План је укључивао ЦТ грудног коша, тродимензионално скенирање плућа које открива детаљне слике. Проучавањем хиљада таквих слика, алгоритам ће научити дешифровати да ли је узрок упале плућа ковид-19 или нешто уобичајено, попут грипа, за "Wired" пише Грегори Барбер.
Здравствени радници несигурни
Како је вирус у фебруару почео да се шири САД-ом, идеја је постала обећавајућа. С обзиром да је недостајало конвенционалних тестова, био је то начин да се више људи прегледа у што краћем року. Здравствени радници, међутим, нису били сигурни у ово решење. Иако су различити дијагностички алгоритми већ добили одобрење америчке Агенције за храну и лекове, за фрактуре шаке, очне болести, рак дојке , обично су за њихов развој биле потребне године. Коришћени су у различитим болницама с различитим пацијентима, испитани су њихови недостаци и темељно су тестирани.
Постоји ли о новом вирусу довољно података да би се једна упала плућа заиста разликовала од друге? Што је с благим случајевима, при којима оштећења можда нису тако видљива? Пандемија није чекала да се појаве одговори, али медицина би морала, пише Барбер.
Процена УН и СЗО
Крајем марта, Уједињене Нације и Светска здравствена организација објавили су извештај у коме се испитивао ЦТ грудног коша и низ других апликација вештачке интелигенције у борби против ковида-19. Благо бирократска процена била је да неколико пројеката има "оперативну зрелост".
Ограничења су датирала од пре кризе, која их је само погоршала. Поуздана вештачка интелигенција зависи од људске способности прикупљања података и њиховог тумачења.
Пандемија је била пример зашто је тако нешто тешко спровести усред кризе. Сетите се само опречних савета о ношењу маске, узимању лекова за скидање температуре или лекара који нису сигурни кога и када прикључити на респиратор, истиче Барбер. Наша дневна кретања диктирале су непоуздане пројекције о томе ко ће се заразити и умрети, те колико ће још људи умрети ако се не самоизолујемо.
Експеримент с лековима и вештачком интелигенцијом
Док сређујемо доказе, вештачка интелигенција је корак иза нас. Па ипак, још увек замишљамо да може предвиђати боље од нас.
Узмимо развој лекова. Један од најпознатијих експеримената с вештачком интелигенцијом провео је Гуглов Дип Мајнд. Његов систем Алфа Форд је водећи у моделовању протеина, предвиђању облика сићушних структура које чине вирус. У лабораторији тумачење тих структура може потрајати месецима. Дип Мајнд је у марту објавио шеме за шест вирусних протеина и то у року од неколико дана. Модели су били приближни, упозорили су истраживачи, створени кроз експериментални систем. Но, ова је вест оставила утисак да се вештачка интелигенција укључила у трку за вакцином.
Међу научницима који раде на вакцини, међутим, овај је покушај наишао на слегање раменима, наставља Барбер.
"Тренутно не видим неку велику улогу вештачке интелигенције", каже Јулиа Сшалетцки, искусна научница која ради на истраживању лекова, управница Универзитета Калифорније у Берклију за надолазеће и занемарене болести.
Много је дефинисаних протеинских мета потврђено у лабораторији без помоћи вештачке интелигенције. Било би ризично трошити драгоцено време и новац и започети од нуле. Технолошки напредак је добар, сматра ова научница, али често се до њега долази науштрб нечега што је познато и обећавајуће.
Она ипак каже да постоји потенцијал у коришћењу вештачке интелигенције како би се пронашао лек.
"Алгоритми могу надоместити друге технике проналажења података које ће нам помоћи да се снађемо у информацијама које већ имамо. На пример, како бисмо уочили охрабрујућа подручја истраживања или старије третмане који имају потенцијал. Један лек идентификован на овај начин, барицитиниб, ускоро ће кренути у клиничка испитивања".
Може ли пружити увид у то како коронавирус напада тело?
Друга је нада да вештачка интелигенција може пружити увид у то како ковид-19 напада тело. Алгоритам би могао копати по подацима о пацијентима и одредити ко је у већем ризику од умирања и ко има веће изгледе за преживљавање, те тако нагађања претворити у планове лечења.
Ипак, све је ствар података, наставља Барбер за "Wired", које смо податке већ прикупили и јесмо ли их организовали на начин који је користан машинама. Наш здравствени систем не даје довољно информација како би се овакви системи користили. Прописи о приватности и међусобно раздвојене групе података изазваће проблем и пре него што то постану застареле здравствене базе података, препуне грешака.
Могуће је да ће криза то променити. Можда ће нас натерати да преиспитамо како се подаци чувају и деле, пише Барбер. Можда ћемо наставити да проучавамо овај вирус чак и након што хаос нестане и пажња попусти, што би нам могло омогућити боље податке и бољу вештачку интелигенцију кад се појави следећа пандемија. Засад се ипак не требамо чудити што нас вештачка интелигенција није спасила од ове пандемије, закључује "Wired".
