Краще, ніж люди: Штучний інтелект у відділеннях інтенсивної терапії

Штучний інтелект, розроблений у Віденському технічному університеті (TU Wien), може запропонувати відповідні кроки лікування у випадках зараження крові. У цьому відношенні комп’ютер вже перевершив людину.

За допомогою великих даних з відділень інтенсивної терапії різних лікарень був розроблений штучний інтелект, який надає пропозиції щодо лікування людей, які потребують інтенсивної терапії через сепсис. Аналізи показують, що штучний інтелект вже перевершує якість людських рішень. Однак зараз важливо також обговорити правові аспекти таких методів.

У майбутньому штучний інтелект відіграватиме важливу роль у медицині. У діагностиці вже були проведені успішні тести: наприклад, комп’ютер може навчитися з великою точністю класифікувати зображення відповідно до того, чи є на них патологічні зміни, чи ні. Однак складніше навчити штучний інтелект досліджувати стан пацієнтів, що змінюється в часі, і розраховувати пропозиції щодо лікування – саме цього зараз досягли у Віденському технічному університеті у співпраці з Віденським медичним університетом.

За допомогою великих даних з відділень інтенсивної терапії різних лікарень було розроблено штучний інтелект, який надає пропозиції щодо лікування людей, які потребують інтенсивної терапії через сепсис. Аналізи показують, що штучний інтелект вже перевершує якість людських рішень. Однак зараз важливо також обговорити правові аспекти таких методів.

Оптимальне використання наявних даних

“У відділенні інтенсивної терапії цілодобово збирається багато різних даних. Пацієнти постійно перебувають під медичним наглядом. Ми хотіли дослідити, чи можна використовувати ці дані ще краще, ніж раніше”, – розповідає професор Клеменс Хайцінгер з Інституту аналізу та наукових обчислень Віденського технічного університету (TU Wien). Він також є співдиректором міжфакультетського “Центру штучного інтелекту та машинного навчання” (CAIML) у Віденському технічному університеті.

Медичні працівники приймають рішення на основі добре обґрунтованих правил. Здебільшого вони дуже добре знають, які параметри вони повинні взяти до уваги, щоб надати найкращу допомогу. Однак комп’ютер може легко взяти до уваги набагато більше параметрів, ніж людина – і в деяких випадках це може призвести до навіть кращих рішень.

Комп’ютер як планувальник

“У нашому проекті ми використовували форму машинного навчання під назвою навчання з підкріпленням, – розповідає Клеменс Хейтцінгер. “Йдеться не просто про просту категоризацію – наприклад, поділ великої кількості знімків на ті, на яких видно пухлину, і ті, на яких її немає, – а про прогресію, що змінюється в часі, про розвиток, який, ймовірно, пройде певний пацієнт. З математичної точки зору, це щось зовсім інше. У медичній галузі було мало досліджень у цьому плані”.

Комп’ютер стає агентом, який приймає власні рішення: якщо пацієнт здоровий, комп’ютер “винагороджується”. Якщо стан погіршується або настає смерть, комп’ютер “карається”. Завдання комп’ютерної програми – максимізувати свою віртуальну “винагороду”, виконуючи певні дії. Таким чином, великі медичні дані можуть бути використані для автоматичного визначення стратегії, яка забезпечує особливо високу ймовірність успіху.

Вже краще, ніж людина

“Сепсис є однією з найпоширеніших причин смерті в інтенсивній терапії і становить величезний виклик для лікарів і лікарень, оскільки раннє виявлення і лікування мають вирішальне значення для виживання пацієнтів”, – говорить професор Олівер Кімбергер з Віденського медичного університету. “Поки що в цій галузі відбулося небагато медичних проривів, що робить пошук нових методів лікування та підходів ще більш актуальним. З цієї причини особливо цікаво дослідити, якою мірою штучний інтелект може сприяти поліпшенню медичної допомоги тут. Використання моделей машинного навчання та інших технологій штучного інтелекту – це можливість покращити діагностику та лікування сепсису, що в кінцевому підсумку збільшує шанси на виживання пацієнтів”.

Аналіз показує, що можливості ШІ вже перевершують можливості людини: “Показники виліковності зараз вищі при використанні ШІ-стратегії, ніж при прийнятті суто людських рішень. В одному з наших досліджень показник виліковності з точки зору 90-денної смертності збільшився приблизно на 3% і склав близько 88%”, – говорить Клеменс Хайцінгер.

Звісно, це не означає, що ухвалення медичних рішень у відділенні інтенсивної терапії слід довірити лише комп’ютеру. Але штучний інтелект може працювати як додатковий пристрій біля ліжка – і медичний персонал може консультуватися з ним і порівнювати власну оцінку з пропозиціями штучного інтелекту. Такі штучні інтелекти також можуть бути дуже корисними в освіті.

Дискусія про правові питання необхідна

“Однак це піднімає важливі питання, особливо юридичні, – каже Клеменс Хайцінгер. “Напевно, в першу чергу виникає питання, хто нестиме відповідальність за помилки, допущені штучним інтелектом. Але існує і зворотна проблема: що, якби штучний інтелект прийняв правильне рішення, але людина обрала інший варіант лікування і в результаті пацієнтові було завдано шкоди?”

Чи може лікар тоді зіткнутися зі звинуваченням у тому, що краще було б довіритися штучному інтелекту, адже він має величезний багатий досвід? Або ж людина має право завжди ігнорувати поради комп’ютера?

“Дослідницький проект показує: штучний інтелект вже можна успішно використовувати в клінічній практиці за допомогою сучасних технологій – але дискусія про соціальні рамки і чіткі правові норми все ще вкрай необхідні”, – переконаний Клеменс Хайцінгер.