Dr. Vasile Astărăstoae: Inteligența artificială și medicina (I)

În 2016, Klaus Martin Schwab, fondator și președinte executiv al Forumului Economic Mondial, afirma că inteligența artificială (AI) este a „patra revoluție” industrială după „revoluția mașinilor cu abur”, „revoluția electrică” și „revoluție digitală”, dar cu consecințe mai importante decât a primelor trei la un loc deoarece „va schimba fundamental modul în care trăim, lucrăm și relaționăm unii cu alții. În amploarea și complexitatea sa, schimbarea va fi diferită de orice a experimentat omenirea înainte” (1).

Istoria inteligenței artificiale începe în 1950 cu Alan Turing (faimos la aceea dată, pentru că a spart codul ENIGMA al naziștilor în timpul celui de-al Doilea Război Mondial) care, în lucrarea Computing Machinery and Intelligence (Mașini de calcul și inteligence), își propune să răspundă la întrebarea „pot mașinile să gândească?” și introduce testul Turing pentru a determina dacă un computer poate demonstra aceeași inteligență ca un om. Continuă cu John McCarthy (1927-2011), care inventează termenul de „inteligență artificială” (la o conferință din 1956 de la Dartmouth College) și cu Allen Newell, J.C. Shaw și Herbert Simon, care au creat în același an The Logic Theorist, primul program software AI care a rulat vreodată. Cercetările privind rețelele neuronale și inteligența artificială au cucerit spațiul public și științific după 2012, atunci când algoritmii de învățarea profundă au depășit impedimentele tehnice anterioare (2).

Ce este inteligența artificială?

Inteligența artificială (AI) este „un termen aplicat unei mașini sau unui software și se referă la capacitatea sa de a simula comportamentul uman inteligent, calcule instantanee, rezolvarea problemelor și evaluarea unor noi date bazate pe date evaluate anterior” (3). Encyclopedia Britannica consideră inteligența artificială (AI) drept „capacitatea unui computer digital sau a unui robot controlat de computer de a îndeplini sarcini asociate în mod obișnuit cu ființe inteligente. Termenul este frecvent aplicat proiectului de dezvoltare a sistemelor dotate cu procese intelectuale caracteristice oamenilor, cum ar fi capacitatea de a raționa, de a descoperi sens, de a generaliza sau de a învăța din experiența trecută” (4).

În Oxford Languages găsim AI drept „teoria și dezvoltarea sistemelor informatice capabile să îndeplinească sarcini care necesită în mod normal inteligență umană, cum ar fi percepția vizuală, recunoașterea vorbirii, luarea deciziilor și traducerea între limbi” (5). Ed Burns și colab. consideră că inteligența artificială este „simularea proceselor inteligenței umane de către mașini, în special sisteme informatice. Aplicațiile specifice ale AI includ sisteme expert, procesarea limbajului natural, recunoașterea vorbirii și viziunea artificială” (6). În sfârșit, mai amintim poziția unei mari corporații (IBM), care preferă definiția lui John McCarthy din 2004 „AI este știința și ingineria de a face mașini inteligente, în special programe de calculator inteligente. Este legat de sarcina similară de a folosi computere pentru a înțelege inteligența umană, dar AI nu este necesar să se limiteze la metode care sunt observabile biologic” (7).

Sintetizând, putem spune că inteligența artificială este capacitatea mașinilor de a îndeplini sarcini care sunt de obicei asociate cu inteligența umană și care se exprimă prin folosirea computerelor și mașinilor pentru a imita capabilitățile de rezolvare a problemelor și de luare a deciziilor ale conștiinței umane. Deși diferitele subdomenii ale cercetării AI sunt centrate pe anumite obiective și pe utilizarea unor instrumente specifice, obiectivele comune includ raționamentul, reprezentarea cunoștințelor, planificarea, învățarea, procesarea limbajului natural, percepția și suportul pentru robotică.

Inteligența artificială (AI) a câștigat astăzi o importanță publică prin gama largă de domenii unde există aplicațiile sale. Practic, uneori, fără să conștientizăm, întreaga noastră viață este influențată de AI. O întâlnim în comerțul electronic, în administrație, în educație, în stilul de viață, în industrie, în agricultură, în jocuri, în rețelele de comunicare virtuală, în finanțe, în astronomie, în managementul traficului, în armata etc. (8, 9, 10, 11, 12, 13, 14).

