Здравеопазването е приоритет за развитие на изкуствения интелект

В Дания е инсталиран софтуер, който диагностира критични състояния въз основа на гласа на човека, казва проф. Галя Ангелова

Мила
Мишева
mila.misheva@gmail.com

- Изготвили сме обзорен документ, който резюмира насоките за развитие и прилагане на изкуствения интелект в Европа. За база сме използвали съобщения и доклади на Европейската комисия, публикувани през последните 18 месеца. В рамката сме описали какви стратегии имат другите страни и върху какво се фокусират, като почти всички са посочили здравеопазването като приоритет, голяма част - селското стопанство, а някои и транспорта. Всичко това предадохме на правителството. Целта е да се помогне за подготовката на българска национална стратегия, а идеята беше на председателя на БАН акад. Юлиан Ревалски. Следва да се създаде работна група, която да анализира състоянието у нас и възможностите за развитие и приложение на изкуствения интелект в по-дълъг период от време.

- Кои са посочените приоритети у нас?

- В рамката са дадени само предложения. Изготвили сме отделни обзори за използване на изкуствения интелект в селското стопанство, здравеопазването и публичните услуги. Приоритет по принцип са и образованието и науката поради необходимостта да се създават подготвени кадри и нови методи на изкуствения интелект. Информационните технологии в България се развиват много успешно и това дава увереност, че имаме солидна основа за разработка на иновативни приложения.

- Казахте, че сте описали опита на Европа. На какво точно сте наблегнали и какви форми на изкуствен интелект може да бъдат приложими и у нас?

- Ще започна малко по-отдалече. Изкуственият интелект е област в информатиката, която датира от 1956 г. Тогава възникват идеите за компютри, които имитират присъщи за хората когнитивни функции – разбиране и генерация на естествен език, зрение и разпознаване на изображения, разсъждаване и вземане на решения, планиране. Така се оформят традиционните дялове на изкуствения интелект отпреди 60 години. Днес Европейската комисия също дава дефиниция на понятието изкуствен интелект – това са системи, които показват интелигентно поведение като анализират своята среда, адаптират се и с известна степен на автономност предприемат действия за по-добро изпълнение на задачите, за които са създадени. Тоест това са системи, които разбират какво става около тях, интерпретират го и се адаптират, за да вършат работата си по-добре. При „разбирането", „интерпретацията" и „адаптацията" отново се предполага системата да проявява когнитивна интелигентност – отново реферираме към основните функции, но сега целта е разработка на приложения, които ще променят радикално начина на производство в индустрията и ще стигнат до нашето ежедневие като самостоятелен софтуер или вградени в хардуерни комплекси. Адаптивността и „изкуствената" когнитивна интелигентност се дължат предимно на факта, че се събират и обработват много данни за околната среда. Такива системи постепенно навлизат в бита и в центровете за услуги, например роботизирани протези или устройства за раздвижване след травми, които спестяват труда на медицински персонал и осигуряват възможност за рехабилитация.

Въпросът с данните е фундаментален, защото те са суровината за постигане на по-добро самообучение в приложенията с изкуствен интелект. Системите, опериращи с големи данни, ще ни помогнат да решим някои от най-значимите предизвикателства в световен мащаб – например лекуване на хронични заболявания. Ако съберем в един ресурс медицински данни за много европейци и го наблюдаваме, може да открием зависимости между хроничните заболявания и околната среда или ефекти от лечението с дадени лекарства. Вече говорим за ново поколение диагностициращи среди, което е основано върху големи набори от данни. Десетилетия наред имаше опити да се построят съветващи експертни системи, използващи ръчно зададени правила. Но днес става дума за приложения, които наблюдават големи данни и извличат неизвестни, невидими по друг начин закономерности. В съобщение на Европейската комисия за въвеждане на цифровата трансформация в здравеопазването от април 2018 г. (COM 233) на първа страница се дава много интересен пример. В Дания изкуственият интелект помага за спасява на живота на много хора, защото в службите за спешна помощ е инсталиран софтуер, който диагностира критични състояния, например спиране на сърдечната дейност, въз основа на гласа на човека, който се обажда.

- Какъв е точният механизъм за поставяне на диагноза чрез слушане на гласа на пациента?

