Wala gipaak ni Watson ang doktor, ug maayo kaayo

Bisan pa, sama sa daghang uban pang mga natad, ang kadasig sa pag-ilis sa mga doktor sa AI medyo nawala pagkahuman sa sunod-sunod nga mga kapakyasan sa pagdayagnos, ang pagtrabaho sa pagpalambo sa tambal nga nakabase sa AI nagpadayon gihapon. Tungod kay, bisan pa, nagtanyag sila daghang mga oportunidad ug higayon aron mapauswag ang kahusayan sa mga operasyon sa daghang mga lugar niini.

Ang IBM gipahibalo sa 2015, ug sa 2016 nakakuha kini og access sa datos gikan sa upat ka dagkong kompanya sa datos sa pasyente (1). Ang labing inila, salamat sa daghang mga taho sa media, ug sa samang higayon ang labing ambisyoso nga proyekto gamit ang advanced artificial intelligence gikan sa IBM may kalabutan sa oncology. Gisulayan sa mga siyentipiko nga gamiton ang daghang mga kahinguhaan sa datos aron maproseso kini aron mahimo kini nga maayo nga gipahiangay nga mga anti-cancer nga terapiya. Ang long term nga tumong mao ang pagkuha ni Watson sa referee mga pagsulay sa klinika ug mga resulta sama sa usa ka doktor.

1. Usa sa mga visualization sa Watson Health nga medikal nga sistema

Apan, kini nahimo nga watson dili independente nga magtumong sa medikal nga literatura, ug dili usab makakuha og impormasyon gikan sa elektronik nga medikal nga rekord sa mga pasyente. Apan, ang labing bug-at nga akusasyon batok kaniya mao kana pagkapakyas sa epektibong pagtandi sa usa ka bag-ong pasyente sa ubang mga tigulang nga pasyente sa kanser ug pag-ila sa mga simtomas nga dili makita sa unang pagtan-aw.

Adunay, sa tinuud, pipila ka mga oncologist nga nag-angkon nga adunay pagsalig sa iyang hukom, bisan kung kadaghanan sa mga termino sa mga sugyot ni Watson alang sa mga sumbanan nga pagtambal, o ingon usa ka dugang, dugang nga opinyon sa medikal. Daghan ang nagpunting nga kini nga sistema mahimong usa ka maayo nga awtomatiko nga librarian alang sa mga doktor.

Ingon usa ka sangputanan sa dili kaayo maulog-ulog nga mga pagsusi gikan sa IBM mga problema sa pagbaligya sa sistema sa Watson sa mga institusyong medikal sa US. Ang mga representante sa pagbaligya sa IBM nakahimo sa pagbaligya niini sa pipila ka mga ospital sa India, South Korea, Thailand ug uban pang mga nasud. Sa India, gisusi sa mga doktor () ang mga rekomendasyon ni Watson alang sa 638 ka kaso sa kanser sa suso. Ang compliance rate alang sa mga rekomendasyon sa pagtambal mao ang 73%. Mas grabe pa watson Nag-drop out sa Gachon Medical Center sa South Korea, diin ang iyang labing maayo nga mga rekomendasyon alang sa 656 ka mga pasyente sa colorectal cancer mitugma sa mga rekomendasyon sa eksperto sa 49 porsyento lamang sa panahon. Gi-assess kini sa mga doktor Dili maayo ang gibuhat ni Watson sa mga tigulang nga pasyentepinaagi sa dili pagtanyag kanila sa piho nga mga standard nga tambal, ug nakahimo sa kritikal nga sayup sa paghimo sa agresibo nga pagbantay sa pagtambal alang sa pipila nga mga pasyente nga adunay sakit nga metastatic.

Sa katapusan, bisan kung ang iyang trabaho ingon usa ka diagnostician ug doktor giisip nga wala magmalampuson, adunay mga lugar diin siya napamatud-an nga labi ka mapuslanon. Produkto Watson alang sa Genomics, nga naugmad sa pakigtambayayong sa Unibersidad sa North Carolina, Yale University, ug uban pang mga institusyon, gigamit genetic laboratories alang sa pag-andam sa mga taho alang sa mga oncologist. Gi-download ni Watson ang listahan sa file genetic mutation sa usa ka pasyente ug makahimo og usa ka report sa mga minuto nga naglakip sa mga sugyot alang sa tanang importante nga mga tambal ug mga klinikal nga pagsulay. Gidumala ni Watson ang genetic nga impormasyon sa medyo kasayontungod kay kini gipresentar sa mga structured nga mga file ug walay mga ambiguity - bisan adunay mutation o walay mutation.

