Üdvözlöm, Felhő professzor vagyok, ő pedig a kollégám, Adat doktor

Nincsen jövőnk tudomány nélkül, nincsen Qubit nélkületek. Támogasd a munkánkat!

20-30 éve még nem sejthettük, hogy a számítástudományban és a mesterséges intelligenciában (AI) rejlő lehetőségeknek az orvostudomány lesz az egyik legnagyobb haszonélvezője. Az algoritmusok és a számítógépek korábban a matematika felségterületéhez tartoztak, amit a gyógyászat legfeljebb kiegészítő segédtudományként alkalmazott.

Azóta nagyot változott a világ. Az Élelmiszer- és Gyógyszerügyi Hatóság (FDA) 2014-ben engedélyezte az Egyesült Államokban az első orvosi célokra szánt algoritmust, a pitvarfibrillációt kimutató AliveCort. Azóta több tucat algoritmus alapú alkalmazására bólintottak rá, ma pedig már nem feltételezés, hanem tény, a Big Data és a mesterséges intelligencia használatával egyre több problémát oldanak meg a tudósok. Az új fejlesztések nagy része nem a minden országban túlterhelt és finanszírozási kihívásokkal küzdő betegellátó rendszerekből kerül majd ki, hanem az egyetemi és vállalati szféra együttműködéséből. 

Az egészség: küldetés

A Microsoft tavaly januárban indította el az AI for Health-et, az orvoslást és a mesterségesintelligencia-fejlesztést összekötő programját, azzal a céllal, hogy AI-alapú megoldásokat találjanak az egészségügy égető problémáira: a diagnosztikára, a betegkezelésre, valamint a globális egészségügyi krízisek felszámolására. A 40 millió dollár összdíjazású AI for Health programot elsősorban nonprofit szervezeteknek, akadémiai kutatóintézeteknek és egyetemi tanszékeknek szánták, hogy így ösztönözzék az új, a betegkezelésben is használható mesterségesintelligencia-alapú megoldások fejlesztését.

A Microsoft HoloLens virtuális szemüveg a kiterjesztett valóság (augmented reality) eszközeivel információkat vetíthet rá a látóterünkre, és az általunk látott képet másokkal is megoszthatjuk.Fotó: HoloLens

Az AI for Health program keretében ma is zajlik egy magyar kutatás, ami személyre szabott vakcinák, esetleg daganatos vagy autoimmun betegségek elleni terápiákat eredményezhet. A program különlegessége, hogy ezeket a gyógymódokat nem orvosok, hanem adattudósok alkothatják meg. A Lisziewicz Julianna immunológus vezette kutatásban nagy adattömeget vizsgáltak mesterséges intelligenciára épülő elemzéssel, hogy megfigyeljék a különböző genetikai állományú emberek koronavírus-immunválaszait.

Lisziewicz az Envision Forumon elmondta, hogy a genetikai adatokból előre jelezhetők az immunreakciók, és ez nemcsak a koronavírus kutatásban, de a rák és az autoimmun betegségek kezelésében is előre mozdíthatja a kutatásokat. Lisziewicz szerint óriási kihívás volt, hogy a biológusok, az immunológusok, az informatikusok és az adattudósok közös munkájához a résztvevőknek jóformán meg kellett tanulniuk minden szakma alapjait, hogy a tudományos kutatás szolgálatába állíthassák a technológiát a felhőalapú rendszerekben.

A big data, mint az orvosok támogatója

Ma még nem egyértelmű, hogy milyen területeken fogja hasznosítani a gyógyászat az olyan új technológiákat, mint a big datát, a mesterséges intelligenciát, vagy éppen a gépi tanulást, de független elemzők szerint az AI nemcsak a betegség-megelőzésében, a kezelésekben és a diagnosztikában nyújthat segítséget, hanem az életünket is meghosszabbíthatja. A Microsoft egy, a témával foglalkozó blogbejegyzésében azt írta: az AI for Health elsősorban azokra a kutatási területekre koncentrál, ahol a legjobban hasznosítható a Microsoft adattudósainak és adatelemzőinek munkája.

