Inteligența artificială, ajutorul nevăzut în medicină și meteorologie. Inovația care poate salva viețile oamenilor

Această putere de analiză ajută deja la descoperirea rapidă de noi medicamente sau la prezicerea dezastrelor naturale înainte ca ele să se producă. Despre cum acest ajutor nevăzut ne face viața mai sigură discutăm astăzi cu Alin Popescu, fondator Avocatnet și dr. Octavian Andronic.

Alin Popescu: Oamenii ar trebui să vadă că în jurul nostru există și inovație bună și nu doar inovație rea. Avem de foarte multe ori tendința să spunem că ChatGPT e echivalent cu tot ce înseamnă inteligența artificială, în realitate ChatGPT, e o părticică mică, mare, nu contează, în jurul lui există tot felul de tehnologii crescute din această idee a inteligenței artificiale, care fac, spre exemplu, predicții. Google, spre exemplu, are un sistem care prezice inundațiile, funcționează chiar și în România, în 80 de țări. Poate să prezică cu 7 zile înainte, în funcție de afluenții râurilor, cât de mult se umflă sau nu, și așa cum curge apa, pot să prezică cu 7 zile înainte anumite inundații în anumite zone.

Și sunt nenumărate alte situații, în medicină și sunt sigur că o să vorbim aici de lucruri pe care inclusiv în România o să le vedem, apropo de genomică și așa mai departe, lucrurile astea ne vor schimba viața cu adevărat și cu siguranță. Trebuie să știm asta și trebuie s-o luăm ca pe un fapt. De asta cred că e important să discutăm și despre el.

Dr. Octavian Andronic: eu n-aș merge pe ideea că inovație bună sau rea și aș spune că inovația, ca și inteligență artificială, ca mecanism matematic, e o unealtă pe care putem să o folosim bine sau prost. La fel cum un cuțit poate să taie legume sau poate să producă o faptă real, la fel și inteligența artificială poate fi folosită bine sau rău.

Dr. Octavian Andronic: Noi în medicina alegem să o folosim bine și să facem mai bine pacienților noștri. Și direcția în care ne îndreptăm este o medicină personalizată. Pentru că aceste modele matematice, pentru că inteligența artificială, în esență asta este matematică, ne ajută să analizăm volum extrem de mari de date pe care altfel n-am putea să le să le, să le analizăm cu metode matematice standard. Un exemplu foarte relevant este proiectul eurogen, proiectul de dezvoltare infrastructurii genomice din România, unde se secvențiază 5000 de genumuri umane românești, astfel încât să avem punctul de plecare pentru tot ce înseamnă testarea genetică în România. E bine aici e un volum extrem de mari de date de la un singur pacient, care n-ar putea să fie modelate matematic, decât cu niște modele din astea foarte complexe și cu putere foarte mare de calcul.

Și ce-am simți noi aici, ca pacienți sau viitor pacienți?

Dr. Octavian Andronic: Ce odată am putea diagnostica bolile chiar înainte de a apărea, de a se manifesta clinic, apoi am putea să beneficiem de tratamente personalizate, la care știm sigur că corpul fiecăruia dintre noi răspunde mai bine decât unui medicament generic și atunci odată am avea mai puține boli manifestate și în al 2-lea rând am putea trata mult mai bine și mai eficient bolile pe care pe care le dezvoltăm.

Sunt multe spitale în speciale în afară, dar cred că și la noi nu, care folosesc deja inteligența artificială, în special în zona de imagistică.

Dr. Octavian Andronic: Da, zona de imagistică s-a dezvoltat extrem de mult în ultima perioadă. Există și un start-up românesc care a dezvoltat o soluție de diagnostic pe radiografii și CT de torace pentru a facilita radiologului diagnostic cu mai rapid. Foarte important de spus, așa cum am zis, niște unelte pe care medicii le folosesc, decizia rămâne în în mâna medicului, dar eficacitate diagnostică este mult mai bună și timpul de diagnostic este mult mai mic, astfel încât scădem volumul de muncă de pe medici, dar responsabilitatea e foarte important să spunem, asta este și va rămâne asupra medicului care interpretează la final radiografia, analizele și așa mai departe, care pune diagnosticul cu sau fără inteligență artificială. În principiu, aceste modele pot fi utilizate în orice zonă medicală. Un exemplu elocvent este un model de machine learning, inteligență artificială care prezice decesul pacienților cu sepsis, care e infecție generalizată din stadii incipiente, astfel încât să știm să modulăm tratamentul pacientului și să creștem șansa de supraviețuire a pacienților care dezvoltă sepsis, care e o afecțiune infecțioasă extrem de gravă și cu mortalitate și morbiditate extrem de crescute.

Materialul integral, în videoclipul de mai sus. 

Articol recomandat de sport.ro

Clara a spus totul despre iubitul cu 53 de ani mai în vârstă: ”Primesc multe critici”