Mindjárt az új technológiáknak köszönhető csodás gyógyulások lehetőségéről fogunk beszélni, de előbb meg kell ismerkednünk röviden a mesterséges intelligenciával . Hogy az MI, vagy angol rövidítéssel AI ma már mennyire fontos az életünkben, nem kell különösebben bizonygatni, hiszen mindenki folyamatosan találkozhat vele az interneten. Ha felkeres különféle oldalakat, hamarosan tapasztalja, hogy valamilyen rendszer az orra alá dug a szörfözéséhez kapcsolódó hirdetéseket, sőt felajánl újabb, számunkra valószínűleg érdekes tartalmakat vagy árucikkeket. Ezt úgy éri el, hogy elemzi a weben tanúsított szokásainkat, összeveti ezeket a rólunk rendelkezésre álló adatokkal (hol lakunk, hol tartózkodunk éppen, mi a munkánk, milyen a képzettségünk, kik az ismerőseink stb.), illetve a hasonszőrűek viselkedésével, és levonja belőle a következtetéseket. Ha van ezekhez illő hirdetés, akkor máris megjeleníti gépünkön.
Az MI azonban mindenféle adatok elemzéséből képes következtetéseket levonni. Megmondja, hogy egy polgárháborús színtéren az emberek forgatagában ki lehet a potenciális öngyilkos merénylő, nagy biztonsággal megjósolja, hogy egyik teniszcsillagnak milyen taktikát kell választania adott körülmények között, ha le akar győzni egy másik nagyágyút, és arra is képes, hogy a betegségekről szóló információhalmazban meglelje a rejtett összefüggéseket vagy a valószínű fejleményeket , ezzel pedig megteremtse a gyógyíthatatlannak gondolt betegek meggyógyításának esélyét is.
Az IBM informatikai konszern a Watson számítógéppel új korszakot kívánt nyitni (ezért is adták neki a Watson nevet a cég egykori legendás elnök-vezérigazgatója, Thomas John Watson Sr. után). Ez a berendezés ugyanis nemcsak óriási mennyiségű logikai művelet elvégzésére képes, mint hasonló kapacitású társai, hanem értelmezni tudja a valós nyelvet, és tanul is, egyre fejlesztve az elemzésekhez felhasználható tudását. Sőt olyan elvont emberi tulajdonságok értelmezésére és használatára is alkalmas, mint az irónia vagy a humor. Ezért aztán ha feltesznek neki egy nyílt kérdést, akkor bízvást várhatunk tőle értelmes, tárgyszerű választ.
A türelem megoldást terem?
A gyógyításban ez a képesség hatalmas lehetőségeket nyit a diagnosztikában, a betegségek természetének feltárásában, de az új gyógyszerek kifejlesztésében is. Csakhogy a Watson - bár mindig elég nagy a hírverés körülötte - valójában kevés kereskedelmileg jelentős egészségügyi termék kifejlesztéséhez járult hozzá, ami miatt egyre hangosabban kétkedés jelent meg a hatékonyságát illetően. Sőt mind többen arról kezdtek beszélni, hogy a fejlődés kevés, a marketingszöveg pedig sok.
A kiábrándultság azonban elsősorban annak a következménye, hogy a technológiai fejlődéssel kapcsolatban kialakult egyfajta általános optimizmus (megyünk a Marsra, jönnek az önjáró autók, a virtuális valóságban fogunk szórakozni és tanulni, mesterséges szerveket nyomtatunk stb.), a mesterséges intelligenciától, különösen pedig a Watsontól pedig gyors sikereket reméltek a gyógyítás területén még a projektben dolgozók is . De a tanulásképes számítógépek bármennyire fejlettek is, nem képesek azonnal átlátni a rendkívül bonyolult problémákat; idő kell nekik.
Cris Ross, a Mayo klinika informatikai igazgatója például kifejtette, hogy az IBM Watson Health klinikai kísérletekben játszott szerepe rendkívül hasznos. A Watson ugyanis "olvasta" a világ teljes tudományos irodalmát az onkológiáról, ismeri a benne szereplő adatokat, információkat. Emellett megérti egy adott esetben a befogadási/kizárási kritériumokat. Ismereteit ezek alapján alkalmazza a betegek kórtörténetének részhalmazára, majd ajánlásokat tesz. A gyógyszeripar is hasznát veszi a problémamegoldó számítástechnikának. A Pfizer adatkészleteit is a Watson elemzi, és ezek alapján keresi a lehetőségeket az új potenciális gyógyszerek megalkotására, elsősorban a rákgyógyításban.
Az algoritmust nem mindig könnyű tanítani
Hogy miért nem jönnek gyorsabban az eredmények, azt John Quackenbush, a Dana-Farber Rákkutató Intézet professzora és igazgatója magyarázta el: "Az MI rendszerek egyik nagy problémája, hogy az algoritmusnak tanulásra, képzésre van szüksége. Éppen ezért jó alkalmazási terület a radiológia, mert több ezer olyan példából tanulhat, ahol egy radiológus már megtalálta a tumort, és hamarosan a rendszer maga is megtanulja megtalálni. A bemeneti adatok jól definiáltak, a kimeneti állapotok korlátozottak. Amikor azonban megpróbálják alkalmazni az MI-t az orvosi döntéshozatalhoz, a feladat összetettebbé válik. Egy sor nehéz kérdéssel szembesülnek ugyanis. Melyek a helyes bemeneti adatok? Szeretnék-e az elemzést a bemeneti adatok egy részhalmazára korlátozni? És mi a megfelelő végpontadat? Mindez aztán kihívássá válik."
A fejlesztések a nehézségek miatt persze nem állnak le. A gyógyszerrezisztens rákfajták ellen például tavaly novemberben indított a Watson Health új projektet a Broad Institute-tal együttműködve. E tumorok ugyanis csak az Egyesült Államokban közel 600 ezer ember haláláért felelősek évente. De eddig a tudósok csak igen kevés esetben tudták kideríteni a gyógyszerrezisztencia okait, emiatt pedig nehéz új, sikeres kezeléseket kialakítani. A Watsonnak ezért az a feladata, hogy a gépi tanulás módszereit is felhasználva segítsen a kutatóknak megérteni , hogy a rákok hogyan válnak ellenállóvá a terápiákkal szemben.
Hogy menyi időbe telik, amíg a Watson és a mesterséges intelligencia képessé válik a "nehéz" kérdések önálló megválaszolására, ma még nehéz volna megmondani. Volt olyan kutatás, amely a Watson ajánlásait összevetette azokkal, amelyeket egy adott kórképre tapasztalt onkológusok adtak, és csak 33 százalékos volt az egyezés, más hasonló vizsgálatok viszont 96 százalékos egyezést mutattak. Azaz még nagy a technológiával kapcsolatos bizonytalanság . Az orvosok javarészt úgy vannak vele, hogy az etika "Ne árts!" szabályát kell betartaniuk akkor is, ha a mesterséges intelligencia az eszköz, amellyel dolgoznak. Amíg utóbbi nem bizonyította, hogy megbízhatóbban értékel, mint az emberek, addig nem hagyatkozhatnak rá. Ha egyszer azonban elérik ezt az állapotot, akkor ez hatalmas áttörést hozhat, hiszen időt takaríthat meg a betegeknek, ami a rákgyógyításban gyakran kritikus tényező. Bár a Watson Health terjed a világban, egyelőre még mindig inkább a jövő, mint a jelen eszköze.