În medicină, inteligența artificială a revoluționat tehnologiile medicale și are multe aplicații în specialități, care necesită a prelucra o cantitate mare de date (15). Ea a fost utilizată pentru a produce o serie de instrumente, care le pot permite profesioniștilor din domeniul sănătății să ofere pacienților și societății o calitate mai bună a a asistenței medicale prin efectuarea unui diagnostic precoce, reducerea complicațiilor, optimizarea tratamentului (oferirea de opțiuni mai puțin invazive și mai ieftine) și reducerea duratei de spitalizare (16). Instrumentele cu AI încorporat au căpătat dimensiuni tot mai mici și au devenit mobile, ceea ce a determinat răspândirea lor (17). Au apărut numeroase aplicații, în toate specialitățile medicale. Cu titlu exemplificativ pot fi menționate:

cardiologia – pentru detectarea precoce a fibrilației atriale (AliveCor aprobat FDA în 2014 sau Kardia) (18);

pneumologia – unde poate servi ca instrument de sprijin a deciziei în cazul interpretării rezultatelor testelor funcționale pulmonare (19);

endocrinologia – pentru monitorizarea continuă a glicemiei la pacienții cu diabet zaharat (20, 21);

nefrologia – pentru predicția scăderii ratei de filtrare glomerulară la pacienții cu boală polichistică renală (22) și pentru stabilirea riscului de nefropatie progresivă cu IgA (23);

gastroenterologia – pentru a procesa imagini din endoscopie și ultrasunete pentru a diagnostica boala de reflux gastroesofagian, gastrita atrofică, metastaze în cancerul colorectal și carcinomul esofagian cu celule scuamoase (24, 25, 26, 27, 28, 29).

Cele mai explorate domenii au fost diagnosticul histopatologic al cancerului și imagistica medicală asistate de AI. Cercetătorii de la Google AI Health au creat în 2018 un algoritm, LYNA (Lymph Node Assistant), care a analizat mostre de țesut colorate pe preparate histologice pentru a identifica tumorile metastatice ale cancerului de sân din ganglionii limfatici și a clasificat corect un eșantion în 99% din cazuri, reducând la jumătate timpul mediu de examinare (30). Un algoritm bazat pe inteligență artificială, Paige.ai, este capabil să diagnosticheze cancerul histopatologic cu mare acuratețe (31). Algoritmul AI numit DLAD (Deep Learning based Automatic Detection), creat în 2018, de cercetătorii din Seul pentru a analiza radiografiile toracice, a detectat creșterea anormală a celulelor și a depășit în performanță 17 din 18 medici (30). O meta-analiză, care a comparat performanța software-lor și a radiologilor în domeniul diagnosticului, a subliniat însă că 99% dintre studiile publicate nu aveau un design fiabil și rezultatele lor nu puteau fi validate. Aceste constatări susțin necesitatea unei validări extinse a tehnologiilor bazate pe IA prin studii clinice riguroase (32).

Tehnologiile medicale bazate pe inteligență artificială au fost întâmpinate cu entuziasm de populația generală, de mediul de afaceri și parțial de lumea medicală.

Populația se iluzionează cu ideea falsă că AI nu greșește (sau greșește mai puțin decât omul) și că AI va permite un model de medicină 4P (predictiv, preventiv, personalizat și participativ) și, prin urmare, autonomia pacientului se va exprima în moduri care altfel nu ar fi posibile (33).

Mediul de afaceri a realizat că apare o nouă piață și noi oportunități. Mari giganți tehnologici care nu erau asociați în mod tradițional cu sănătatea (Google, IBM și Microsoft) s-au orientat spre AI medical și domină piața (34). Un Raport din 2020 estimează că piața AI pentru sănătate va crește de zece ori între 2020 și 2026, ajungând la 45,2 miliarde de dolari în 2026 (35).

Lumea medicală a sperat că tehnologia cu AI le vor permite lucrătorilor din domeniul sănătății să se concentreze asupra problemelor reale ale pacienților și vor lăsa mașinilor inteligente toate activitățile care pot fi realizate de sistemele informatice (16) cu atât mai mult cu cât inteligența artificială are capacitatea de a accesa cantității mari de date digitale pe care le poate procesa mult mai rapid și mai eficient decât poate orice om.

Realitatea arată că atât populația cât și medicii au avut și au așteptări practic imposibil de realizat. Inteligența artificială, deoarece simulează inteligența umană, are limitări de netrecut în tentativa de a înlocui medicul om. Actul medical are nu numai suport tehnico-științific, dar și o încărcătură puternică etico-psihologică. În medicină, vorbim de compasiune, empatie, inteligență afectivă – elemente care nu pot fi cuprinse într-un algoritm. În plus, AI deja a creat noi probleme ce îngrijorează pe mulți profesioniști. Aceste afirmații vor fi argumentate în postarea viitoare.

