4 moduri prin care inteligența artificială modelează medicina de azi și din viitor

Inteligența artificială este o parte abstractă și este privită precum un domeniu mai degrabă îndepărtat. Inteligența artificială ne ajută în multe dintre activitățile noastre online și offline. De la motoare de căutare, până la rețele de socializare ori la diagnosticarea corectă, aceasta are un impact de multe ori trecut cu vederea sau luat de-a gata. Dar ce este, de fapt, inteligența artificială? 

Folosit pentru a descrie utilizarea computerelor și a tehnologiei astfel încât să simuleze comportamentul inteligent și gândirea critică, termenul de inteligență artificială (IA)  a fost descris pentru prima dată de John McCarthy în 1965. IA mai poate fi denumită și un ansamblu de tehnologii care combină date, algoritmi și putere de calcul.

Din 1965 și până în prezent tehnologia a avansat exponențial, iar inteligența artificială a ajuns la capacitatea de a efectua activități în mod independent și de a se îmbunătăți pe baza informațiilor pe care le colectează. 

La nivelul continentului european, Comisia Europeană însăși este preocupată de acest domeniu vast și în plină dezvoltare, considerându-l unul de viitor, dar care are nevoie de un „cadru solid de reglementare, bazat pe drepturile omului și valorile fundamentale” astfel încât să „aducă beneficii cetățenilor, întreprinderilor și administrațiilor publice”. 

Medicina se bucură deja de avantajele inteligenței artificiale. De la descoperirea unor tratamente până la editarea cu succes a ADN-ului, inteligența artificială și-a dovedit beneficiile și este în continuă ascensiune.

În cadrul acestui articol vei descoperi cum ajută inteligența artificială la progresele tehnologice, care este amprenta sa în medicină și în tratarea pacienților, dar și care este potențialul, alături de avantaje și dezavantaje. 

Citește și INTERVIU | Bayar Ilhan Menzat, cercetător în Neuroştiinţe în Oxford, la Akrivia Health: “Cea mai reprezentativă trăsătură a unui cercetător este integritatea, nu impactul științific”

Inteligența artificială – potențial, avantaje și dezavantaje

Deoarece la nivel european a fost înțeles potențialul imens al inteligenței artificiale, au fost făcute o serie de reglementări pentru a se asigura că direcția în care se îndreaptă este una etică și cu beneficii reale pentru toți cetățenii, și anume: implicare și supraveghere umană; robustețe tehnică și siguranță; respectarea vieții private și guvernanța datelor; transparență; diversitate, nediscriminare și echitate; bunăstare socială și de mediu și responsabilitate.

Cu toate acestea, pot exista și bariere în atingerea potențialului pe deplin a inteligenței artificiale. Una dintre principalele probleme este lipsa sau greutatea accesului la date care să fie analizate. Alteori este vorba de nefinanțarea cercetărilor din cauza lipsei de încredere a decidenților.

Ca oricare alt domeniu inovativ, acesta are avantaje și dezavantaje, dar cu siguranță avantajele sunt unele de necontestat. Sunt multe voci care protestează împotriva pierderii joburilor și înlocuirea sarcinilor acestora de către roboți. Alte argumente împotriva inteligenței artificiale sunt legate de lipsa unui factor uman, a empatiei și a inteligenței emoționale. Este adevărat că nu pot fi înlocuite de computere, dar rezultatele  inteligenței artificiale pot fi monitorizate de oameni pentru a elimina biasurile.

Pe de altă parte, printre avantaje se numără eficiența, acuratețea și rapiditatea analizării datelor și a tragerii concluziilor. De asemenea, inteligența artificială poate scuti oamenii de procese minuțioase, consumatoare de timp și poate conduce la dezvoltarea mai rapidă a tratamentelor de care pot beneficia, în anumite cazuri, milioane de oameni. Un alt avantaj important este acela al eficienței costurilor și al bunei monitorizări

Citește și Aplicatiile tech medicale – din ce in ce mai mult in atentia tinerilor antreprenori

Inteligența artificială în medicină

Sunt mai multe beneficii ale folosirii inteligenței artificiale în medicină. Și acestea nu se află doar în stadiul de cercetare, ci se implementează în prezent în spitale din toată lumea acolo unde tehnologia este disponibilă.

