Umetna inteligenca (še) ne daje pravih rezultatov v zdravstvu

Področje umetne inteligence na področju zdravstva je šele v zametkih, a so bile dosedanji prvi poizkusi vsaj za javnost predstavljene kot velike zgodbe o uspehu. Zdaj je od teh prvih poizkusov minilo že dovolj časa za nekoliko bolj natančne analize, ki pa kažejo precej drugačno sliko.

Profesor Marzyeh Ghassemi iz univerze MIT je tako objavil strokovni članek v katerem povzema analizo številnih kliničnih preizkusov diagnostike s pomočjo umetne inteligence, ki kažejo na slabše rezultate od pričakovanj. Veliko je primerov, kjer je dolgoročna primerjava rezultatov pokazala slabše rezultate, kot je bilo videti po analizi prvotnih, razmeroma manjših vzorcih s področja diagnostike.

V članku je navedenih tudi več razlogov, zakaj so rezultati slabši od pričakovanj. V večini primerov je težava v kakovosti podatkov, ki nato vplivajo na natančnost delovanja algoritmov. Težava je tudi v samih algoritmih, ki so še razmeroma primitivni. Zaradi tega vsebujejo prikrite preference pri odločanju, ki močno vplivajo na zanesljivost rezultatov.

Profesor Ghassemi tudi poudarja, da algoritmi umetne inteligence, ki so se zelo dobro izkazali na drugih področjih, v medicini pogosto spodletijo. Razlog je ta, ker na tem področju ni jasnega odgovora ali cilja kar se tiče diagnoze, kot ga recimo lahko določimo pri uporabi umetne inteligence pri igranju šaha. Ker ni jasno določenih ciljev, je tudi delovanje in umerjanje algoritmov težavnejše.

Da je pred uporabo umetne inteligence na področju zdravstva še dolga pot do širše uporabe nakazuje tudi nedavna poslovna poteza družbe IBM, ki je odprodala svoj znameniti oddelek Watson Health skupini vlagateljev. Neuradno se govori se o znesku okoli milijard dolarjev. Če je to res, je to le četrtina denarja, ki ga je IBM v zadnjih letih zapravil samo za nakupe družb, ki so jih med tem vključili v Watson Health.

Oddelek je torej celo vrsto let ustvaril nič drugega kot veliko izgubo. Z družbo Watson Health so sodelovale številne ugledne ameriške zdravstvene ustanove, kot so Mayo Clinic, center za boj proti raku in nekatere univerze. Nobeden od začetih projektov ni ustvaril uporabna orodja ali programe, s katerimi bi lahko področje zdravstva avtomatiziralo določene postopke diagnostike. Rezultati klinični testov so celo pokazali, da je Watson v številnih primerih imel 50% ali več napak v primerjavi z diagnostiko strokovnjakov, kar je odločno preveč.

Očitno trenutna stopnja tehnologije umetne inteligence še ni zrela za resno rabo oziroma bo njen prihod počasnejši od dosedanjih pričakovanj, ki so bila umetno pretirana. Toda Ghassemi in drugi strokovnjaki s svojimi ugotovitvami ne želijo odvrniti nadaljnjega razvoja na tem področju. Namesto tega pozivajo k večji kritičnosti do rezultatov in upoštevanju novih spoznanj pri snovanju boljših algoritmov.