Kanadští výzkumníci z Université de Montréeal a St. Lawrence College se domnívají, že algoritmy strojového učení mohou být v klinické medicíně efektivnější než lidé. S důležitými rozhodnutími lékařů by v budoucnu mohly pomáhat, a zlepšit tak celkovou zdravotní péči.
Konzultace mezi lékaři o chystaném zákroku nebo léčbě jsou běžné – co kdyby ale druhý názor poskytla umělá inteligence?
To právě podle dvojice kanadských vědců Marca Lanovaze a Kievy Hranchuk nejen pokročilé algoritmy strojového učení zvládnou, ale jsou v tom inherentně lepší než sami lékaři.
Takhle budoucnost medicíny pravdepodobně nevypadá – zatím jde spíše o chytrý software. Zdroj: Pixabay
Nikoli náhražka, nýbrž výpomoc
Jejich konkrétní aplikace algoritmů se zaměřila na behaviorální medicínu a s ní související rozhodnutí, které musí lékaři dělat. Zkompilovali dostupná data o 1 024 jednotlivcích, jichž se behaviorální terapie týká.
Dostupná data poté využili v rámci AI algoritmu. Výsledky rozhodnutí, které na jejich základě udělal model strojového učení, porovnali s rozhodnutími 5 profesionálních behaviorálních analytiků.
Behaviorální analytici v 75 % případů došli ke stejnému závěru jako model strojového učení; podle rozboru kanadských vědců však model udělal méně chybných rozhodnutí než analytici.
Pro vědce jde o pozitivní výsledek, který povede k dalšímu vývoji modelů a jejich rozšíření mezi profesionály. Cílem pokročilých algoritmů nemá být nahrazení lékařů, ale naopak zlepšení jejich práce – pomoc při rozhodování v komplexních situacích a zlepšení individuální lékařské péče a klinické medicíny.
Oba vědci věří, že jednoho dne by doktoři mohli technologii využít třeba při rozhodnutí, zda pokračovat v konkrétních případech s péčí o pacienty s depresí, úzkostmi nebo ADHD, nebo zda je již vhodnější léčbu ukončit.
Umělá inteligence by tak – paradoxně – mohla pomoci ve zlepšení lékařské péče na individuální bázi.
Zdroj: University of Montréal