1. Diagnosticarea bolilor

Diagnosticarea corectă a bolilor necesită ani de pregătire medicală. Chiar și atunci, diagnosticul este adesea un proces dificil, care consumă timp. În multe domenii, cererea experților depășește cu mult oferta disponibilă. Acest lucru pune presiune asupra medicilor și întârzie de multe ori diagnosticul care poate salva viața pacientului. 

Pentru a scăpa de aceste probleme, inteligența artificială dispune de componenta de învățare automată. Algoritmii de învățare profundă au făcut recent progrese uriașe în diagnosticarea automată a bolilor, făcând diagnosticul mai ieftin și mai accesibil.

Cum învață algoritmii să diagnostice

Algoritmii de învățare automată pot învăța să vadă modele în mod similar modului în care îi văd medicii. O diferență cheie este că algoritmii au nevoie de o mulțime de exemple concrete (de ordinul miilor) pentru a învăța. Deci, învățarea automată este utilă în special în domeniile în care informațiile de diagnostic pe care le examinează un medic sunt deja digitalizate.

Pot fi puse următoarele diagnostice:

• Detectarea cancerului pulmonar sau a accidentelor vasculare cerebrale pe baza scanărilor CT
• Evaluarea riscului de moarte subită cardiacă sau a altor boli cardiace bazate pe electrocardiograme și imagini RMN cardiace
• Clasificarea leziunilor pielii în imaginile pielii
• Găsirea indicatorilor de retinopatie diabetică în imaginile ochilor

În prezent există multe informații disponibile în aceste cazuri, de aceea algoritmii devin la fel de buni la diagnosticare precum experții. Mai mult, algoritmii pot trage concluzii într-o fracțiune de secundă și pot fi reproduși ieftin în toată lumea. În curând toată lumea, clinici și spitale de pretutindeni, ar putea avea acces la aceeași calitate a unui expert de top în diagnosticare.

Cu toate acestea, tehnologiile de diagnosticare sunt abia la început, iar sistemele mai ambițioase implică combinarea mai multor surse de date (CT, RMN, genomică și proteomică, date despre pacienți și chiar fișiere scrise de mână) în evaluarea unei boli sau a evoluției acesteia.

Deși este avansată, tehnologia inteligenței artificiale nu va înlocui medicii curând. În schimb, sistemele de IA vor fi utilizate pentru a evidenția leziunile potențial maligne sau tiparele cardiace periculoase, ceea ce le va permite medicilor să se concentreze pe interpretarea acestor semnale și pe luarea măsurilor necesare tratării.

2. Dezvoltarea mai rapidă a medicamentelor

Dezvoltarea medicamentelor este un proces de lungă durată și cu implicații financiare serioase. Inteligența artificială și procesele de machine learning pot scurta acest proces și pot reduce costurile. Până în prezent, IA a fost deja utilizată cu succes în toate cele 4 etape principale în dezvoltarea medicamentelor, și anume :

Etapa 1: Identificarea țintelor pentru intervenție

Etapa 2: Găsirea candidaților pentru administrarea medicamentelor

Etapa 3: Accelerarea studiilor clinice

Etapa 4: Găsirea biomarkerilor pentru diagnosticarea bolii

Citește și Cum va arata medicina viitorului?

Etapa 1: Identificarea țintelor pentru intervenție

Primul pas în dezvoltarea medicamentului este înțelegerea originii biologice a unei boli, precum și mecanismele de rezistență ale acesteia. Apoi urmează identificarea unei ținte bune (de obicei proteine) pentru tratarea bolii. Dacă în cercetările făcute de oameni este destul de greu de integrat un număr mare de surse și găsirea tiparelor relevante, cu ajutorul inteligenței artificiale pot fi găsite și analizate mai ușor toate datele disponibile iar algoritmii pot învăța chiar să identifice automat proteinele țintă bune.

Etapa 2: Găsirea candidaților pentru administrarea medicamentelor

Pentru eficiența procesului, trebuie găsit un compus care să poată interacționa cu molecula țintă identificată în modul dorit.  Acest lucru implică depistarea unui număr mare de compuși potențiali pentru efectul lor asupra țintei, fără a menționa efectele secundare ale acestora (toxicitate). Acești compuși pot fi naturali sau sintetici.

Cu toate acestea, metodele actuale sunt adesea inexacte și produc o mulțime de sugestii inadecvate (false pozitive), astfel încât este nevoie de foarte mult timp pentru a depista la cei mai buni candidați pentru administrarea medicamentelor (cunoscuți ca „lead-uri”).