- Отново чрез набор на голямо количество данни. Представете си, че са натрупани много записи на лични обаждания до спешна помощ и впоследствие се е установило дали пациентите са били в критично състояние. Събраният корпус се използва за обучение на система, която при следващи обаждания разпознава специфични характеристики на гласа и предсказва, че пациентът е в критично състояние с определена вероятност. Така при сегашните технологии за обработка на големи данни и наличния изчислителен капацитет вече може да се създават системи за диагностициране на състояния на базата на промени в гласовете на обаждащите се. В същото съобщение COM 233 е даден и друг пример – с помощта на изкуствения интелект могат да се откриват с по-голяма точност особени състояния в рентгенови снимки, например туморни образувания. И това се дължи на факта, че една снимка с високо качество може много бързо да се сравнява с вече налични други снимки, в които има такива образувания. Отново натрупването на големи данни позволява системата да бъде обучена над много примери, да разпознава изображения и да взема решения почти в реално време. Разпознаването на реч и изображения се подобри радикално през последните години, благодарение на наличието на големи масиви от учебни данни, и сега се развиват нови приложения в медицината.

- Това означава ли, че в основата на изкуствения интелект в областта на здравеопазването е възможността за обмен на големи бази данни и какво е нивото на сектора в това отношение?

- Обменът на данни е сред основните преимущества на единния цифров пазар – има се предвид свободното движение на данни, съобразно с изискванията за киберсигурност и защита на личните данни, и постигане на дигитална свързаност. Ако се фокусираме конкретно върху здравеопазването, няма как да не видим недостатъците на сегашната система специално по въпроса за събиране на достоверни медицински данни в голямо количество. Първо в Европа тези данни са фрагментирани по страни, второ на много места се събират на регионално ниво и в този смисъл тяхното обединяване не е лесно, и тук можем да изброяваме и други затруднения. Освен това на редица места пациентите имат ограничен достъп до собствените си медицински данни, макар че Комисията препоръчва всички граждани да виждат своите здравни досиета. Целите на Комисията за обмен на данни могат да се постигнат само чрез промени на съответните национални законодателства, а това е дълъг процес. На практика идеите за обмен навлизат с визията за цифровизация на здравеопазването и тяхната реализация ще отнеме известно време. Във всеки случай, ползите от свободния обмен на данни ще бъдат значителни. Можем да си представим, че ще има приемственост при медицинските грижи в чужбина при туризъм или постъпване на работа. Но трябва да се осигури интероперабилност, когато говорим за здравна документация. Това означава да се обработват различни формати на данните чрез автоматична трансформация на записите, а не системите да ползват различни структури и съдържание на документацията и обменът да бъде невъзможен. Редно е да подчертаем, че България е постигнала известен напредък в това отношение. Имаме унифицирана структура, съгласувана с единствения осигурител НЗОК, тоест има съгласие например амбулаторният лист и епикризата да съдържат едни и същи раздели независимо от кого и къде са издадени. Като малка страна с централизирана здравна система ние имаме нагласата да приемем, че в системата на здравеопазването се борави със стандартизирана документация. В другите страни разнообразието на наследените практики е голямо и досега не е постигната интероперабилност независимо от поставената преди много години цел, а медицинските системи трудно обменят данни помежду си. Но именно интероперабилността ще позволи информацията за пациентите да бъде достъпна чрез автоматични процедури на трансформация, а не ръчно чрез преписване или четене на документи на друг език.

Въвеждането на цифровите технологии в здравеопазването следва да върви с инициативи за събиране на повече данни. Ако постигнем свободно движение на информация можем да построим големи масиви от псевдонимизирани данни за пациенти от Европа и да ги изучаваме с цел откриване на зависимости и нови знания. И от първо лице мога да кажа колко важно е това, защото аз съм от екипа, който през 2015 генерира диабетния регистър от един масив псевдонимизирани записи от НЗОК, който беше предоставен на УСБАЛЕ в МУ-София. Оттам се взеха данните на всички диагностицирани диабетици и тези на граждани в преддиабетно състояние (с изследвания, сигнализиращи по-високи стойности на кръвната захар) и автоматично беше генериран регистър, който се обновява също автоматично. Работата на медицинските експерти не беше затруднена с допълнителна документация по никакъв начин, просто регистърът беше „извлечен" от събраните амбулаторни листове. Това е друг пример как изкуственият интелект и по-специално автоматичният анализ на текста, документиращ клиничните изследвания, помага за подобряване на качеството на здрвеопазването. Лично аз не мисля, че при събирането на данни в Европа ще става дума за буквално прехвърляне на цялата информация за български пациенти в някакво централно хранилище (облак). По-скоро ще се събират внимателно подготвени извадки от националните архиви.

