Зашто нас вештачка интелигенција није спасила од COVIDA-19?

За ефикасну вештачку интелигенцију најважније је имати поуздане податке, што је веома тешко прикупити у глобалној здравственој кризи. Крајем јануара, више од недељу дана пре него што је COVID-19 добио такав назив, болнице у Вухану у Кини, почеле су да испробавају нови метод тестирања болести помоћу вештачке интелигенције. План је обухватао ЦТ (компјутеризовану томографију) плућа, што представља тродимензионално скенирање плућа представљено у најситнијим детаљима. Проучавањем хиљада таквих слика, алгоритам би могао да утврди да ли је упала плућа код одређеног пацијента последица новог вируса или тек последица нечег мање опасног, као што је сезонски грип.

У Сједињеним Државама, кад је вирус почео да се шири у фебруару, таква идеја је могла да заживи. С обзиром на то да одговарајућих тестова није било довољно, то би био прави начин да се велики број људи подвргне таквом прегледу. Међутим, медицински стручњаци нису били баш потпуно сигурни да би такав поступак дао жељене резултате. Иако су многи дијагностички алгоритми добили одобрење од америчке Управе за храну и лекове, као што су, рецимо, за прелом зглоба, очне болести, рак дојке, треба нагласити да су они развијани годинама. Користе се у многим болницама које имају различите врсте пацијената. Стално се испитују њихови недостаци и грешке, стално се дотерују и исправљају.

Да ли је било довољно података о новом вирусу да би се могла направити разлика између једне и друге врсте запаљења плућа? Шта је са благим случајевима, код којих би разлика била мање уочљива и јасна? Пандемија није чекала на одговоре, али медицина је морала. Крајем марта, Уједињене нације и Светска здравствена организација објавиле су извештај о испитивању ЦТ уређаја за снимање плућа и низа других апликација вештачке интелигенције у борби против COVIDA-19. Одмерена бирократска процена је била да скоро ниједан пројекат није достигао „оперативну зрелост“.

Таква ограничења су много старија од кризе, али, свакако, подстакнута самом кризом. Поуздана вештачка интелигенција зависи од способности људи да прикупе податке који ће имати смисла. Пандемија је показала зашто је тешко управљати кризом док је у току. Сетите се само стално променљивих савета о ношењу заштитних маски и коришћењу ибупрофена, о томе како су се доктори разилазили у ставовима кога треба повезати на респиратор и када. Нашим свакодневним активностима управљале су несигурне претпоставке о томе ко се може заразити, а ко умрети и колико ће људи умрети ако не поштујемо мере самоизолације.

Кад успемо да средимо све те доказе, вештачка интелигенција заостаје један корак за нама. Ипак, ми и даље замишљамо да је њена моћ предвиђања боља него наша. Узмимо, на пример, развој лека. Један од највише истицаних експеримената је онај који је обавила компанија DeepMind (у власништву компаније „Гугл“). Компанијин систем АлпхаФорд је шампион у моделовању протеина – предвиђању ситних структура од којих се састоји вирус.

Раздвајање тих структура у лабораторији може трајати месецима. У компанији ДеепМинд тај процес је обављен за неколико дана и она је објавила шему шест протеина у вирусу већ у марту. Модели нису били у потпуности прецизни, како је тим упозорио. Та вест је изазвала другачију реакцију, а то је да се вештачка интелигенција укључила у трку за израду вакцине.

Вест је код оних који су за вакцинацију изазвала тек слегање раменима. Стручњаци кажу да су важни протеини већ откривени у лабораторији без помоћи вештачке интелигенције. Према томе, било би прилично ризично трошити драгоцено време и новац да би се кренуло од почетка и при том, уз помоћ нечег што је настало као производ експерименталног система. Наравно, постоји потенцијална корист употребе вештачке интелигенције у проналажењу метода лечења. Она може да се користи заједно са другим техникама рударења података како бисмо успели да у гомили информација које већ имамо пронађемо оне релевантне да бисмо уочили путеве истраживања који обећавају или проналажењу оних старих који би нам били корисни. На тај начин је пронађен један лек који се тренутно клинички испитује. Вештачка интелигенција би могла да нам пружи увид у то како нови вирус напада тело. Алгоритам би могао да истражи велики број података о пацијентима и утврди који од њих има већу шансу да преживи, а који не.

Опет кажемо, подаци су најважнији, дакле колико смо их прикупили и да ли смо их организовали тако да машине могу да их употребе. Наш здравствени систем не жели да пружи такве податке на којима би се такви системи обучавали. Регулативе о заштити приватности и потпуна одвојеност база података одвратиће вас од било каквог покушаја пре него застареле базе података пуне грешака. Могуће је да ће ова криза унети одређене промене. Можда ће нас натерати да размислимо о томе како се подаци складиште и деле. Можда ћемо овај вирус проучавати и кад се цела ова збрка оконча и заинтересованост спласне и можда ћемо тада добити поузданије податке и бољу вештачку интелигенцију за неку другу пандемију која ће доћи. За сада, не треба да нас изненади то што нас вештачка интелигенција није спасила од ове пандемије.