Технологијата што помогна милиони луѓе секојдневно да ги отклучуваат своите iPhone уреди сега би можела да најде сосема поинаква примена. Наместо препознавање на лица, следната цел е препознавање на раните знаци на невролошки заболувања, пишува WIRED.
Токму тоа е визијата на Донглинг Ванг, еден од клучните инженери кои работеа на развојот на Face ID во Apple. Денес тој е коосновач и извршен директор на стартапот Biosensics AI, компанија која користи вештачка интелигенција за анализа на мозочни снимки и откривање суптилни промени што можат да укажат на заболувања како Алцхајмерова болест, Паркинсонова болест или други невродегенеративни состојби.
Според MIT Technology Review, компанијата верува дека ВИ може да открие шаблони во медицинските снимки кои често остануваат незабележани дури и за искусни радиолози.
Од препознавање лица до препознавање болести
Face ID се смета за една од најнапредните технологии за биометриска идентификација во потрошувачката електроника. За да функционира, системот анализира илјадници точки на човечкото лице и создава прецизен тродимензионален модел.
Истото искуство во обработка на комплексни тродимензионални податоци, според Ванг, денес се применува врз медицински снимки од магнетна резонанца (MRI) и компјутерска томографија (CT).
Наместо лице, алгоритмите анализираат структури на мозокот, барајќи микроскопски промени кои можат да бидат први показатели за развој на сериозни заболувања.
Идејата е лекарите да добијат дополнителен аналитички слој кој ќе помогне при носење одлуки, а не да бидат заменети од вештачката интелигенција — пристап детално опишан во извештајот на MIT Technology Review за компанијата Biosensics ВИ.
Кај голем број невролошки заболувања симптомите стануваат очигледни дури кога веќе настанала значителна штета на мозочното ткиво. Според Alzheimer’s Association, патолошките промени поврзани со Алцхајмеровата болест можат да започнат и повеќе од една деценија пред појавата на првите симптоми.
Токму затоа истражувачите сè повеќе се насочуваат кон технологии што овозможуваат откривање на болеста во најраните фази, кога терапиите и промените во животниот стил би можеле да имаат значително поголем ефект.
ВИ моделите можат да анализираат огромен број снимки и да препознаваат статистички обрасци што тешко би можеле да се забележат со човечко око.
ВИ како асистент, а не како замена за лекарите
Во последните неколку години медицинската дијагностика стана едно од најактивните подрачја за примена на генеративната и предиктивната вештачка интелигенција.
Компании како Google Health, Microsoft, Nvidia и бројни биотехнолошки стартапи инвестираат во модели што помагаат при анализа на рендген снимки, мамографии, MRI и CT скенирања.
Но експертите предупредуваат дека овие системи не треба да се користат како единствен извор за поставување дијагноза.
Според препораките на Светската здравствена организација, ВИ треба да служи како алатка што ќе го поддржи клиничкото одлучување, при што конечната одлука останува кај медицинските професионалци.
Тоа е и пристапот што го промовира Biosensics AI. Компанијата не тврди дека алгоритмите ќе ги заменат невролозите или радиолозите, туку дека ќе им помогнат побрзо да ги идентификуваат пациентите кај кои е потребно подетално испитување.
Голема можност, но и голем предизвик
Иако ВИ покажува сè подобри резултати во медицинската анализа, патот до широка клиничка примена останува долг.
За ваквите системи се потребни огромни количини висококвалитетни медицински податоци, клинички студии и регулаторни одобренија пред тие да станат дел од секојдневната здравствена пракса.
Дополнително, медицинските ВИ модели мора да покажат дека нивните препораки се точни кај различни популации и различни типови пациенти, без пристрасност во резултатите — стандард што го поставува и Светската здравствена организација во своите препораки за употреба на вештачка интелигенција во медицината.
Сепак, интересот за оваа област продолжува да расте. Аналитичарите проценуваат дека токму медицинската дијагностика ќе биде еден од најбрзо растечките сегменти на ВИ индустријата во текот на следната деценија.
За Ванг, преминот од Face ID кон анализа на мозокот можеби изгледа како голем пресврт, но основната идеја останува иста: користење на напредни алгоритми за откривање информации што човекот тешко може да ги забележи.
Разликата е што овојпат целта не е отклучување на паметен телефон, туку можност за порано откривање на болест што може да го промени текот на нечиј живот.
Оваа содржина е генерирана со помош на вештачка интелигенција, но е внимателно проверена, уредена и дополнета од уредничкиот тим на IT.mk, со цел да обезбедиме точни, релевантни и квалитетни информации за читателите.