Ang mga kasosyo sa IBM sa Unibersidad sa North Carolina nagpatik sa usa ka papel sa kahusayan sa 2017. Nakit-an ni Watson ang potensyal nga hinungdanon nga mutasyon nga wala mailhi sa mga pagtuon sa tawo sa 32% niini. gitun-an sa mga pasyente, nga naghimo kanila nga maayong mga kandidato alang sa bag-ong tambal. Bisan pa, wala'y ebidensya nga ang paggamit nagdala ngadto sa mas maayo nga resulta sa pagtambal.

Domestication sa mga protina

Kini ug daghang uban pang mga pananglitan nakatampo sa nagkadako nga pagtuo nga ang tanan nga mga kakulangan sa pag-atiman sa kahimsog gitubag, apan kinahanglan naton pangitaon ang mga lugar diin makatabang gyud kini, tungod kay ang mga tawo dili kaayo maayo didto. Ang ingon nga natad, pananglitan, panukiduki sa protina. Sa miaging tuig, mitumaw ang impormasyon nga kini tukma nga makatagna sa porma sa mga protina base sa ilang pagkasunodsunod (2). Kini usa ka tradisyonal nga buluhaton, labaw pa sa gahum sa dili lamang sa mga tawo, apan bisan sa kusgan nga mga kompyuter. Kung nahibal-an naton ang tukma nga pagmodelo sa pagtuis sa mga molekula sa protina, adunay daghang mga oportunidad alang sa therapy sa gene. Ang mga siyentipiko naglaum nga sa tabang sa AlphaFold atong tun-an ang mga gimbuhaton sa liboan, ug kini, sa baylo, magtugot kanato nga masabtan ang mga hinungdan sa daghang mga sakit.

Figure 2. Protein twisting nga gimodelo sa DeepMind's AlphaFold.

Karon nahibal-an namon ang duha ka gatos ka milyon nga protina, apan bug-os natong nasabtan ang istruktura ug gimbuhaton sa gamay nga bahin niini. Proteins kini mao ang sukaranan nga bloke sa pagtukod sa buhi nga mga organismo. Sila ang responsable sa kadaghanan sa mga proseso nga nahitabo sa mga selula. Giunsa nila pagtrabaho ug kung unsa ang ilang gibuhat gitino sa ilang 50D nga istruktura. Gikuha nila ang angay nga porma nga wala’y mga panudlo, gigiyahan sa mga balaod sa pisika. Sulod sa mga dekada, ang mga pamaagi sa eksperimento mao ang nag-unang pamaagi sa pagtino sa porma sa mga protina. Sa XNUMXs, ang paggamit X-ray crystallographic nga mga pamaagi. Sa miaging dekada, nahimo kini nga himan sa panukiduki sa pagpili. kristal nga mikroskopyo. Sa dekada 80 ug 90, nagsugod ang pagtrabaho sa paggamit sa mga kompyuter aron mahibal-an ang porma sa mga protina. Bisan pa, ang mga resulta wala gihapon makatagbaw sa mga siyentipiko. Ang mga pamaagi nga nagtrabaho alang sa pipila nga mga protina wala molihok alang sa uban.

Sa 2018 na AlphaFold nakadawat og pag-ila gikan sa mga eksperto sa pagmodelo sa protina. Bisan pa, sa panahon nga gigamit niini ang mga pamaagi nga parehas kaayo sa ubang mga programa. Gibag-o sa mga siyentipiko ang mga taktika ug nagmugna og lain, nga gigamit usab ang kasayuran bahin sa pisikal ug geometric nga mga pagdili sa pagpilo sa mga molekula sa protina. AlphaFold naghatag dili patas nga mga resulta. Usahay mas maayo siya, usahay mas grabe. Apan hapit dos-tersiya sa iyang mga panagna naatol sa mga resulta nga nakuha sa mga pamaagi sa eksperimento. Sa sinugdanan sa tuig 2, gihulagway sa algorithm ang istruktura sa daghang mga protina sa SARS-CoV-3 nga virus. Sa ulahi, nahibal-an nga ang mga panagna alang sa Orf2020a nga protina nahiuyon sa mga resulta nga nakuha sa eksperimento.

