Вы бы доверились роботу со скальпелем?
Рост искусственного интеллекта вызвал предупреждения о массовых потерях рабочих мест, если работу, выполняемую в настоящее время людьми, включая медицинскую помощь, возьмут на себя компьютеры и роботы.
В этой утопии, пациенты могут лечиться в больницах, где не хватает врачей или медсестер. Они могли бы эффективно перейти от диагностических сканеров к роботам для лечения, не видя человеческого лица.
Больницы без врачей могут показаться заманчивыми для руководителей и политиков, обеспокоенных нехваткой рабочей силы или низким моральным духом персонала.
Но сегодня используются хирургические роботы с дистанционным управлением, управляемые хирургами. Робот не контролирует скальпель - это делает хирург. Технологии все еще далеки от создания автономных хирургических роботов.
Однако тип искусственного интеллекта, называемый "машинным" обучением, изменяет медицину, тихо, но глубоко, так, что это повлияет на хирургов в течение следующих десятилетий.
Что такое машинное обучение?
Искусственный интеллект - это зонтичный термин для компьютерных систем, которые могут выполнять задачи, обычно требующие человеческого интеллекта, такие как визуальное восприятие, принятие решений, распознавание речи и перевод между языками.
Машинное обучение в его более ранних формах было сведена на нет сложностью правил, которые должны были быть включены в компьютерную программу, чтобы он мог выполнять одну конкретную задачу.
Например, программа, которая могла бы обыграть гроссмейстера в шахматы, понятия не имела бы, как играть в крестики-нолики.
Большой шаг вперед был сделан в двух областях - машинном обучении и глубоком обучении.
Машинное обучение (иногда называемое неконтролируемым обучением) использует алгоритмы, способные учиться и реагировать на данные, корректировать и улучшать свою работу в ответ на обратную связь.
Не нужно учить его шахматным правилам или испанской грамматике. Вы просто показываете ему данные из множества игр или текстов, и он работает так, чтобы не попасть в эти примеры. Опыт заключается в распознавании закономерностей из больших массивов данных.
Глубокое изучение конструирует алгоритмы, которые могут справиться с высокой степенью сложности, имитируя нейронные сети человеческого мозга.
Эти искусственные нейронные сети означают, что каждый узел сети может справиться с одной небольшой частью сложной задачи.
Будущий потенциал
Большинство исследователей сходятся во мнении, что будущее искусственного интеллекта заключается в улучшении и оказании помощи хирургам, а не в замене хирургов.
Дополнительная реальность, в которой информация о пациенте может быть передана хирургу в режиме реального времени во время операции, является еще одной технологией, уже применяемой на практике.
Искусственный интеллект может лишь заострить внимание на всех точках данных, имеющихся вокруг этого пациента, и сравнить их с сотнями тысяч людей, данные которых имеются в наличии. Человек не может сделать это вручную.
Это может свидетельствовать о том, что это вмешательство может не сработать на этом пациенте, что было бы не очевидно раньше. Более ранний диагноз благодаря более быстрому и точному считыванию результатов сканирования может означать, что рак выявляется раньше, поэтому операция проводится на более ранней стадии.
Некоторые исследователи считают, что роботизированные хирурги, управляемые искусственным интеллектом, могут быть возможны.
Будущие возможности искусственного интеллекта могут быть интереснее, чем проектируемые роботы научной фантастики.
Сотрудничество между компьютерными алгоритмами - с их способностью синтезировать и определять закономерности в огромных массивах данных - и квалифицированными хирургами, способными разобраться в "беспорядочности" человеческого тела, может повысить уровень хирургии во всем мире, а также освободить хирургов от трудоемкой бумажной работы.
Тем не менее, прежде чем эти технологии окажутся перед нами, предстоит преодолеть значительные трудности. Не в последнюю очередь это убеждает широкую общественность в том, что их медицинские данные находятся в безопасности в руках Национальной службы здравоохранения и частных технологических компаний, с которыми они сотрудничают в сфере здравоохранения.