E-health. Guliver/Getty Images

O soluție pentru viitor: algoritmi care completează cunoștințele specialiștilor umani18 min read

De Valentina Nicolae 19.06.2020

Pandemia de COVID-19 a readus în discuție posibilitățile de folosire a inteligenței artificiale în domeniul medical. Marius Băisan, de la Softbinator Technologies, detaliază ce se face acum și ce se mai poate realiza pe viitor cu ajutorul acestei tehnologii.

Marius Băisan, Chief Technology Officer la Softbinator Technologies, o companie românească specializată în tehnologii de ultimă generație și cu expertiză în zona de healthtech, vorbește despre posibilitățile de utilizare a Inteligenței Artificiale (AI) în gestionarea pandemiei actuale de COVID-19, dar și a unora viitoare. Potențialul utilizării AI, crede Băisan, este foarte mare – de la depistarea rapidă a focarelor de infecție până la diagnosticare și găsirea unor tratamente. Marius Băisan e interesat de cercetare în domeniul biotehnologiei și a contribuit la lansarea unor produse de e-health, precum o placă de antrenament și monitorizare a recuperării fizice și o platformă de recrutare de personal medical.Platforma e folosită de spitale din SUA. careersinwhite.com

Marius Băisan, CTO Softbinator Technologies

Se vorbește destul de mult despre utilizarea inteligenței artificiale în actuala sau viitoarele pandemii, încă de la începutul răspândirii bolii COVID-19 în lume. De exemplu, s-a vorbit despre o companie canadiană care a tras un semnal de alarmă la finalul lui decembrie. Poate fi folosită inteligența artificială în a depista rapid focarele de infecție?

Marius Băisan: Da, inteligența artificială și-a demonstrat cu precădere utilitatea în această perioadă, oferind modalități de diagnosticare, respectiv de identificare a pacienților infectați sau susceptibili de coronavirus, mult mai rapide decât cele standard. Acea companie canadiană, BlueDot,„How this Canadian start-up spotted coronavirus before everyone else knew about it”, cnbc.com a folosit algoritmi de AI pentru a monitoriza fluxuri de știri și rapoarte lansate de instituțiile de sănătate, în mai multe limbi, reușind să identifice zone în care riscul de formare a focarelor este mai ridicat. Este un exemplu foarte bun pentru aplicabilitățile și potențialul enorm pe care îl are inteligența artificială. Până la urmă, cel mai mare avantaj al machine learning este că poate analiza seturi imense de date într-un timp extrem de scurt, lucru imposibil pentru orice specialist uman. 

Un alt exemplu bun de notat aici este acela al Open Research Dataset Challenge„COVID-19 Open Research Dataset Challenge (CORD-19)“ kaggle.com pentru Covid-19 în care au fost puse la dispoziție peste 63.000 de articole științifice pentru a putea fi analizate în vederea extragerii de informații despre virus. Fiind un virus nou, cercetătorii și medicii nu au putut stabili de la început cauzele de îmbolnăvire sau simptomele cel mai des întâlnite. Din acest motiv, analizarea a cât mai multe lucrări științifice de către un sistem bazat pe inteligență artificială ne-a ajutat să stabilim într-un timp relativ scurt ce afecțiuni sau trăsături genetice au o precădere în a reacționa violent la Covid-19. 

Diagnosticarea pacienților cu COVID-19 e un alt domeniu care poate folosi inteligența artificială. Cât de eficientă crezi că poate deveni și care îi sunt limitările? Ar putea fi folosită și la alte boli?

M.B.: AI este deja folosită în diagnosticarea pacienților cu COVID-19, metodele deja implementate demonstrând o eficiență crescută față de cele standard. Câteva mari companii globale – cum ar fi Alibaba, NVIDIA, Microsoft, Baidu etc. – și-au oferit serviciile în lupta cu noul coronavirus și au obținut rezultate remarcabile.

Una dintre metodele de diagnosticare cu ajutorul AI se axează pe procesarea rapidă de imagini – obținute anterior cu ajutorul computerului tomograf (CT) – și descoperirea structurilor specifice COVID-19 în aceste imagini cu ajutorul tehnologiei deep learning. Astfel, sistemul poate descoperi cu ușurință particularitățile virusului și poate semnala imaginile CT ale unui pacient infectat, minimizând, astfel, confuziile cu penumonia virală, o problemă destul de des întâlnită în practica curentă. Spre exemplu, tehnologiile Alibaba au detectat pacienți infectați cu COVID-19 cu o acuratețe de 96%, în doar 20 de secunde.

