Stroje jsou v mnoha oborech čím dál úspěšnější – v poslední době začaly pronikat například i do medicíny. Nyní již i v ní překonávají lidské experty.
Lékaři mají k dispozici mnoho nástrojů k předpovídání toho, jak se bude vyvíjet zdravotní stav člověka. Jsou však stále nepřesné, lidské tělo je „stroj“ s příliš mnoha proměnnými i neznámými.
Jedním z orgánů, jehož funkčnost i choroby se předvídají nejhůř, je lidské srdce. Nyní vědci představili počítače, které to dokážou mnohem úspěšněji než lidé. Stroje se to přitom učí samy.
„Nedokážu úplně popsat, jak důležité to je,“ uvedla kardiochirurgyně Elsie Rossová pro odborný časopis Science. „Moc si přeju, aby lékaři začali využívat možností umělé inteligence, která jim pomůže s diagnostikováním problémů.“
Na kardiovaskulární choroby umírá ročně asi 20 milionů lidí. Vědci po celém světě používají predikční metody, které pracují s různými rizikovými faktory. Nejpoužívanějším systémem je ten vytvořený American College of Cardiology/American Heart Association (ACC/AHA) založený na osmi rizikových faktorech, například věku, krevním tlaku nebo množství cholesterolu v těle. Řada faktorů je však značně nespolehlivá; například tělesný tuk nejčastěji přispívá k chorobám srdce, v některých případech ho však může i ochránit.
Jak se pozná špatné srdce?
Vyznat se v tom je extrémně náročné i pro špičkové experty. Proto se tým dr. Stephena Wenga rozhodl prozkoumat, jak by si v tomto oboru vedly počítačové algoritmy. Vědci testovali čtyři různé programy, které se snažily co nejlépe analyzovat obrovský balík údajů o 378 256 pacientech s chorobami srdce ve Velké Británii. Stroje se měly pokusit najít v těchto kvantech dat nějaké skryté vzory, jež by jim pomohly předvídat budoucí stav pacientů.
Stroje pak zkoušely předpovídat, jak se zdravotní stav těchto lidí bude vyvíjet. Protože data byla starší (pocházela z roku 2005), mohli vědci i rovnou ověřit úspěšnost umělých inteligencí.
Všechny čtyři počítačové modely byly výrazně úspěšnější než standardní metody ACC/AHA. Nejlepší z metod byla o 7,6 procent úspěšnější než lidské metody předvídání. Weng v článku v odborném časopise PLOS uvádí, že tento rozdíl může vypadat jako poměrně drobný, ale pokud by se jednalo o 83 tisíc reálných lidí, šlo by o 355 zachráněných životů.
Jako zdaleka nejlepší se ukázal model pracující na principu umělé neuronové sítě – tedy algoritmus napodobující biologické struktury a schopný samostatného učení se.
