Mākslīgais intelekts un Covid-19
„MI nav brīnumlīdzeklis“

Kāda vieta atvēlēta mākslīgajam intelektam veselības sektorā, kurā tik svarīga ir komunikācija starp cilvēkiem? Zinātnieks Rahuls Panikers (Rahul Panicker) norāda uz problēmām, kas saistītas ar MI – un uz to, ka pandēmijas laikā tas mums tomēr var palīdzēt. 

Svenja Hofmane (Svenja Hoffmann) un Nataša Holšteina (Natascha Holstein)

Panikera kungs, mēs redzam, ka digitalizācijas un mākslīgā intelekta (MI) tehnoloģijas pamazām ienāk visās dzīves jomās, starp kurām ir arī veselības aprūpe – nozare, kura tradicionāli vairāk vērsta uz tiešu cilvēku mijiedarbību. Kas uzlabotos, ja veselības aprūpē sāktu izmantot mākslīgo intelektu? 

Šajā jomā ir milzīgi daudz iespēju! It īpaši ar globālo veselību saistītajās jomās trūkst kvalificētu aprūpes darbinieku, izglītotu ārstu un speciālistu, kā arī trūkst kvalificēta personāla veselības uzturēšanas sistēmā. Tāpēc algoritmu izmantošana, lai paplašinātu veselības aprūpes darbinieku un veselības sistēmu sasniedzamību, sniedz milzīgas iespējas. Kā mēs varētu, piemēram, apvienot medicīnas speciālistu un primārās aprūpes ārstu spēkus? Izmantojot algoritmus. Iedomājieties, cik daudz efektīvāka būtu dažādu slimību ārstēšana! Vēl viens veids, kā pozitīvi ieviest AI veselības aprūpē, ir izmantojot konkrētas tehnoloģijas, lai noteiktu signālus, kurus cilvēkiem ir grūtāk uztvert, taču ar algoritmu palīdzību tas ir iespējams. Piemēram, salīdzinoši jauna darba rezultāti, kas veikti ar PET skenēšanas (pozitronu emisijas tomogrāfijas) palīdzību, liecina, ka tie spēj paredzēt Alcheimera slimību pacientiem apmēram piecus gadus agrāk nekā tradicionālās diagnostikas metodes. MI savā ziņā piemīt pārcilvēciskas spējas. Trešā iespēja – papildus veselības aprūpei un pārcilvēcisko prasmju paplašināšanai – riska samazināšana. Tas nozīmē, ka MI būtībā var būt atbalsta sistēma tuviniekiem, kas kopj slimniekus, palīdzot samazināt medicīniskās kļūdas. Var minēt vēl citus aspektus, bet šie trīs ir vissvarīgākie. 

Ir zināms, ka cilvēki mēdz kļūdīties, un MI piesaiste varētu palīdzēt no kļūdām izvairīties. Bet arī MI ir cilvēka programmēti, tāpēc man rodas jautājums, vai algoritmi nevar būt tieši tikpat kļūdaini?

Jā, protams. Katrai tehnoloģijai piemīt noteikta kļūdu iespējamība. Un veselības nozarē sekas var būt jo īpaši nopietnas – no nenozīmīgiem veselības traucējumiem līdz pat dzīvībai bīstamiem. Piemēram, gadījumos, kad dzīvību uzturoša sistēma pārtrauc funkcionēt vai nepareizi tiek diagnosticēta nopietna slimība. Tas ir zināms fakts par veselības tehnoloģijām. Bet galvenais jautājums šādos gadījumos ir, vai mēs paši protam šīs lietas izdarīt labāk? Vai mēs varam samazināt kļūdu iespējamību? Svarīgs ir arī jautājums par faktu sagrozīšanu. Pastāv neobjektivitātes ierobežošanas rīki, un tie ir obligāti jāizmanto. Bet pat tad, ja tie tiek piemēroti, ir cilvēki, kurus vienā vai otrā brīdī aizspriedumi ietekmēs. Neobjektivitātei pašā pamatā ir problēma: mūsu „taisnīguma“ definīcija. Mums nav vienotas šī jēdziena definīcijas, un daži formulējumi nav saderīgi ar citiem. Tā ir galvenā problēma. Bet, ja mēs kādu brīdi to atstāsim malā, varam teikt: „Jā, mūsu nolūks ir uzlabot sistēmas.“ Es atļaujos pat vairāk, teikdams, ka runa nav tikai par algoritmu godīgumu, bet arī par godīgas piekļuves nodrošināšanu. Ko mūsu tehnoloģijas nodrošina? Vai tās nodrošina datu vienlīdzību? Vai arī veicina nevienlīdzību? Runa nav tikai par pašiem algoritmiem, bet par to, kur tie tiek izmantoti un kas tos var izmantot. Kurš gūst labumu? Daudzi no šiem jautājumiem krietni pārsniedz MI robežas.  