Dili lamang kini mahitungod sa pagtuon sa internal nga mga paagi sa pagpilo sa mga protina, kondili mahitungod usab sa disenyo. Ang mga tigdukiduki gikan sa inisyatibo sa NIH BRAIN gigamit pagkat-on sa makina paghimo og protina nga makasubay sa lebel sa serotonin sa utok sa tinuod nga panahon. Ang serotonin usa ka neurochemical nga adunay hinungdanon nga papel kung giunsa pagkontrol sa utok ang atong mga hunahuna ug pagbati. Pananglitan, daghang mga antidepressant ang gilaraw aron usbon ang mga senyales sa serotonin nga gipasa taliwala sa mga neuron. Sa usa ka artikulo sa journal nga Cell, gihulagway sa mga siyentista kung giunsa nila paggamit ang advanced mga pamaagi sa genetic engineering paghimo sa usa ka bakterya nga protina nga usa ka bag-ong himan sa panukiduki nga makatabang sa pagsubay sa transmission sa serotonin nga mas tukma kaysa sa karon nga mga pamaagi. Ang mga eksperimento sa preclinical, kasagaran sa mga ilaga, nagpakita nga ang sensor makamatikod dayon sa maliputon nga mga pagbag-o sa lebel sa serotonin sa utok sa panahon sa pagkatulog, kahadlok ug sosyal nga mga pakig-uban, ug pagsulay sa pagka-epektibo sa mga bag-ong psychoactive nga droga.

Ang pagpakig-away batok sa pandemya dili kanunay nga malampuson

Pagkahuman, kini ang una nga epidemya nga among gisulat sa MT. Bisan pa, pananglitan, kung maghisgot kita bahin sa mismong proseso sa pag-uswag sa pandemya, nan sa una nga yugto, ang AI ingon usa ka butang nga napakyas. Gireklamo kana sa mga iskolar Artipisyal nga salabutan dili husto nga matagna ang gilapdon sa pagkaylap sa coronavirus base sa datos gikan sa miaging mga epidemya. "Kini nga mga solusyon maayo nga molihok sa pipila ka mga lugar, sama sa pag-ila sa mga nawong nga adunay usa ka piho nga gidaghanon sa mga mata ug dalunggan. Epidemya sa SARS-CoV-2 Kini ang wala pa nahibal-an nga mga panghitabo ug daghang mga bag-ong variable, busa ang artipisyal nga paniktik nga gibase sa makasaysayan nga datos nga gigamit sa pagbansay niini dili maayo. Gipakita sa pandemya nga kinahanglan naton pangitaon ang uban pang mga teknolohiya ug pamaagi, ”ingon ni Maxim Fedorov gikan sa Skoltech sa usa ka pahayag sa Abril 2020 sa media sa Russia.

Sa paglabay sa panahon adunay bisan pa ang mga algorithm nga daw nagpamatuod sa dako nga kapuslanan sa AI sa pakigbatok sa COVID-19. Ang mga siyentista sa US nakahimo og sistema sa tinglarag sa 2020 aron mailhan ang mga kinaiya nga pattern sa ubo sa mga tawo nga adunay COVID-19, bisan kung wala silay ubang mga sintomas.

Sa diha nga ang mga bakuna nagpakita, ang ideya natawo aron sa pagtabang sa pagbakuna sa populasyon. Mahimo niya, pananglitan pagtabang sa modelo sa transportasyon ug logistik sa mga bakuna. Ingon usab sa pagtino kung unsang mga populasyon ang kinahanglan nga mabakunahan una aron mas paspas ang pag-atubang sa pandemya. Makatabang usab kini sa pagtagna sa panginahanglan ug pag-optimize sa oras ug katulin sa pagbakuna pinaagi sa dali nga pag-ila sa mga problema ug mga bottleneck sa logistik. Ang kombinasyon sa mga algorithm nga adunay padayon nga pagmonitor mahimo usab nga dali nga makahatag kasayuran sa posible nga mga epekto ug mga panghitabo sa kahimsog.

