vor juca un rol important criteriile subiective. În unele locuri, unde medicii sunt în număr prea mic sau inaccesibili direct, sistemele AI cu interfață digitală vor fi aplicate dacă vor ști să câștige încrederea pacienților. Secretarele medicale exercită o profesie pusă în pericol. În cazuri speciale, pacienții înșiși se vor simți mai protejați discutând cu un avatar digital decât în persoană cu un medic – este cazul documentat al unora dintre pacienții suspectați de SIDA din Africa de Sud. În multe alte cazuri, pacienții vor căuta în final contactul cu medicul. Empatia omenească nu este încă programabilă.
(sursa imaginii: https://randomtrees.com/blog/ai-in-pharma/)
Care este rolul Inteligenței Artificiale în domeniul cercetării farmaceutice și inventării de noi medicamente? Aici, probabil, progresul este mai ușor de demonstrat. Să începem cu volumul de informații. În fiecare dintre ultimii ani, au apărut peste un milion de articole în domeniile medicinei, biomedicinei, farmaceuticii, producției de medicamente. Toate sunt rezultate ale cercetărilor specialiștilor din aceste domenii. Nimeni nu poate nici măcar cataloga aceste informații, cu atât mai puțin să le prelucreze, fără ajutorul sistemelor informatice. Sistemele AI au fost folosite pentru a alcătui ‘arbori cognitivi’ orientați spre cercetarea unor probleme specifice. Una dintre poveștile de succes este descoperirea potențialului unui medicament folosit pentru tratarea artritei în tratamentele de Covid-19, descoperire făcută posibilă de o aplicație a firmei BenevolentAI, specializată în dezvoltarea și aplicarea AI în proiecte de colaborare științifică. În luna ianuarie a acestui an, revista ‘Science’ a relatat un caz similar care a permis identificarea de biomarkeri în sânge, care duc la detectarea de covid persistent și semne timpurii de Alzheimer. Un alt domeniu foarte promițător de aplicație al AI este cel al creării de modele care analizează secvențele aminoacizilor în proteine. O întreagă disciplină numită biologie structurală se ocupă de compoziția și arhitectura proteinelor care stau la baza substanțelor folosite în producția de medicamente. Problema este că numărul combinațiilor posibile este imens și doar o mică parte a acestora este stabilă și reproductibilă în procese de producție. Programul AlphaFold al laboratorului de cercetare Google DeepMind a fost inițial antrenat să învețe să joace Go. A reușit atât de bine, încât i-a învins pe campionii mondiali ai jocului. Cercetătorii au aplicat capacitatea de predicție a mașinii în descoperirea regulilor care guvernează ordinea aminoacizilor la crearea proteinelor. Importanța acestei optimizări este imensă, căci forma proteinelor definește acțiunea acestora și a combinațiilor cu alte molecule. Găsirea moleculelor care să aibă acțiunile farmaceutice dorite este elementul-cheie în descoperirea de noi medicamente. Înainte ca AlphaFold să intre în acțiune, jumătate de secol de biotehnologie crease cam două sute de mii de structuri stabile. După introducerea programelor lui Google și a concurentei Meta, numărul acestora se ridică acum la peste 600 de milioane. Procesele de auto-învățare folosite de AI au avantaje față de cele umane, deoarece explorează forme inexistente în bazele de date precedente. Ele sunt capabile și să integreze informații din alte domenii, cum ar fi ingineria genetică sau microbiologia celulelor. O echipa de cercetători de la Universitatea Bloomington, din statul american Illinois, a antrenat un model AI în simularea efectelor diferitelor tratamente de cancer, cu analiza eficienței acestora, dar și a efectelor secundare asupra organismului uman. Între anii 2000 și 2015, aproximativ 86% dintre medicamentele propuse spre aprobare și fabricație au eșuat în testele de eficiență sau de evitare a complicațiilor. Sistemele AI încearcă să prevină astfel de situații și să îmbunătățească spectaculos statisticile, filtrând medicamentele înainte de testarea pe pacienți.
