DI smegenų operacijoje: britų chirurgai žengė svarbų žingsnį
LRT skelbia apie britą, kuriam smegenų auglys pašalintas pasitelkus DI. Medicinoje algoritmas tampa ne gydytojo pakaitalu, o tikslesniu žemėlapiu.
Šiame straipsnyje · 4 dalys
- Ar DI jau operuoja žmones savarankiškai? Ne. Tokiais atvejais DI padeda gydytojams planuoti ir vertinti duomenis, bet operaciją atlieka medikų komanda.
- Kur DI medicinoje naudingiausias? Dažniausiai ten, kur reikia analizuoti medicininius vaizdus, tyrimų duomenis ir pastebėti sunkiai matomus požymius.
- Kokia didžiausia rizika? Per didelis pasitikėjimas sistema be patikros, aiškios atsakomybės ir klinikinio patvirtinimo.
DI medicinoje dažnai skamba kaip didelis pažadas. Šįkart pažadas priartėjo prie operacinės stalo.
LRT pranešė apie britą, kuriam smegenų auglys pašalintas pasitelkus dirbtinį intelektą. Tai nėra istorija apie robotą, kuris pakeitė chirurgą.
Čia istorija apie geresnį žemėlapį. O kai kalbame apie smegenis, geresnis žemėlapis gali būti labai rimtas dalykas.
Di čia ne herojus vienas
Medicinoje lengva nuslysti į filmų kalbą: DI operuoja, DI gydo, DI sprendžia. Realybė žemiškesnė ir dėl to patikimesnė.
Algoritmai gali padėti apdoroti vaizdus, išryškinti rizikos zonas, palyginti duomenis ir chirurgui duoti daugiau informacijos prieš veiksmą.
Sprendimą vis tiek priima gydytojas. Bet jis gali matyti tiksliau, greičiau ir su mažiau spėlionių.
Kodėl tai keičia medicinos darbą
Smegenų chirurgijoje milimetrai nėra smulkmena. Kuo geriau supranti, kur baigiasi auglys ir kur prasideda sveikas audinys, tuo atsargesnis gali būti pjūvis.
DI sistemos šioje vietoje gali tapti antra akių pora. Ne pavargstančia. Ne emocionalia. Bet ir ne viską žinančia.
Todėl svarbiausias žodis čia yra „pasitelkus“. Ne pakeitus, ne atidavus, o pasitelkus.
Ką tai reiškia pacientams
Pacientams tokios naujienos duoda vilties, bet kartu reikia blaivaus požiūrio. Vienas sėkmingas atvejis dar nereiškia, kad visos ligoninės rytoj dirbs taip pat.
Reikės klinikinių tyrimų, reguliavimo, gydytojų mokymo ir labai aiškios atsakomybės. Medicinoje negalima mokytis taip, kaip mokomasi naują programėlę.
Bet kryptis aiški: DI medicinoje bus stipriausias ten, kur daug duomenų, daug vaizdų ir labai brangios klaidos.
Jei dirbate sveikatos ar paslaugų sektoriuje, verta pradėti nuo paprasto klausimo: kur sprendimui trūksta geresnio duomenų vaizdo? Daugiau praktinių DI temų rasite DI Žiniose.
Rašome apie dirbtinį intelektą lietuviškai. Kiekvienas straipsnis parengtas pagal nurodytą šaltinį, o nuorodą į originalą rasite kortelėje „Šaltinis“.
