Дали алгоритмите за вештачка интелигенција (АИ) можат да им помогнат на лекарите брзо и лесно да го откријат „Ковид-19“ и да донесат одлуки за спасување животи? „Ако има време кога вештачката интелигенција може да ја докаже својата корисност, тоа е токму сега“, изјави за МИТ Лори Винантс, епидемиолог на Универзитетот Мастрихт во Холандија, специјализирана за предвидување софтвер.
Според неа, ова никогаш не се случило, но не поради недостаток на напор. Истражувачките тимови од целиот свет се тркаат со месеци да развијат софтвер што ќе им овозможи на лекарите побрзо да ги дијагностицираат пациентите. Во теорија, ова требаше да обезбеди многу потребна поддршка за болниците во првите редови.
Ова доведе до развој на стотици алатки за предвидување. Но, ниту еден од нив не направи вистински пробив, а некои дури се покажаа како потенцијално штетни. Ова е кошмарниот заклучок за корисноста на многуте студии објавени во последните неколку месеци. Во јуни, Институтот Туринг, Британскиот национален центар за научни податоци и вештачка интелигенција, објави извештај во кој се сумираат заклучоците од дискусиите во серија семинари кон крајот на 2020 година. Извештајот заклучува дека вештачката интелигенција имала мало или никакво влијание врз борбата. против СОВИД-19.
Истиот заклучок беше постигнат од две големи студии за проценка на вештачката интелигенција во оваа насока. Еден беше развиен во 2020 година од тимот на Винонтс и објавен во Британскиот медицински весник . Винонтс и нејзините колеги проучуваа 232 алгоритми за дијагностицирање на пациенти или предвидување колку луѓе би можеле да го добијат вирусот. Откриле дека ниту еден од нив не е соодветен за клиничка употреба. Всушност, само 2 од алгоритмите се наведени како доволно ветувачки за идните тестови. “Шокантно е. Претходно имав некои грижи, но ги надмина моите најлоши очекувања”, рече Винантс. Дали век
Втората студија, која дојде до сличен заклучок, беше тимот на Дерек Дригс, истражувач на Универзитетот во Кембриџ, објавен во Nature Machine Intelligence . “Оваа пандемија беше голем тест за вештачка интелигенција и медицина. Мислам дека не успеавме да го поминеме тестот”, рече Дригс.
И двата тима открија дека програмерите ги повторуваат истите основни грешки – најчесто поднесување на првичните податоци, врз основа на кои се развива соодветниот АИ модел . Ова значи дека компјутерските модели не функционираат правилно, пропуштаат важни карактеристики на болеста и може да го потценат ризикот за ранливите пациенти. Wynants и Drigs уште веруваат дека AI има потенцијал да помогне. Но, очигледно нешто треба да се промени. Нереалните очекувања ја поттикнуваат употребата на овие алатки пред да бидат подготвени. Некои од алгоритмите што двајцата научници ги проучуваа веќе се имплементирани во болниците или се продаваат од приватни развивачи. „Се плашам дека можеби им наштетиле на пациентите“, рече Винантс.
Истражувачите даваат примери за погрешно толкување на податоците за АИ. На пример, збир на податоци што содржат скенирање на градите кај деца кои немале СОВИД се користеле како примери за тоа како изгледале случаите на здрави пациенти. Но, како резултат, АИ научи едноставно да ги идентификува децата наместо СОВИД.