kini sistema gamit ang AI sa pag-optimize ug pagpauswag sa pag-atiman sa panglawas nahibal-an na. Ang ilang praktikal nga mga bentaha gipabilhan; pananglitan, ang sistema sa pag-atiman sa kahimsog nga gihimo sa Macro-Eyes sa Stanford University sa US. Sama sa kaso sa daghang uban pang mga institusyong medikal, ang problema mao ang kakulang sa mga pasyente nga wala magpakita sa mga appointment. Macro nga mga Mata nagtukod ug usa ka sistema nga masaligan nga makatagna kung kinsa nga mga pasyente ang lagmit wala didto. Sa pipila ka mga sitwasyon, mahimo usab niyang isugyot ang mga alternatibong oras ug lokasyon alang sa mga klinika, nga makadugang sa kahigayonan sa pagpakita sa usa ka pasyente. Sa ulahi, ang susama nga teknolohiya gigamit sa lainlaing mga lugar gikan sa Arkansas hangtod sa Nigeria nga adunay suporta, labi na, ang US Agency for International Development i.

Sa Tanzania, ang Macro-Eyes nagtrabaho sa usa ka proyekto nga gitumong pagdugang sa rate sa pagbakuna sa bata. Gisusi sa software kung pila ka dosis sa mga bakuna ang kinahanglan ipadala sa gihatag nga sentro sa pagbakuna. Nakahimo usab siya sa pagtimbang-timbang kung kinsa nga mga pamilya ang mahimong magpanuko sa pagbakuna sa ilang mga anak, apan mahimo silang madani sa angay nga mga argumento ug ang lokasyon sa usa ka sentro sa pagbakuna sa usa ka komportable nga lokasyon. Gigamit kini nga software, ang gobyerno sa Tanzanian nakahimo sa pagdugang sa pagka-epektibo sa programa sa pagbakuna niini sa 96%. ug pakunhuran ang basura sa bakuna ngadto sa 2,42 kada 100 ka tawo.

Sa Sierra Leone, diin nawala ang datos sa kahimsog sa mga residente, ang kompanya misulay sa pagpares niini sa impormasyon bahin sa edukasyon. Nahitabo nga ang gidaghanon sa mga magtutudlo ug ilang mga estudyante ra igo na aron matagna ang 70 porsyento. ang katukma kung ang lokal nga klinika adunay access sa limpyo nga tubig, nga usa na ka tunob sa datos sa kahimsog sa mga tawo nga nagpuyo didto (3).

3. Ilustrasyon sa Macro-Eyes sa AI-driven nga healthcare program sa Africa.

Ang mito sa doktor sa makina wala mawala

Bisan pa sa mga kapakyasan Watson Ang bag-ong mga pamaagi sa pag-diagnostic nagpadayon pa ug gikonsiderar nga labi ka labi ka abante. Ang pagtandi nga gihimo sa Sweden kaniadtong Setyembre 2020. gigamit sa imaging diagnostics sa kanser sa suso nagpakita nga ang labing maayo kanila nagtrabaho sa samang paagi sa usa ka radiologist. Ang mga algorithm gisulayan gamit ang hapit siyam ka libo nga mga imahe sa mammography nga nakuha sa naandan nga screening. Tulo ka mga sistema, nga gitudlo nga AI-1, AI-2 ug AI-3, nakab-ot ang katukma nga 81,9%, 67%. ug 67,4%. Alang sa pagtandi, alang sa mga radiologist nga naghubad niini nga mga imahe ingon ang una, kini nga numero mao ang 77,4%, ug sa kaso sa mga radiologistkinsa ang ikaduha nga naghulagway niini, kini 80,1 porsyento. Ang labing kaayo sa mga algorithm nakahimo usab nga makit-an ang mga kaso nga gimingaw sa mga radiologist sa panahon sa screening, ug ang mga babaye nadayagnos nga masakiton sa wala’y usa ka tuig.