Citiți continuarea articolului

Autor: Dr. Vasile Astărăstoae

Bibliografie

1. Schwab K. The Fourth Industrial Revolution: what it means and how to respond. World Economic Forum. 2016. http://www.weforum.org/agenda/2016/01/the-fourth-industrial-revolution-what-it-means-and-how-to-respond/
2. Russell, Stuart J., Norvig, Peter. Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th ed.). Hoboken: Pearson. 2021
3. Amisha, Malik P, Pathania M, Rathaur VK. Overview of artificial intelligence in medicine. J Family Med Prim Care. 2019 Jul;8(7):2328-2331. doi: 10.4103/jfmpc.jfmpc_440_19. PMID: 31463251; PMCID: PMC6691444.
4. Copeland, B.J., Artificial intelligence, Encyclopaedia Britannica. Last Updated: Sep 7, 2023, http://www.britannica.com/technology/artificial-intelligence
5. Oxford Languages, artificial intelligence, Oxford University Press, 2023, consultat 11.08.2023 languages.oup.com/google-dictionary-en/Tech
6. Burns, E., Laskowski, N., Tucci, L., Artificial intelligence (AI), Tech Accelerator. A guide to artificial intelligence in the enterprise, Tech Target, 2023, http://www.techtarget.com/searchenterpriseai/definition/AI-Artificial-Intelligence
7. International Business Machines (IBM), What is artificial intelligence? Accesat pe 9.09.2023 http://www.ibm.com/topics/artificial-intelligence
8. Biswal, A., AI Applications: Top 18 Artificial Intelligence Applications in 2023, Simplilearn tutorials, Lesson 2, Last updated on Aug 21, 2023 http://www.simplilearn.com/tutorials/artificial-intelligence-tutorial/artificial-intelligence-applications
9. Marr, B., 15 Amazing Real-World Applications Of AI Everyone Should Know About, Forbes, May 10, 2023, www.forbes.com/sites/bernardmarr/2023/05/10/15-amazing-real-world-applications-of-ai-everyone-should-know-about/?sh=15649dce85e8
10.Baran, Remigiusz; Dziech, Andrzej; Zeja, Andrzej „A capable multimedia content discovery platform based on visual content analysis and intelligent data enrichment”. Multimedia Tools and Applications, 1 June 2018, 77 (11): 14077–14091. doi:10.1007/s11042-017-5014-1.
11. Mohan, Jaya Preethi; Tejaswi, N. A Study on Embedding the Artificial Intelligence and Machine Learning into Space Exploration and Astronomy”. Emerging Trends in Computing and Expert Technology. Lecture Notes on Data Engineering and Communications Technologies. Vol. 35., 2019, Springer International Publishing. pp. 1295–1302. doi:10.1007/978-3-030-32150-5_131.
12. Busby, Mattha. Revealed: how bookies use AI to keep gamblers hooked. The Guardian. 30 April 2018 http://www.theguardian.com/technology/2018/apr/30/bookies-using-ai-to-keep-gamblers-hooked-insiders-say
13. Wakefield, Jane, How artificial intelligence may be making you buy things. BBC News. 9 November 2020. http://www.bbc.com/news/technology-54522442
14. Sajid, Haziqa, AI In Education: 5 Practical Applications, v7 labs, March 3, 2023 http://www.v7labs.com/blog/ai-in-education
15. Peng Y, Zhang Y, Wang L. Artificial intelligence in biomedical engineering and informatics: an introduction and review. Artif Intell Med. (2010) 48:71–3. doi: 10.1016/j.artmed.2009.07.007
16. Briganti, G., Le Moine, O., Artificial Intelligence in Medicine: Today and Tomorrow. Front. Med. 7, 27, 2020, doi: 10.3389/fmed.2020.00027 www.frontiersin.org/articles/10.3389/fmed.2020.00027/full
17. Steinhubl SR, Muse ED, Topol EJ. The emerging field of mobile health. Sci Trans Med. (2015) 7:283rv3. doi: 10.1126/scitranslmed.aaa3487
18. Halcox JPJ, Wareham K, Cardew A, Gilmore M, Barry JP, Phillips C, et al. Assessment of remote heart rhythm sampling using the AliveCor heart monitor to screen for atrial fibrillation: the REHEARSE-AF study. Circulation. (2017) 136:1784–94. doi: 10.1161/CIRCULATION AHA.117.030583
19. Topalovic M, Das N, Burgel PR, Daenen M, Derom E, Haenebalcke C, et al. Artificial intelligence outperforms pulmonologists in the interpretation of pulmonary function tests. Eur Respirat J. (2019) 53:1801660. doi: 10.1183/13993003.01660-2018.
