Nowa aplikacja rozpoznaje zakażenie SARS-CoV-2 po brzmieniu kaszlu. Dzięki niej kosztowny lub trudno dostępny test nie musi być pierwszym sposobem na sprawdzenie, czy mamy koronawirusa. Ta technologia pomaga też lekarzom: dzięki niej wiadomo, że zakażenie bezobjawowe także wywołuje zmiany w organizmie.
Jeszcze na początku roku amerykańscy komentatorzy przewidywali, że jednym z głównych tematów kampanii prezydenckiej będą ograniczenia prawne, jakie trzeba nałożyć na AI. Później wybuchła pandemia koronawirusa, która pokazała, że jest jedna dziedzina, w której prawdopodobnie warto spuścić sztuczną inteligencję ze smyczy: medycyna.
Lista technologii opartych na AI, które wspierają człowieka w walce z COVID-19, ciągle się wydłuża. Zaczęło się od słynnych kamer wyłapujących osoby z podwyższoną temperaturą na ulicach chińskich miast. W maju w piśmie „Nature” ukazał się artykuł o możliwości zdiagnozowania COVID-19 na podstawie analizy danych zebranych od pacjenta: wyników tomografii komputerowej klatki piersiowej, obserwowanych objawów i jego historii medycznej. System prawidłowo rozpoznał chorobę u 17 z 25 osób, które radiolodzy uznali za zdrowe. Kluczowe okazały się właśnie tomogramy, czyli obrazy zarejestrowane przez tomograf. Okazało się bowiem, że nawet specjaliści z wieloletnim doświadczeniem, którzy widzieli ich setki, nie są w stanie wychwycić bardzo subtelnych, minimalnych wręcz zmian w płucach, wywołanych zakażeniem w jego początkowym stadium. Karmiony milionami obrazów mechanizm wskazywał je bez problemu.
Z podobną sytuacją mamy do czynienia w przypadku apki, która analizuje brzmienie kaszlu. Niesłyszalną dla laika różnicę między kaszlem osoby zdrowej, osoby niegroźnie przeziębionej i osoby cierpiącej na poważne dolegliwości układu oddechowego wykryje lekarz, ale jego doświadczenie nadal jest ograniczone do kilkuset, może kilku tysięcy przypadków. Dlatego może nie zauważyć niewielkich zmian w brzmieniu kaszlu, jakie koronawirus powoduje na długo przed ewentualnym pojawieniem się znanych, czytelnych objawów. Testy na Massachusetts Institute of Technology wykazały, że skuteczność apki, która wykrywa te zmiany, analizując bazę milionów nagranych kaszlnięć, wynosi ponad 98 proc.
Algorytm, który diagnozuje osłabienie strun głosowych
Współautor aplikacji, Brian Subirana z MIT, ma dalekosiężne plany. Chciałby stworzyć darmową, prostą w obsłudze aplikację mobilną, dzięki której każdy z nas mógłby codziennie sprawdzać, czy jest zakażony, zanim wyjdzie do pracy czy szkoły. Pozytywny wynik musiałby następnie potwierdzić testem. W dalszej perspektywie statystyki pozyskane dzięki apce mogłyby pomóc w ustaleniu scenariuszy generalnych czy regionalnych lockdownów. Najpierw jednak pomysł naukowców musi zatwierdzić rządowa Agencja Żywności i Leków, która kontroluje amerykański rynek usług medycznych.
Pracę nad tą technologią Subirana i jego koledzy zaczęli przed wybuchem pandemii. Wtedy chcieli, żeby swój kaszel rejestrowali smartfonami pacjenci z podejrzeniem zapalenia płuc i astmy. Sprawdzali też, czy ten sam mechanizm rozpozna chorobę Alzheimera, której objawem jest nie tylko stopniowa utrata pamięci, ale także osłabienie mięśni i strun głosowych.
Najpierw Subirana „nakarmił” mechanizm głosami lektorów, czytających to samo słowo w tysiącach audiobooków. Później specjalnie zatrudnieni aktorzy zarejestrowali swoje głosy wyrażające różne uczucia. To istotne w przypadku diagnozowania choroby Alzheimera, bo cierpiące na nią osoby mówią w nieco bardziej „płaski” sposób, a jeśli dają upust emocjom, to częściej negatywnym, jak zdenerwowanie czy frustracja. Trzecia baza dźwięków zawierała z kolei właśnie odgłosy kasłania, wrzucone do sieci przez ochotników. Algorytm, który ma zdiagnozować osłabienie strun głosowych – objaw astmy, zapalenia płuc, choroby Alzheimera i jak się z czasem okazało, zakażenia koronawirusem – analizuje kombinację wszystkich tych danych.
AI superdoktor?
Dokładnie to samo, co może nam przeszkadzać w wykorzystaniu sztucznej inteligencji przez wielkie korporacje technologiczne, okazuje się błogosławieństwem w przypadku aplikacji telemedycznych. Dane użytkowniczek i użytkowników, które Facebook, Amazon czy Google analizują pod kątem naszej podatności na określone treści reklamowe, w tym polityczne, tu służą uchwyceniu choroby, często w nierozpoznawalnym dla lekarzy początkowym stadium. Co ważne, nie mają charakteru danych osobowych – nie da się nikogo zidentyfikować po tomogramie, zdjęciu rentgenowskim lub historii choroby.
Pomysł naukowców z MIT jest idealnie skrojony na czasy pandemii, ale trudno nazwać go rewolucyjnym. Massachusetts General Hospital używa dokładnie tej samej technologii do oceny ryzyka raka piersi na podstawie analizy 80 tys. obrazów rentgenowskich. Dodatkowa baza zawiera informacje o ogólnym stanie zdrowia i przebiegu choroby u pacjentek, których zdjęcia zostały udostępnione w aplikacji. Analizując te dane, można nie tylko stwierdzić, czy dana kobieta ma już objawy raka, ale również, jak będzie przechodziła chorobę, a nawet, czy jest na nią narażona w ciągu najbliższych kilku lat i jak może zmniejszyć prawdopodobieństwo zachorowania.
czytaj także
Takie rozwiązania mogą nie tylko pomóc lekarzom czy wręcz ich ubiec (choć nigdy ich w pełni nie zastąpią), ale przede wszystkim odciążyć system ochrony zdrowia. Nie wiemy, jak długo potrwa pandemia koronawirusa, ale skoro już teraz pojawiają się doniesienia o problemach z dostępnością testów, a nawet o utrudnionym kontakcie z sanepidem i jego odpowiednikami w innych krajach, AI w służbie telemedycyny może dosłownie uratować nam życie. Fakt, że będziemy nadal korzystać z tej technologii po pandemii, może być jedną z nielicznych zalet tego trudnego i kompletnie nieprzewidywalnego okresu.