Un alt proces de diagnosticare cu ajutorul tehnologiei a fost implementat în China de către compania Baidu și vizează detectarea temperaturii populației cu ajutorul computer vision și senzorilor cu infraroșu. Această tehnologie poate scana circa 200 de persoane pe minut, dintre care îi indică pe cei cu o temperatură ce depășește 37,3 grade Celsius.

E adevărat că, dintre companiile care s-au făcut remarcate în acest context, o parte au deja sisteme existente AI la care au lucrat mulți ani. Spre exemplu, cei de la NVIDIA au un sistem de detectare a cancerului la plămâni ce are la bază tot procesarea automată de imagini.

O altă metodă de diagnosticare cu ajutorul AI se folosește în detectarea celor deja infectați, dar asimptomatici. Este foarte important să descoperim focarele și modul cum evoluează și migrează virusul din punct de vedere geografic; mulți oameni au deja anticorpii COVID-19, ei fiind deja infectați, dar asimptomatici. Testarea rapidă și procesarea acestor date cu ajutorul inteligenței artificiale ne oferă o evoluție geografică a virusului foarte importantă în a prezice viitoarele pandemii sau noile valuri de îmbolnăviri.

Mai multe companii au anunțat că au folosit inteligența artificială pentru a identifica molecule care au efect asupra virusului SARS-CoV-2. Ar putea AI ajuta la descoperirea unor medicamente mai bune? 

M.B.: Găsirea unui tratament eficient în cazul unui virus nou, cum este SARS-CoV-2, necesită resurse extraordinare și poate dura foarte mult timp. AI poate ajuta acest proces prin analizarea volumelor mari de date medicale și identificarea acelor molecule asupra cărora medicamentul să acționeze și a compușilor organici ce pot fi integrați în noul medicament.  

Putem spune că există trei mari arii de focus în combaterea coronavirusului:

  • găsirea unui vaccin prin realizarea de anticorpi;
  • găsirea unui vaccin prin blocarea virusului de a se lega de gazdă, mai precis blocarea proteinei spike de a se lega de receptorul ACE-2;
  • diagnosticarea super rapidă a celor bolnavi. Aici avem rezultate destul de promițătoare cu ajutorul tehnologiei CRISPR. Mai mulți oameni de știință de la MIT au reușit să dezvolte un sistem de detectare folosind această tehnologie, foarte asemănător cu testele de sarcină.

Se vorbește chiar de folosirea AI în triaj, în caz de suprasolicitare a sistemului medical. Este etic să lăsăm decizia pe mâna unui algoritm?

M.B.: Fie că vorbim despre inteligența artificială sau despre oricare dintre inovațiile tehnologice care au apărut în istoria umanității, consider că discuția trebuie pornită de la riscuri versus beneficii. Care sunt riscurile potențiale asociate cu utilizarea unei noi tehnologii și care sunt beneficiile pentru umanitate? 

Subiectul eticii în AI este destul de amplu și nu ne-ar ajunge câteva rânduri pentru a da un răspuns complet. Chiar și în domeniul medicinei sunt multe păreri extrem de diferite. Îi avem pe de o parte pe cei care nu își doresc introducerea inteligenței artificiale, argumentând diminuarea rolului medicilor și faptul că, în acest mod, profesioniștii din sistemul de sănătate ar putea fi înlocuiți, devenind redundanți. Apoi sunt cei care aduc în discuție rezultatele bune ale AI în diagnosticare și triaj și care pledează pentru înlocuirea anumitor procese manuale cu algoritmi de machine learning.

Totuși, cred că soluția pentru viitorul apropiat este un mix din cele două tabere: algoritmi care completează cunoștințele, experiența unor specialiști umani.

Utilizarea roboților în spitale ar putea lua avânt după această pandemie? Am văzut roboți folosiți pentru dezinfectare sau roboți-companion chiar și la noi. Care e potențialul?

M.B.: Cu siguranță niciun robot nu cred că va putea înlocui empatia și compasiunea unui om. Dar, în unele situații, roboții ar putea aduce anumite beneficii atât pentru unitățile spitalicești, cât și pentru pacienți.