20. Lawton J, Blackburn M, Allen J, Campbell F, Elleri D, Leelarathna L, et al. Patients’ and caregivers’ experiences of using continuous glucose monitoring to support diabetes self-management: qualitative study. BMC Endocrine Disord. (2018) 18:12. doi: 10.1186/s12902-018-0239-1
21. Christiansen MP, Garg SK, Brazg R, Bode BW, Bailey TS, Slover RH, et al. Accuracy of a fourth-generation subcutaneous continuous glucose sensor. Diabet Technol Therapeut. (2017) 19:446–56. doi: 10.1089/dia.2017.0087
22. Niel O, Boussard C, Bastard P. Artificial intelligence can predict GFR decline during the course of ADPKD. Am J Kidney Dis Off J Natl Kidney Found. (2018) 71:911–2. doi: 10.1053/j.ajkd.2018.01.051
23. Geddes CC, Fox JG, Allison ME, Boulton-Jones JM, Simpson K. An artificial neural network can select patients at high risk of developing progressive IgA nephropathy more accurately than experienced nephrologists. Nephrol Dial Transplant. 1998 Jan;13(1):67-71. doi: 10.1093/ndt/13.1.67. PMID: 9481717.
24. Yang YJ, Bang CS. Application of artificial intelligence in gastroenterology. World J Gastroenterol. (2019) 25:1666–83. doi: 10.3748/wjg.v25.i14.1666
25. Fernández-Esparrach G, Bernal J, López-Cerón M, Córdova H, Sánchez-Montes C, Rodríguez de Miguel C, et al. Exploring the clinical potential of an automatic colonic polyp detection method based on the creation of energy maps. Endoscopy. (2016) 48:837–42. doi: 10.1055/s-0042-108434
26. Pace F, Buscema M, Dominici P, Intraligi M, Baldi F, Cestari R, et al. Artificial neural networks are able to recognize gastro-oesophageal reflux disease patients solely on the basis of clinical data. Eur J Gastroenterol Hepatol. (2005) 17:605–10. doi: 10.1097/00042737-200506000-00003
27. Lahner E, Grossi E, Intraligi M, Buscema M, Corleto VD, Delle Fave G, et al. Possible contribution of artificial neural networks and linear discriminant analysis in recognition of patients with suspected atrophic body gastritis. World J Gastroenterol. (2005) 11:5867–73. doi: 10.3748/wjg.v11.i37.5867
28. Ichimasa K, Kudo SE, Mori Y, Misawa M, Matsudaira S, Kouyama Y, et al. Artificial intelligence may help in predicting the need for additional surgery after endoscopic resection of T1 colorectal cancer. Endoscopy. (2018) 50:230–40. doi: 10.1055/s-0043-122385
29. Yang HX, Feng W, Wei JC, Zeng TS, Li ZD, Zhang LJ, et al. Support vector machine-based nomogram predicts postoperative distant metastasis for patients with oesophageal squamous cell carcinoma. Br J Cancer. (2013) 109:1109–16. doi: 10.1038/bjc.2013.379
30.Greenfield, Daniel, Artificial Intelligence in Medicine: Applications, implications, and limitations, SINT Blog, June 19, 2019, sitn.hms.harvard.edu/flash/2019/artificial-intelligence-in-medicine-applications-implications-and-limitations/
31. Campanella G, Hanna MG, Geneslaw L, Miraflor A, Silva VWK, Busam KJ, et al. Clinical-grade computational pathology using weakly supervised deep learning on whole slide images. Nat Med. (2019) 25:1301–9. doi: 10.1038/s41591-019-0508-1
32. Liu X, Faes L, Kale AU, Wagner SK, Fu DJ, Bruynseels A, et al. A comparison of deep learning performance against health-care professionals in detecting diseases from medical imaging: a systematic review and meta-analysis. Lancet Digit Health. (2019) 1:e271–97. doi: 10.1016/S2589-7500(19)30123-2
33. Orth M, Averina M, Chatzipanagiotou S, Faure G, Haushofer A, Kusec V, et al. Opinion: redefining the role of the physician in laboratory medicine in the context of emerging technologies, personalised medicine and patient autonomy (‘4P medicine’). J Clin Pathol. (2019) 72:191–7. doi: 10.1136/jclinpath-2017-204734
34. Katznelson G, Gerke S. The need for health AI ethics in medical school education. Adv Health Sci Educ. 2021; 26:1447–58. doi.org/10.1007/s10459-021-10040-3.
35. Markets and Markets Report (2020). Artificial Intelligence in Healthcare Market Size 2021. http://www.marketsandmarkets.com/Market-Reports/artificial-intelligence-healthcare-market-54679303.html

Citiți și:
Dileme etice în medicină
Vor dispărea medicii? Alexandru Rafila, despre cum vor decurge consultaţiile după digitalizarea Sănătății

yogaesoteric
21 octombrie 2023