ადამიანის გონების საზღვრები, ხელოვნური ინტელექტი და მედიცინის მომავალი

საკუთარი აღქმის არასაკმარისობის აღიარება და მეტის სწავლის მცდელობა მთელი მეცნიერებისა და ტექნოლოგიის არსია. მედიცინაში ეს სტეტოსკოპის, მიკროსკოპისა და ელექტროკარდიოგრაფიის სახით გამოიხატა. ახლა უბრალო ტექნოლოგიაზე მეტი მოვლენის წინაშე ვართ — ხელოვნური ინტელექტი!

სამედიცინო ცოდნა მუდმივად ახლდება და სწრაფად იზრდება, მაგრამ ყველაფერს სრულად ვერ ვადევნებთ თვალს და კომპიუტერის დახმარებას ვიყენებთ/უნდა ვიყენებდეთ. გადაწყვეტილებისთვის მეტი დაფიქრება გვჭირდება, დრო კი არ გვყოფნის. ინფარქტისა და არითმიის დიაგნოსტიკაში უმნიშვნელოვანეს ელექტროკარდიოგრამას (ეკგ) დღეს საუკეთესოდ სპეციალიზებული პროფესიონალები — კარდიოლოგები, სასწრაფოს ექიმები — აფასებენ, თუმცა ახლოა დღე, როცა კომპიუტერი ყველასთვის გასაგებ სწორ დეტალურ დასკვნას მოგვცემს. ექიმი მკურნალობაზე უკეთ კონცენტრირდება. დღევანდელი კვლევები მხოლოდ მომენტის სურათია: ტკივილი ან გულის ფრიალი გქონდათ, სასწრაფოში მისვლისას გაიარა და ეკგ ნორმალურია. თუ ამის ნაცვლად ჭკვიანი საათი/ სამაჯური ალგორითმებით რიტმს მუდმივად იწერდა და აანალიზებდა, შეუმჩნეველი პრობლემები უფრო ადრე იქნებოდა ნავარაუდევი. ყოველწლიურად ათიათასობით ადამიანი გულის უეცარი პრობლემებით კვდება…

მედიცინას ეს ალგორითმები ჩამოაყალიბებს; კითხვაა, სპეციალისტები ცვლილებას თავად წარმართავენ თუ გარედან დააკვირდებიან. კლინიკური აზროვნების უგულებელყოფა შეუძლებელია. როგორც ჩანს, ექიმები მომავალი პროფესიული სფეროს ნაწილის დაკარგვის ფასად მანქანებს ასწავლიან და მენტორობას გაუწევენ. ამას ახლაც ვხედავთ. მაგალითად IBM-ის ხელოვნური ინტელექტი Watson კლინიკურ ონკოლოგებთან ერთად ვითარდება; ისინი დიაგნოსტიკისა და მკურნალობის ალგორითმებს ასწავლიან.

კომპიუტერები სწორი დიაგნოზისა და მკურნალობის გადაწყვეტილებასთან ერთად ექიმის შეცდომებსაც სწავლობენ, რაც ზოგ შეცდომას, განმეორებით ანალიზსა და ზედმეტ ხარჯს აიცილებს. ადამიანის მთელი ისტორიის — დაავადებების, წამლების, გენეტიკის — და ცხოვრების წესის — კვების, ვარჯიშის, მოწევის, გარემოს — სწრაფი ანალიზით შეიძლება მომავალი პრობლემები ან მკურნალობის პასუხი იწინასწარმეტყველონ.

მანქანური სწავლით მედიცინა ახალი გუნდური თამაში გახდება. კარგ მოთამაშეებს მოითხოვს: უმნიშვნელოვანესი სტატისტიკისა და კომპიუტერული მეცნიერების მცოდნე, ალგორითმის შექმნისა და მოწესრიგების უნარის მქონე ექიმები იქნებიან.

განათლება ამ საჭიროებებს უნდა მოერგოს, რადგან გამოსაშვები მოთხოვნები მოძველდა. მომავალ ექიმებს მონაცემთა მეცნიერება, სტატისტიკა და გამოყენებითი კლინიკური ალგორითმებიც უნდა ასწავლონ.

მონაცემთა მეცნიერების ინტეგრაცია ისეთი რთული და შორი არ არის. ადრე უჯრედულ ბიოლოგიასა და გენეტიკაზეც ასე ფიქრობდნენ, ახლა კი კვლევის ცენტრშია და ყველა ექიმი სწავლობს. თუ ინფორმატიკისა და მედიცინის შეერთებას სასწრაფოდ დავიწყებთ და გავაგრძელებთ, 21. საუკუნის ექიმებს მონაცემების დამუშავების აღჭურვილობა ექნებათ და პრობლემებს ოსტატურად გადაჭრიან.

რა არის ალგორითმი?

ალგორითმი პრობლემის გადასაჭრელად შექმნილი გზაა: „პრობლემა + ალგორითმი = გადაწყვეტა“. მხოლოდ მედიცინას არ ეკუთვნის, თუმცა ყველაზე ინტენსიურად აქ და ინჟინერიაში გამოიყენება. ჯანდაცვის ხელოვნური ინტელექტი ათასობით, უსაზღვრო რაოდენობის ალგორითმის ცოდნისთვის იქმნება. უკეთ გასაგებად ქვემოთ მაგალითია:

ტკიპის მიმაგრებით მოსული ადამიანების მართვის ალგორითმი