Covid-19 pandēmijas laikā jūs pats devāt startu MI projektam: CoughAgainstCovid (Klepus pret Covid). Kāda ir tā ideja? 

Ideja ir izanalizēt klepus trokšņus, lai tos dažādos līmeņos salīdzinātu ar kovidslimnieka klepu. Mēs ceram, ka CoughAgainstCovid mēs varēsim izmantot kā testēšanas un skrīninga instrumentu. Tas darbojas šādi: pamatojoties uz algoritma izveidoto klasifikāciju, cilvēki, kuri veic skrīninga testu, tiek sagrupēti, un cilvēkiem ar diagnosticētu augstu saslimstības risku tiek ieteikts veikt koronavīrusa testu. Tātad, ja diagnostikas centrs var testēt, teiksim, 200 cilvēku, CoughAgainstCovid palīdzēs izvērtēt, kuriem 200 cilvēkiem šis tests ir visnepieciešamākais.

Ar ko CoughAgainstCovid ir tik īpašs, ka tas šobrīd ir apsteidzis citus jau notiekošus projektus? 

Kad mēs 2020. gada martā palaidām šo projektu, tas bija eksperiments. Pareizāk būtu teikt: tas bija kā doties makšķerēšanas ekspedīcijā. Mēs nezinājām, vai tas darbosies, vienīgais, kas bija mūsu rīcībā – iepriekšējo pētījumu rezultāti par šo tēmu, piemēram, klepus trokšņu izpēte, lai noteiktu citas elpceļu slimības. Mūsu galvenā motivācija bija tāda, ka projekts varētu būt nozīmīgs, lai gan mēs nezinājām, vai tas izdosies. Pasaulē trūkst resursu, lai pilnvērtīgi testētu uz koronavīrusu. Testu skaits ir ierobežots, tāpat ierobežota ir to ģeogrāfiskā un medicīniskā personāla sadale. CoughAgainstCovid nav nepieciešams nekas vairāk, kā tikai piekļuve telefonam. Tam pat nav obligāti jābūt viedtālrunim. Īstenošanas veidi ir dažādi. Viens – cilvēkam piezvanot uz bezmaksas tālruņa numuru un nodemonstrējot klepu; otrs – klepus trokšņus ierakstā nosūtot pa Whatsapp. Nav nepieciešams lejupielādēt lietotni. Tas ir tieši tas, ko mēs gribējām panākt: nav vajadzīga ne lietotne, ne obligāti viedtālrunis, un tāpēc iespējama liela aptvere. Jau dažu pirmo mēnešu laikā rezultāti bija daudzsološi, un izskatījās, ka tiem varētu būt liela ietekme uz testēšanu.

Kādas ir šī projekta perspektīvas nākotnē? 

Mēs vēlamies to pilnībā ieviest veselības sistēmā. Nebūtu pareizi, ja šis tests būtu tiešā veidā pieejams sabiedrībai, jo MI var raidīt arī viltus signālus, tāpēc ir svarīgi, lai tas tiktu īstenots veselības aprūpes sistēmas uzraudzībā. Mēs arī vēlamies, lai tas tiktu atzīts starptautiski un izplatīts valstīs, kurās ir līdzīgi resursu ierobežojumi. Tādējādi tas dotu labumu cilvēkiem arī citās pasaules daļās un dažādām veselības aprūpes sistēmām.  