  • Adatokkal és insightokkal* végzett munka. Ezek a kutatások főleg biztonsági kérdésekre, illetve a gazdasági hatások vizsgálatára irányulnak.
  • Kezelés és diagnosztika. Az erre irányuló kutatások felgyorsíthatják a vakcinafejlesztési programokat, és hatékonyabbá tehetik a diagnosztikát, illetve a terápiás célú kezeléseket.
  • Erőforrások elosztása. Nagy segítséget nyújthat azokban a régiókban, ahol az orvosoknak olyan erőforrásbeli korlátozásokkal kell szembenézniük, mint a kórházi fekvőhelyek vagy a rendelkezésre álló orvosi eszközök alacsony száma.
  • Megbízható tájékoztatás. Az álhírek terjedése világszerte egyre nagyobb problémát jelent; ez a kezdeményezés pontos adatokkal hárítaná el az álhírek jelentette kockázatot.
  • Tudományos célú járványkutatás. A SARS-CoV-2 (koronavírus) tanulmányozására és megértésére irányuló kezdeményezés.

(*A bigdata- és mesterségesintelligencia-kutatásban az insight – betekintés – kifejezés az adatelemzésből kinyert eredmények, információk és meglátások összességét jelöli.)

Az egészségügy a big data egyik legjellemzőbb alkalmazási területe. Maga a fogalom is olyan rendszereket jelöl, amik rendkívül gyorsan dolgozhatnak föl nagyon sok és nagyon változatos adatot. A számítási felhő nélkül ez az adatmenedzsment szinte elképzelhetetlen lenne; részben a méretek miatt, részben azért, mert a kezelt adatmennyiség exponenciálisan növekszik.

A betegellátás során rengeteg adat keletkezik. Ahhoz, hogy ezeket tudományos kutatásokban is felhasználhassák, megfelelő struktúrába kell rendezni őket. A Debreceni Egyetemen dolgoznak egy projekten, ami gyorsabb és megalapozottabb orvosi döntéseket, új terápiákat és a betegszabadságon töltött napok csökkentését eredményezheti. A projektben szöveges formátumú betegleletek, a terápiákon használt gyógyszerek, illetve a CT-, MRI- és PET-felvételek adatait rendezik egységes, kutatható, az összefüggések kimutatására alkalmas adatbázisba. Az információk osztályozását mesterséges intelligencia végzi, ami minimálisra csökkenti a tévedés vagy a félreértés esélyét.

Egy beteggondozó a távoli betegfelügyeleti rendszer működését mutatja be egy páciensnek a franciaországi Oberbruckban.Fotó: BURGER/Phanie via AFP

A big datát és a mesterséges intelligenciát nemcsak az orvoslásban, hanem a gyógyításban alkalmazott folyamatokban is hasznosítani lehet. Vannak olyan fejlesztések, amik a betegút optimalizálását célozzák, hogy a gyógyulás kevesebb kórházban töltött nappal, és kevesebb, a betegre vagy az orvosra háruló kellemetlen vizsgálattal járjon. Ha ezt pontosabb kapacitástervezéssel és a készletgazdálkodás optimalizálásával társítják, az növelni fogja az egészségügyi rendszer hatékonyságát. Ennél jobb eredményt csak azzal érhetnénk el, ha az (anonim módon tárolt) betegadatokat, a különböző adatbázis-rendszereket és a gyógyszer-információkat egy közös, nagy számítási teljesítményű felhőalapú ökoszisztémába szerveznék.

Az AI segítségével fejlesztett adattárház idővel a kutatócsoportok előtt is megnyílik. A tudósok otthonról, a saját számítógépükről, egy mezei böngészővel keresgélhetnek az 1,3 millió anonim beteg adatainak felhasználásával készült, strukturált, a személyes információktól elkülönített adat-kincsesbányában. Az így létrejövő rendszer gyümölcsözőbbé teheti azon interdiszciplináris kutatócsoportok munkáját, ahol az orvosok, a gyógyszerészek és az adattudományi szakemberek közösen dolgoznak rajta, hogy hatékonyabbá tegyék a diagnosztikai és terápiás eljárásokat.