Există roboți care fac o treabă bună, spre exemplu, dezinfectând spațiile din spitale cu ajutorul luminii UV, câțiva sunt deja în spitalele din România prin intermediul programului RoboHub. Medicii, asistentele și ceilalți specialiști din spitale sunt cei mai expuși la infectare, de aceea orice ajutor pentru a reduce interacțiunea dintre pacienții infectați și cadrele medicale este absolut necesar.

AI are nevoie de date. Cât de mult complică lucrul un sistem de sănătate ca cel din România, unde datele sunt destul de greu de accesat?

M.B.: Lipsa digitalizării sistemului de sănătate reprezintă un mare impediment în realizarea acestor soluții AI pe plan local, cu toate că România are un mare potențial, atât din punct de vedere tehnologic, cât și intelectual. Centralizarea datelor și punerea lor la dispoziția companiilor, în scop de cercetare, este un pas esențial în acest proces, iar în acest moment – din cunoștințele noastre – nu există niciun plan care să vizeze acest aspect. Din păcate, lipsa de comunicare dintre sistemul public și cel privat se reflectă – și ne afectează – pe mai multe paliere.

Pe de altă parte, un exemplu de bună practică putem observa la Spitalul Clinic de Urgență din Timișoara, unde, cu ajutorul startup-ului xVision, s-au implementat soluții tehnologice ce ajută personalul medical în realizarea unor analize mai rapide și mai facile a radiografiilor (până la 200 de radiografii/zi).

Softbinator lucrează la ceva în acest domeniu în momentul de față? Spune-mi mai multe despre companie.

M.B.: Chiar dacă suntem o companie relativ tânără, suntem printre puținele companii românești care au cu adevărat expertiză în healthtech: unul dintre produsele dezvoltate de noi în domeniu, QuickBoard,„An expert coach in your home or facility”, thequickboard.com este utilizat deja de mai multe echipe din NFL și NBA, dar și de clinici de recuperare.

Am lucrat la numeroase proiecte tech în domeniu, de la instruirea medicilor să „programeze” algoritmi pentru diagnosticare la soluții de facilitare a schimbului de date medicale între clinici. Din păcate, momentan nu pot oferi mai multe detalii din motive de confidențialitate.

Avem, de asemenea, concepte avansate de procesare a datelor medicale folosind standarde internaționale precum HL7. Expertiza noastră în healthtech este una vastă și lucrăm din ce în ce mai mult în ultimul timp și la atragerea proiectelor de cercetare în zona de bio-informatică.

Softbinator Technologies militează pentru Open Data, suntem de părere că datele trebuie să circule liber, astfel încât să poată fi utilizate for the greater good.



Text de

Valentina Nicolae

Reporter pe teme sociale la Școala9. A învățat meserie la Casa Jurnalistului. A publicat în Șapte Seri, VICE, Scena9, Men's Health, Krautreporter, Freie Presse.

TEHNOLOGIE|SLOW FORWARD

Tech Recap | Iunie (II). Apple fără Intel, Android 11, OPPO în România

De Mihai Ghiduc 02/07/2020
La nivel internațional, avem lansarea PS5 și a noilor iOS 14 și Android 11, revenirea HTC și o veste tristă de la Olympus. Local, OPPO e un nou jucător pe piața telefoanelor.
TEHNOLOGIE|SLOW FORWARD

Tech Recap | Iunie (I). Tik-Tok, recunoașterea facială, boicotul Facebook

De Mihai Ghiduc 01/07/2020
Inaugurăm o nouă rubrică, în care urmărim momentele cheie din lumea gadgeturilor, internetului și tehnologiei comerciale din luna care tocmai s-a încheiat
CULTURĂ|ROBOȚI

Adrian Cioroianu: „70 de ani după: «Legile» lui Asimov, inclusiv în dezbaterile de la UNESCO”

De Adrian Cioroianu 26/06/2020
Seria „Asimov și roboții săi: Întâlniri de gradul III” se încheie cu un text despre cât de actual este Asimov, la 70 de ani de la inventarea legilor roboticii.
TEHNOLOGIE|GAMING

Gaming Report Special: PS5 a descălecat, dar tot nu știm cât costă

De Ionuț Preda 24/06/2020
Sony a lăsat jocurile să vorbească în cadrul prezentării PS5, dar asta înseamnă că încă mai avem niște nedumeriri cu privire la device în sine.