Sumala sa mga tigdukiduki, kini nga mga resulta nagpamatuod niana mga algorithm sa artipisyal nga paniktik makatabang sa pagtul-id sa bakak nga negatibo nga mga pagdayagnos nga gihimo sa mga radiologist. Ang paghiusa sa mga kapabilidad sa AI-1 sa usa ka kasagaran nga radiologist nagdugang sa gidaghanon sa mga nakit-an nga kanser sa suso sa 8%. Ang team sa Royal Institute nga nagpahigayon niini nga pagtuon nagpaabot nga ang kalidad sa AI algorithms magpadayon sa pagtubo. Ang bug-os nga paghulagway sa eksperimento gipatik sa JAMA Oncology.

W sa lima ka punto nga sukdanan. Sa pagkakaron, nasaksihan namo ang usa ka mahinungdanon nga pagpadali sa teknolohiya ug pagkab-ot sa lebel sa IV (taas nga automation), kung ang sistema nga independente nga awtomatikong nagproseso sa nadawat nga datos ug naghatag sa espesyalista sa pre-analyzed nga impormasyon. Kini makadaginot sa panahon, makalikay sa sayop sa tawo ug makahatag ug mas episyente nga pag-atiman sa pasyente. Mao to iyang gi judge pila ka buwan ang nilabay Stan A.I. sa natad sa medisina nga duol niya, prof. Janusz Braziewicz gikan sa Polish Society for Nuclear Medicine sa usa ka pahayag ngadto sa Polish Press Agency.

4. Pagtan-aw sa makina sa medikal nga mga hulagway

Algorithm, sumala sa mga eksperto sama sa prof. Brazievichbisan pa kinahanglanon sa kini nga industriya. Ang rason mao ang paspas nga pagsaka sa gidaghanon sa diagnostic imaging tests. Para lamang sa panahon nga 2000-2010. ang gidaghanon sa mga eksaminasyon sa MRI ug mga eksaminasyon misaka sa napulo ka pilo. Ikasubo, ang gidaghanon sa mga magamit nga espesyalista nga mga doktor nga makahimo niini nga dali ug kasaligan wala modaghan. Adunay usab kakulang sa mga kwalipikado nga mga technician. Ang pagpatuman sa mga algorithm nga nakabase sa AI makadaginot sa oras ug gitugotan ang hingpit nga pag-standardize sa mga pamaagi, ingon man paglikay sa sayup sa tawo ug labi ka episyente, personal nga pagtambal alang sa mga pasyente.

Ingon sa nahitabo, usab forensic nga Medisina makabenepisyo gikan sa pagpalambo sa artificial intelligence. Ang mga espesyalista niini nga natad makatino sa eksaktong oras sa pagkamatay sa namatay pinaagi sa kemikal nga pagtuki sa mga sekreto sa mga ulod ug uban pang mga binuhat nga mokaon sa patay nga mga tisyu. Ang usa ka problema mitungha kung ang mga panagsagol sa mga sekreto gikan sa lainlaing mga lahi sa necrophages gilakip sa pagtuki. Dinhi diin ang pagkat-on sa makina molihok. Ang mga siyentipiko sa Unibersidad sa Albany naugmad usa ka paagi sa artipisyal nga paniktik nga nagtugot sa mas paspas nga pag-ila sa mga espisye sa ulod base sa ilang "chemical fingerprints". Gibansay sa grupo ang ilang programa sa kompyuter gamit ang mga panagsagol sa lainlaing kombinasyon sa kemikal nga mga sekreto gikan sa unom ka espisye sa langaw. Iyang gihubad ang kemikal nga mga pirma sa mga ulod sa insekto gamit ang mass spectrometry, nga nagpaila sa mga kemikal pinaagi sa tukmang pagsukod sa ratio sa masa ngadto sa electric charge sa usa ka ion.

Busa, ingon sa imong makita, bisan pa AI isip investigative detective dili kaayo maayo, kini mahimong mapuslanon kaayo sa usa ka forensic lab. Tingali daghan kaayo ang among gipaabut gikan kaniya sa kini nga yugto, nagpaabut sa mga algorithm nga makapawala sa trabaho sa mga doktor (5). Sa dihang atong tan-awon Artipisyal nga salabutan mas realistiko, nagpunting sa piho nga praktikal nga mga benepisyo imbes sa kinatibuk-an, ang iyang karera sa medisina tan-awon pag-usab nga maayo kaayo.

5. Panan-awon sa sakyanan sa doktor