Mesterséges intelligenciával a koronavírus ellen

A koronavírus-járvány az AI for Health stratégiáját is átalakította: a Microsoft 20 millió dollárt csoportosított át a program büdzséjéből a járvány felszámolására irányuló kutatásokra. Azt tudjuk, hogy a koronavírus ellen maszkviseléssel és vakcinákkal védekezhetünk – de mi haszna van a mesterséges intelligenciának? A jelek szerint elég sok; az AI for Health 40 millió dolláros büdzséjének egy részét a COVID-19 High Performance Computing Consortium kapta meg, ami szuperszámítógépeket és felhőalapú mesterségesintelligencia-platformokat, többek között a Microsoft Azure-t használja a koronavírus-kutatásra.

Ugyancsak a járvány felszámolását célozza a COVID-19 Moonshot program; ennek részeként egy belga gyógyszeripari cég, az UCB egyik munkatársa sikerrel azonosított 150 új molekulát, amik megakadályozhatják a koronavírus replikációját. A fehérjék azonosítása hagyományos módszerekkel több hónapig tartott volna, de a Microsoft felhőalapú bigdata-rendszere, az Azure AI néhány nap alatt elvégezte a munkát.

A számítástudományt más, a koronavírus-járvány felszámolását célzó szervezetekben és intézményekben is hasznosítják:

Tudásközpontokkal a versenyképes jövőért

Magyarországon 2019 decemberében indult egy nagyszabású összefogás az egyetemi szféra és a vállalat között, Mesterséges Intelligencia Tudásközpontok néven. A hosszú távú együttműködési céllal létrehozott tudásközpontokban az új technológiák, mint például az AI vagy a gépi tanulás nemcsak a műszaki képzés tananyagai, hanem olyan, társadalmilag hasznos fejlesztéseknek is megágyaznak, amik világszerte javíthatják az emberek életminőségét. A tudásközpontok – köztük a magyar egyetemeken működők – biztos alapot kínálnak az új, magas hozzáadott értékű fejlesztésekhez, és piacképes tudáshoz juttatja az új technológiákkal ismerkedő hallgatókat, ami fellendítheti a magyar gazdaság versenyképességét.

A Microsoft a tudásanyagon kívül technikai hátteret is biztosít ahhoz, hogy a diákok és a mentoraik gyakorlatba ültethessék az elképzeléseiket, ezzel is elősegítve azt, hogy az új fejlesztések beépüljenek a hazai műszaki képzésbe. A tudásközpont-projekt komoly előnye, hogy a Microsoft az Azure platformot is a tanárok és hallgatók rendelkezésére bocsátja, hogy szabadon kísérletezhessenek, és tesztelhessék az új fejlesztéseket. Noha a társintézmények ezelőtt is dolgoztak mesterséges intelligenciával, az Azure-hoz való hozzáférés valódi áttörést hozhat a felsőoktatásban, mivel sosem látott mértékben demokratizálhatja a hazai AI-kutatásokat.

Megbízni a gépekben

Az új, mesterségesintelligencia-alapú gyógyászati rendszerek bevezetéséhez elengedhetetlen, hogy az orvosok és a páciensek is megbízzanak az új technológiában. Az is fontos, hogy az új eljárások gond nélkül belesimuljanak az évtizedek alatt kialakított klinikai munkafolyamatokba; hogy a rendszer finanszírozása hosszú távon biztosítható legyen; és hogy az új eljárások tehermentesítsék az amúgy is túlhajszolt orvosokat.

Nyugi; nem leszel kiszolgáltatva a technológiának. Az orvostudomány nem azért használja a távdiagnosztikai eljárásokat, a mesterséges intelligenciát és az algoritmusokat, hogy kizárja az orvosokat a gyógyításból. Az új orvosi eszközök és eljárások tervezői sem tesznek egyenlőségjelet az evidenciaalapú tanácsadás és az egészségügyi döntéshozatal közé – de nem is kell. Lehet, hogy a jövőben a vizsgálati eredményeket szuperszámítógépek és algoritmusok fogják értékelni, de a döntéshozatal joga egy hús-vér orvos kezében marad, a technológia viszont segít olyan összefüggések azonosítására, amelyekre eddig nem volt lehetőség. Ezért a betegeknek sem kell félniük a változástól.

(A cikk megjelenését a Microsoft támogatta.)