(sursa imaginii: www.lek.com/insights/ei/artificial-intelligence-life-sciences-formula-pharma-success-across-drug-lifecycle)
Costurile serviciilor medicale sunt imense. Un raport al Organizației Mondiale a Sănătății aprecia aceste costuri în 2021 la 9,8 trilioane de dolari sau 10,3% din produsul global brut. Este vorba doar despre cheltuielile directe. Distribuirea este însă inegală. În Statele Unite, procentajul este de 17% din PIB. În 2021, aproximativ 11% din populația lumii trăia în țări care cheltuiau mai puțin de 50 dolari de persoană pe an, în timp ce cheltuielile medii pe cap de locuitor pentru sănătate erau de aproximativ 4 000 dolari în țările cu venituri mari. Țările cu venituri mici reprezentau doar 0,24% din cheltuielile globale pentru sănătate, în ciuda faptului că aveau o pondere de 8% din populația lumii. Dar poate că tocmai țările mai puțin dezvoltate sunt cele care au șansa să beneficieze mai mult și mai spectaculos din introducerea tehnologiilor informatice, inclusiv AI, în serviciile medicale. În ultima jumătate de secol, cheltuielile medicale globale au crescut de vreo zece ori. Din această creștere, în țările membre OECD, între 25% și 50% din creștere se datorează investițiilor în tehnologie. Și totuși, în foarte multe sisteme medicale, inclusiv cele din țările cele mai avansate, există încă multe sisteme informatice neintegrate și incompatibile. De câte ori nu vi s-a întâmplat să apelați, indiferent unde trăiți, la un doctor în afara sistemului sau la un serviciu medical în timpul unei călătorii și cardul dumneavoastră a fost respins sau, daca a fost acceptat, datele dosarului medical nu au putut fi transferate? Și aceasta este o interfață simplă, care nu are nimic de-a face cu AI. Răspunsul ar fi standardizarea, însă tocmai în această fază de început a introducerii chatboților și a modelelor LLM, concurența dintre furnizori face neplauzibil în viitorii ani acordul asupra unor standarde care să asigure compatibilitatea. Este foarte posibil să fim martori și în domeniul sistemelor de sănătate a unor ecosisteme care se vor consolida în câțiva ani în 2 sau 3 sfere, iar acestea vor începe să comunice doar după ce și-au asigurat, fiecare în parte, rentabilitatea. Concurenții principali? În opinia mea, ei vor fi OpenAI care sunt deja asociați cu Microsoft, cu variante adaptate ale lui ChatGPT și Google, a cărei divizie de cercetare a lansat Med-PaLM – un model LLM conceput pentru a oferi răspunsuri de înaltă calitate la întrebări medicale. Microsoft a achiziționat în 2021 și firma Nuance, care oferă produse AI ce ajută medicii să creeze baze de date și informații clinice despre pacienți. Cum și dacă va integra într-o singură sferă AI Nuance și ChatGPT, rămâne de văzut. Nu l-aș exclude nici pe Amazon, al cărui Healthscribe este asemănător în funcționalitate cu Nuance.
(sursa foto: https://cnectgpo.com/blog/ai-the-latest-evolution-in-healthcare/)
Abilitățile viitoarelor sisteme informatice, puse pe steroizi de tehnici AI, promit să fie formidabile. Se vorbește deja despre sisteme de dispecerizare a pacienților și de utilizare optimă a paturilor și instalațiilor medicale din clinici și spitale sau despre integrarea datelor furnizate de senzori ‘wearables’ pentru o monitorizare permanentă a pacienților. Detectarea unui viitor infarct cu câteva minute în avans de declanșare este posibilă tehnologic și ar salva în fiecare an zeci de mii de vieți. La fel în cazul comoțiilor cerebrale. Aplicațiile AI ar putea descoperi alte combinații de senzori și markeri care să îmbunătățească aceste capacități preventive. Intervin însă aici două aspecte care au darul să frâneze excesul de entuziasm. Este vorba despre protecția datelor particulare ale fiecărui subiect (sănătos sau bolnav) și despre eliminarea cazurilor de hazard (așa numitele halucinații) care caracterizează încă sistemele AI în această fază de dezvoltare. Și apoi, este vorba despre costuri. Domeniul este însă ‘fierbinte’, și pe bună dreptate. Vom urmări și vom relata.
(Articolul a apărut iniţial în revista culturală ‘Literatura de Azi’ – http://literaturadeazi.ro/)