Τα πιο προηγμένα συστήματα υγείας στον κόσμο παραμένουν μπερδεμένα με αυτό που έχουν συγκεντρώσει: όγκο δεδομένων υγείας χωρίς σαφή πορεία προς τον αντίκτυπο. Η τεχνητή νοημοσύνη (AI) μπορεί να δει μέσα από το σκοτάδι, να καθαρίσει τον θόρυβο και να βρει νόημα σε υπάρχοντα δεδομένα πέρα από την ικανότητα οποιουδήποτε ανθρώπου ή άλλης τεχνολογίας.
Το AI είναι ένας όρος για τεχνολογίες ή μηχανές που έχουν την ικανότητα να προσαρμόζονται και να μαθαίνουν. Αυτή είναι η θεμελιώδης έννοια του να βασίζεσαι σε δεδομένα, να είσαι σε θέση να μετρήσεις τα διαθέσιμα δεδομένα και να κάνεις μια ενέργεια ή να αλλάζεις γνώμη. Η Μηχανική Εκμάθηση βρίσκεται στο επίκεντρο της τεχνητής νοημοσύνης – η διδασκαλία μηχανών για να μαθαίνει από δεδομένα, αντί να απαιτεί σκληρούς κωδικούς.
Κανένας τομέας δεν έχει περισσότερο νόημα από την υγειονομική περίθαλψη. Η υγειονομική περίθαλψη είναι αναμφισβήτητα η πιο περίπλοκη βιομηχανία στη γη – λειτουργεί στο πλέγμα της εξελισσόμενης επιστήμης, των επιχειρήσεων, της πολιτικής και της ανθρώπινης συμπεριφοράς.
Η υγειονομική περίθαλψη – συγκεκριμένα η ψυχολογία – είναι η μητέρα της μηχανικής μάθησης. Το 1949, ο Δρ Donald Hebb δημιούργησε ένα μοντέλο αλληλεπιδράσεων εγκεφαλικών κυττάρων , ή «συναπτική πλαστικότητα», που σχηματίζει την προγονική αρχιτεκτονική των τεχνητών νευρικών δικτύων που διαπερνούν την AI σήμερα. Τα μαθηματικά για να εξηγήσουν την ανθρώπινη συμπεριφορά έγιναν μαθηματικά για να μιμηθούν και να ξεπεράσουν την ανθρώπινη διάνοια. Η τεχνητή νοημοσύνη βρίσκεται τώρα στο απόγειό της στον τομέα της υγειονομικής περίθαλψης.
Για να επιτευχθεί ο αντίκτυπος σε κλίμακα, η μηχανική μάθηση πρέπει να αναπτυχθεί στα λιγότερο προηγμένα συστήματα υγείας στον κόσμο. Οποιαδήποτε αξιοπρεπής τεχνολογία θα πρέπει να παραμείνει ανθεκτική έξω από τα τείχη της ακαδημαϊκής κοινότητας και τα καθαρά περιβάλλοντα δεδομένων των τεχνολογικών γιγάντων. Το AI μπορεί να μάθει από πολλές διαστάσεις δεδομένων – φωτογραφίες, φυσική γλώσσα, δεδομένα πίνακα, δορυφορικές εικόνες – και μπορεί να προσαρμοστεί, μαθαίνοντας από τα διαθέσιμα δεδομένα. Η ικανότητα προσαρμογής είναι αυτό που καθορίζει την AI. Η τεχνητή νοημοσύνη στην καλύτερη περίπτωση έχει σχεδιαστεί για την επίλυση πολύπλοκων προβλημάτων.
Η υιοθέτηση της τεχνητής νοημοσύνης πρέπει να γίνει σε συνδυασμό με τα υπάρχοντα συστήματα και λύσεις. Τα επιδημιολογικά μοντέλα σε συνδυασμό με την τεχνολογία AI προσαρμόζονται και μαθαίνουν σε πραγματικό χρόνο – ενσωματώνοντας νέα δεδομένα για να εξηγήσουν τα βοηθητικά στοιχεία των αποτελεσμάτων της υγείας. Ωστόσο, η συνεργασία μεταξύ επιδημιολογίας και μηχανικής μάθησης ήταν περιορισμένη. Τα εξέχοντα επιδημιολογικά μοντέλα δεν ενσωματώνουν τη δυναμική μηχανική μάθηση. Χωρίς μηχανική εκμάθηση, τα επιδημιολογικά μοντέλα ενημερώνονται εβδομαδιαίως, χάνοντας πολύτιμο χρόνο και καθιστώντας ανακριβείς προβλέψεις που έχουν επικριθεί ευρέως. Η ανθρώπινη μεροληψία γράφεται σε μεγάλο βαθμό σε αυτά τα μοντέλα – η μεταβλητή σημασία καθορίζεται από ειδικούς και όχι από τη γνώση και την προέλευση των δεδομένων.
Τα μοντέλα AI μπορούν να αντλήσουν έμμεσες και ρητές λειτουργίες από τα διαθέσιμα δεδομένα για να αυξήσουν την ακρίβεια και την προσαρμοστικότητα των προβλέψεων μετάδοσης. Οργανισμοί όπως η Metabiota έχουν χαρτογραφήσει χιλιάδες πανδημίες για να δημιουργήσουν ένα μοντέλο κινδύνου. Τα υπάρχοντα ηλεκτρονικά συστήματα πληροφοριών (EIS) διαθέτουν πολύτιμα ιστορικά δεδομένα υγείας όταν είναι διαθέσιμα – τόσο τα πανδημικά μοντέλα όσο και τα EIS αποτελούν εξαιρετικές πηγές για κινητήρες AI που στοχεύουν στη βελτιστοποίηση της πανδημικής απόκρισης σε κλίμακα.
Βελτιστοποίηση — όσον αφορά τη ρύθμιση ενός συστήματος υγείας για την παραγωγή μιας μέγιστης τιμής (προσδόκιμο ζωής, για παράδειγμα) ή ελάχιστης τιμής (κόστος φροντίδας) είναι ο τελικός στόχος της τεχνητής νοημοσύνης για την υγεία. Προσβλέποντας στο μέλλον και προβλέποντας τη ζήτηση, τους περιορισμούς και τη συμπεριφορά, η AI μπορεί να αγοράσει χρόνο. Ώρα για προετοιμασία και διασφάλιση της ανάπτυξης πόρων για τη μεγιστοποίηση του αντίκτυπου κάθε μονάδας: οικονομικού, ανθρώπου ή εμπορευμάτων. Τα περισσότερα μοντέλα βλέπουν προς τα πίσω – όπως οδήγηση αυτοκινήτου κοιτάζοντας μόνο τον καθρέφτη – αλλά τους ζητείται να λάβουν αποφάσεις για το μέλλον.
Διαβάστε όλες τις τελευταίες Ειδήσεις για την υγεία από την Ελλάδα και τον ΚόσμοΑκολουθήστε το healthweb.gr στο Google News και μάθετε πρώτοι όλες τις ειδήσεις
Ακολουθήστε το healthweb.gr στο κανάλι μας στο YouTube
