Искусственный интеллект и коронавирус
«Искусственный интеллект — это не чудо-оружие»

Svenja Hoffmann, Natascha Holstein

Господин Паникер, сегодня мы видим, что цифровизация и технологии искусственного интеллекта (ИИ) все больше и больше проникают во все сферы нашей жизни. К ним также относится здравоохранение — сфера, которая традиционно ориентирована на непосредственное взаимодействие между людьми. Как внедрение искусственного интеллекта может улучшить медицинское обслуживание?

В этой сфере существуют огромные возможности! В области глобального здоровья наблюдается дефицит квалифицированного младшего и среднего медицинского персонала, врачей и специалистов, также квалифицированного персонала не хватает в сфере государственного здравоохранения. В этом смысле хорошей возможностью для ИИ представляется использование алгоритмов для расширения области применения медицинского персонала и систем здравоохранения.  Как, например, мы могли бы объединить усилия медицинского специалиста с врачом — на первичном этапе оказания медицинской помощи? С помощью алгоритмов. Представьте эффект, которого можно добиться при лечении различных заболеваний! Еще одним примером положительных результатов внедрения ИИ в здравоохранении может стать использование определенных технологий для обнаружения сигналов, которые с трудом определяются человеком, но могут быть определены с помощью алгоритмов. Так, например, результаты относительно новых работ, проведенных с помощью ПЭТ-сканирования (позитронно-эмиссионной томографии), показывают, что сегодня есть возможность на пять лет раньше предсказать возникновение у пациентов болезни Альцгеймера — по сравнению с традиционными методами диагностики. И в определенной степени это результат сверхчеловеческих способностей ИИ. Третья возможность — наряду с расширением доступности здравоохранения и сверхчеловеческими способностями — это минимизация риска. Это означает, что ИИ может стать системой поддержки для родственников, ухаживающих за больными, и поможет снизить вероятность медицинских ошибок. Я мог бы назвать еще несколько пунктов, но это — самые важные возможности.

Известно, что люди допускают ошибки, а благодаря использованию ИИ их можно было бы избежать. Но ведь ИИ программируется людьми, и поэтому возникает вопрос: а не могут ли алгоритмы быть изначально ошибочными — именно по этой причине?

Да, конечно, любая технология имеет определенную вероятность сбоя. И именно в здравоохранении последствия могут оказаться действительно серьезными: они могут варьироваться от небольших нарушений до опасных для жизни последствий. Например, если откажет система жизнеобеспечения или будут неправильно диагностированы серьезные заболевания. Это известный факт в технологиях здравоохранения. Но вопрос, который мы задаем себе в первую очередь, звучит следующим образом: можем ли мы что-либо улучшить? Сможем ли мы уменьшить вероятность ошибок? В этом случае также важен вопрос искажения информации. Существуют инструменты для ограничения предвзятости, которые должны использоваться в обязательном порядке. Но даже в случае их применения найдутся люди, в той или иной мере подверженные предрассудкам. Существует фундаментальная проблема с самой этой предвзятостью: наше определение «справедливости». У нас нет единого определения этого концепта, и некоторые объяснения несовместимы с другими. Это основная проблема. Но если мы на минуту отбросим подобное сомнение в сторону, то можем сказать: да, мы намерены улучшать наши системы. Я бы даже сделал еще один шаг вперед, отметив, что речь идет не только о том, чтобы сделать алгоритмы справедливыми, а скорее о том, чтобы сделать справедливым доступ к ним. Что позволяют делать наши технологии? Обеспечивают ли они равенство в получении данных? Или они поддерживают неравенство? В этом случае речь идет не только о самих алгоритмах, но и о том, где их используют, и кто может их использовать. Кто является выгодоприобретателем? Многие из этих вопросов выходят далеко за рамки ИИ.

Во время пандемии коронавируса вы сами запустили проект, связанный с ИИ: CoughAgainstCovid («Кашель против ковида»). Что это за идея?

Идея заключается в анализе звуков при кашле с последующим их сопоставлением — на нескольких уровнях — с кашлем заболевшего коронавирусом. Мы надеемся, что мы сможем использовать CoughAgainstCovid в качестве инструмента сортировки и скрининга. Мы делим людей, проходящих скрининговый тест, на группы в соответствии с созданной алгоритмом классификацией и рекомендуем людям с высоким риском заболеваемости пройти тест на коронавирус. Если диагностический центр может тестировать, скажем, 200 человек в день, CoughAgainstCovid может помочь оценить, кто эти 200 человек, которым следует сдать анализы.

В чем особенность приложения CoughAgainstCovid, почему оно опередило другие проекты, тестируемые в настоящий момент?