Aici este etapa în care algoritmii inteligenței artificiale pot ajuta. Ei pot prezice adecvarea unei molecule bazate pe amprente structurale și descriptori moleculari. Vor selecta cele mai bune opțiuni, cu efecte secundare minime. 

Etapa 3: Accelerarea studiilor clinice

Găsirea candidaților potriviți pentru studiile clinice este destul de anevoioasă și costisitoare. Dacă cercetătorii aleg unii inadecvați, procesul va fi prelungit, iar resursele cheltuite vor fi și mai mari. 

Învățarea automată poate accelera proiectarea studiilor clinice prin identificarea automată a candidaților adecvați , precum și asigurarea distribuției corecte pentru grupurile de participanți la proces. Algoritmii pot ajuta la identificarea tiparelor care separă candidații potriviți de cei nepotriviți. Ei pot servi, de asemenea, ca un sistem de avertizare timpurie pentru un studiu clinic care nu produce rezultate concludente. Astfel le permit cercetătorilor să intervină mai devreme și să nu irosească timp pentru dezvoltarea medicamentului.

Etapa 4:  Găsirea biomarkerilor pentru diagnosticarea bolii

Biomarkerii sunt molecule care se găsesc în lichidele corporale (de obicei în sânge) care oferă precizie absolută referitoare la existența sau inexistența unei boli la o persoană. Aceștia fac procesul de diagnosticare a unei boli sigur și ieftin. Ei sunt foarte eficienți pentru a identifica evoluția bolii, ceea ce le permite medicilor să aleagă corect tratamentul și să monitorizeze eficacitatea medicamentelor.

Dar descoperirea biomarkerilor adecvați pentru o anumită boală este un proces scump, care consumă timp și care implică screeningul a zeci de mii de candidați potențiali purtători ai moleculelor.

Inteligența artificială poate automatiza o mare parte din munca cercetătorilor poate accelera procesul. Algoritmii clasifică moleculele în candidați conformi și nonconformi, ceea ce îi ajută pe specialiști să se concentreze pe analizarea celor mai bune perspective.

Biomarkerii pot fi folosiți pentru a identifica:

• Prezența unei boli cât mai devreme posibil – biomarker de diagnostic
• Riscul unui pacient care dezvoltă boala – biomarkerul de risc
• Progresul probabil al unei boli – biomarker prognostic
• Dacă un pacient va răspunde la un biomarker predictiv pentru medicamente

3. Tratament personalizat

Pentru că pacienții sunt diferiți, aceștia răspund diferit la medicamente și la programele de tratament. Deci, tratamentul personalizat are un potențial enorm de a crește durata de viață a pacienților. Dar este foarte greu de identificat care sunt factorii care ar trebui să afecteze alegerea tratamentului.

Inteligența artificială poate automatiza această lucrare statistică complicată și poate ajuta la descoperirea caracteristicilor care indică faptul că un pacient va avea un răspuns special la un anumit tratament. Deci algoritmul poate prezice răspunsul probabil al unui pacient la un anumit tratament.

4. Îmbunătățirea editării genelor

Editarea genelor este o componentă de top a cercetării și este una extrem de complexă. ADN-ul poate fi modelat și a fost descoperit chiar o tehnică de editare cu o locație specifică. Cu toate acestea, există și efecte secundare nedorite dacă modificarea ADN-ului nu este făcută cu maximă precizie. 

Inteligența artificială poate ajuta cercetătorii să aplice schimbări ale ADN-ului țintit și să elimine efectele negative. 

Citește și Impactul inteligenței artificiale asupra medicilor oftalmologi

Concluzie

Inteligența artificială deja ajută medici și profesioniști din domeniul medical din toată lumea să pună diagnosticele corecte, să dezvolte medicamente, să personalizeze tratamente și să aducă mai multă predictibilitate în viețile oamenilor. 

Dar acesta este doar începutul. Cu cât digitalizarea va fi tot mai prezentă în medicină și bazele de date vor crește, cu atât inteligența artificială va fi mai puternică în găsirea tiparelor. Cu siguranță dezavantajele nu sunt de neglijat, dar avantajele folosirii inteligenței artificiale în medicină sunt net superioare.

Rămâne de văzut cum va evolua acest domeniu, dar progresele sunt unele rapide și cu eficiență dovedită.