- Как трябва да се подготви страната ни за навлизане на изкуствен интелект?

- Засегнати са много сектори - образованието във всички случаи. Трябва да има по-добре подготвени кадри с цифрова грамотност, повече информатици и специалисти по изкуствен интелект. Необходимо е да се развиват научните изследвания и да има експерти, които да внедряват новите системи, да разбират алгоритмите и да ги обясняват на потребителите и цялото общество. Затова развитието на образованието и науката е от голямо значение. Би трябвало България да избере фокус и да инвестира в две-три приоритетни области, както са направили повечето европейски страни, защото за големи сектори като например здравеопазването и селското стопанство е необходимо съществено национално финансиране с постоянно наблюдение на напредъка. Изискват се промени и в правната рамка, тъй като Европа си поставя за цел да бъде лидер в безопасния и прозрачен изкуствен интелект, който не причинява инциденти или неудобства и допринася за повишаване на качеството на живота на гражданите. Трябва да се мисли и за пазара на труда, защото много от сегашните дейности, свързани с механичен и еднообразен труд, ще бъдат заменени от автоматизирани системи и съответните работни места ще намаляват и изчезват.

- А конкретно в сферата на здравеопазването?

- Трябва да се създаде електронната здравна система като основа за мониторинг и контрол на дейностите в здравеопзаването, включително електронно досие на гражданите. До голяма степен отделни документи от евентуално електронно здравно досие са налични в системата и сега. След това въз основа на събраните данни да се мисли за подобряване на превенцията и ранната диагностика от една страна и на оценка на ефективността на лечението от друга страна, и т.н.

- Кои професии могат да изчезнат?

- Някои примери се виждат отсега - като билетопродавачите. Все още ги има, защото за голяма част от нас това е естественият начин да получим тази услуга. Но еднообразните действия по закупуване на стандартни билети могат да се извършват и от автомати. В по-развитите страни в кол-центровете с гласова връзка отговарят софтуерни диалогови асистенти, които са обучени предварително да обсъждат определени теми. В научни проекти и прототипни разработки се предлагат софтуерни гласови събеседници на самотни възрастни хора. Но няма да изчезнат професиите, свързани с комуникация и човешка съпричастност, също и тези при които се изисква креативност и вземане на решения в сложни ситуации с много фактори за оценка. За лекарската професия и дума не може да става, тъй като комуникацията е от първостепенна важност. Но тя ще се промени и ще придобие нови измерения най-вече поради степента на информираност на лекаря.

- Какви примери за изкуствен интелект има у нас?

- Много и най-прости - това е нашият браузър в интернет, който помни кои страници в Интернет разглеждаме и се адаптира към нашите предпочитания, като автоматично ни поднася свързана информация. Бих се пошегувала, че Гугъл знае по-добре от нас какво харесваме. Друг пример е операционната система на мобилните ни телефони. Наскоро бях на конференция по Обществено здравеопазване в Пловдив и започнах да получавам съобщения за цени на паркингите в Пловдив. Това не се случва, когато минаваш покрай града, а когато влезеш в него и прекараш там няколко часа. По принцип наличието на услугата е добра идея, но въпросът е кой използва информацията за нашите предпочитания в Интернет или за местоположението ни, и как се контролира защитата на личните ни данни.

- Помощник, конкурент или враг на човека е изкуственият интелект?

Отговорът изцяло зависи от нашето умение да извлечем полза от развитието на технологиите през следващите 5-10 години. Изкуственият интелект е помощник, който ще направи индустрията по-конкурентоспособна. Това е от решаващо значение за Европа като цяло. Качеството на живота ще се подобри поради положителни промени в здравеопазването, ще се произвежда повече и по-добра храна от контролирани стопанства и ферми и т.н. Но ... ще трябва да учим повече и да се преквалифицираме, за да сме в крак с новите технологии и да намираме добра работа. Това е цената, която ще трябва да платим за положителните промени. И се надявам изкуственият интелект да не става враг на човека, защото ще се наложат подходящи ограничения при неговото с