Когда мы запустили проект в марте 2020 года, он был экспериментальным. Я бы сказал так: это было сродни рыболовной экспедиции. Мы не знали, будет ли это работать, все, что у нас было — это результаты предыдущих исследований, проведенных по этому вопросу, например, изучение звуков кашля при выявлении других респираторных заболеваний. Наша основная мотивация заключалась в том, что проект может возыметь большое действие, если сработает, хотя мы даже не знали, удастся ли это. В мире недостаточно ресурсов для проведения полномасштабного тестирования на коронавирус. Ограничено как количество самих тестов, так и распределение медицинских кадров и географическое распределение тестов. Для использования приложения CoughAgainstCovid человеку потребуется только сотовый телефон, и даже не обязательно смартфон. Существует несколько возможностей его использования: человек звонит по бесплатному номеру и просто кашляет, люди также могут записать свой кашель и отправить его через WhatsApp. Им не нужно загружать приложение. Это как раз то, чего мы хотели достичь: вам не нужно приложение, не нужен даже смартфон, и поэтому потенциально здесь возможен широкий охват населения. В первые месяцы мы получили отдельные, очень многообещающие результаты, которые могут оказать огромное влияние на существующие возможности тестирования.

Каковы перспективы этого проекта?

Мы хотим сделать его общедоступным через систему здравоохранения. Это важно, поскольку ИИ может быть источником ложных тревог. И поэтому было бы неправильно предоставлять его непосредственно общественности. Мы также желаем его распространения на международном уровне, в других странах, у которых также ограничены ресурсы. Таким образом, люди в других частях мира и с другими системами здравоохранения также смогут получить от него пользу. 

Чем еще ИИ может помочь в смысле взятия коронавируса под контроль? Что можно сделать, чтобы предотвратить подобные пандемии в будущем?

Существует много возможностей. Одной из сфер, в которой может активно использоваться ИИ, является разработка лекарств. Кроме того, он может помочь городам повысить чувствительность к Covid и разработать план, который поможет организовать имеющиеся ресурсы. Также он может применяться в прогнозировании новых рисков на основе исторических данных, которые затем могут использоваться властями в упреждающих целях. Но, конечно, есть естественные пределы. Когда я говорю «прогнозирование», я имею в виду следующее: в тот момент, когда вирус уже распространяется, ИИ может использоваться для определения того, какие области находятся в опасности. Однако самой серьезной проблемой является способность самостоятельно определять наличие вируса или начало пандемии. В настоящее время искусственный интеллект не обладает этими навыками, поскольку учится на исторических данных. Тем не менее, в этой области есть интересные разработки, которые должны помочь ИИ овладеть подобными навыками. Однако это требует не только получения знаний на основе прошлых данных, но и способности думать о новых возможностях. Скажем так, до октября 2019 года не было данных, которые позволили бы определить, что скоро начнется эпидемия. И поэтому лучшее, что мы можем сделать в данный момент, это подобрать ранние триггеры. Поэтому, если что-то случится, должен существовать механизм для запуска тревоги на ранней стадии, чтобы мы могли сказать, что происходит нечто странное.

Как это будет выглядеть?

Например, существуют мониторинговые сети, которые отправляют ранние предупреждения. Решающее значение для устранения этих предупреждений имеет интеграция систем данных, позволяющая показать, что речь идет о новом заболевании, имеющем иное течение по сравнению с другими, знакомыми нам случаями гриппа. Мы можем сделать следующий вывод: происходит что-то неординарное. В конечном счете, речь идет о поиске отклонений от нормы, причем нормой является обычный грипп. Это аналогично выявлению фактов мошенничества: речь идет о выявлении подозрительного поведения.

Считаете ли вы, что пандемия способствует интеграции знаний об ИИ в общественное сознание?

Я бы сказал так: и да, и нет. Важно, что пандемия показала нам, что самое главное и необходимое — это не ИИ. Например, более важными являются поставщики медицинского оборудования, масок и способов отслеживания контактов. Мы хотим иметь возможность предотвратить подобные вспышки, что требует наличия компетентных лиц на местах, а также соответствующих действий властей. Это проблемы, которые не решаются с помощью программного обеспечения. В некоторой степени это показывает, что Силиконовая долина в этом отношении имеет лишь ограниченное влияние. В таких ситуациях это не является решением. То есть, это значит «нет».

Ответ «да» подразумевает, что ученые-разработчики ИИ делают все возможное, чтобы помочь. Взгляните на некоторые примеры, которые я называл: разработка лекарств, рентгеновские лучи и технологии прогнозирования или скрининга — такие как наша. В этих сферах, в которых технологии оказываются полезными, происходит ускоренное развитие. И это, безусловно, правда. Во многих отношениях это помогает поместить ИИ в контекст происходящего сегодня. И, конечно, это не чудо-оружие.