Kādas ir vēl MI iespējas, lai mēs spētu kontrolēt Covid-19 un ko var darīt, lai šāda veida pandēmijas nākotnē mēs spētu novērst?

Iespēju ir daudz. Joma, kurā MI efektīvi var ieviest, ir medikamentu izstrāde. Tāpat tas var palīdzēt pilsētām veicināt izpratni par Covid-19 un izstrādāt plānu, kā tikt galā ar attiecīgo situāciju, izmantojot pieejamos resursus. Vēl viens veids: MI izmantošana jaunu riska zonu prognozēšanā, pamatojoties uz iepriekšējiem datiem, un šo prognozi savukārt iestādes var izmantot, rīkojoties proaktīvi. Bet, protams, pastāv robežas. Kad es saku „prognozēt“, tad es ar to domāju, ka MI var izmantot tajā laika posmā, kad vīrusa izplatība jau ir sākusies, lai atklātu, kuri apgabali ir apdraudēti. Tomēr spēt paredzēt vīrusa izplatību vai pandēmijas sākšanos ir patiešām ļoti problemātiski. Mākslīgajam intelektam šādu prasmju nav, jo tas mācās no vēsturiskajiem datiem. Tādas spējas prasa ne tikai zināšanas par vecajiem datiem, bet arī prasmi domāt par iespējamību nākotnē. Pirms, teiksim, 2019. gada oktobra nebija datu, pēc kuriem varētu paredzēt iespējamo pandēmiju. Labākais, ko mēs šobrīd varam darīt, ir apzināt agrīnos signālus. Vajadzētu radīt mehānismu, kurš laikus dod brīdinājuma signālu, pirms kaut kas ir noticis; lai mēs laikus zinātu, ka kaut kas var notikt. 

Kā tas izskatītos realitātē? 

Ir, piemēram, uzraudzības tīkli, kas laikus izsūta brīdinājumus. Šo brīdinājumu realizēšanas atslēga ir datu sistēmu integrēšana, lai parādītu, ka šī ir jauna slimība, kas ir atšķirīga no mums zināmajiem gripas veidiem. Līdz ar to varam secināt: notiek kaut kas ārkārtējs. Galu galā mērķis ir sameklēt novirzi no normas, pieņemot, ka norma ir parastā gripa. Analogi notiek krāpšanas gadījumu atklāšana – aizdomīgas uzvedības atmaskošana. 

Vai jūs uzskatāt, ka līdz ar šo pandēmiju sabiedrības uzmanības centrā ir zināšanas par MI?

Es teiktu – jā un nē. Svarīgākais, ko ir parādījusi pandēmija:  pamatā tomēr MI nav visnepieciešamākā lieta. Daudz nepieciešamāki ir, piemēram, medicīniskā aprīkojuma piegādātāji, maskas, kontaktpersonu izsekošana. Mēs gribam, lai mēs spētu novērst tādus uzliesmojumus, kam nepieciešama atbildīgo personu klātbūtne uz vietas, kā arī iestāžu rīcība. Šīs problēmas nevar novērst ar programmatūras tehnoloģijām. Savā ziņā tas pierāda, ka Silīcija ielejai šādā aspektā ir diezgan ierobežota ietekme. Šajās situācijās tas nav risinājums. Šis tātad bija atbildes „nē“ izklāsts. 

Daļa no „jā“ atbildes ir: MI jomas zinātnieki dara visu, kas ir viņu spēkos, lai palīdzētu. Apliecinājums ir jau manis minētie piemēri: medikamentu izstrāde, rentgenstari un prognozēšanas jeb skrīninga tehnoloģijas – tostarp arī mūsējā. Jomās, kurās tehnoloģijas šķietami palīdz, tās nekavējoties tiek arī liktas lietā. Noteikti arī tāda ir taisnība. Daudzējādā ziņā tas palīdz MI iekļaut kontekstā. Taču MI nav brīnumlīdzeklis.