Происходит тихая революция, потенциал которой, возможно, больше, чем у любой другой предшествующей технологической революции, может принести огромную пользу человечеству. Эта революция заключается в сближении искусственного интеллекта и здравоохранения.

Существует много споров о том, как искусственный интеллект может дополнять, изменять и улучшать человеческий интеллект. Но по мере того, как мы ищем больший разум, который будет совершенствовать наш разум, не должны ли мы также стремиться к развитию, защите и пониманию своего тела.

Всю свою карьеру я работал над поиском лекарств от болезней. Я восхищаюсь ИИ тем, что он может трансформировать новое взаимодействие между человеческим и машинным интеллектом, чтобы разблокировать самую сложную операционную систему в мире — человеческое тело. Передовой интеллект и рассуждения, которые приносит ИИ, могут помочь нам понять наше тело так, как мы никогда раньше не могли, дать толчок человеческому творчеству и помочь ученым в создании новых лекарств.

Сегодня, с точки зрения образа жизни, интеллектуальное дополнение является обычным явлением — оно происходит каждый раз, когда мы открываем наши смартфоны, каждый раз, когда мы ищем в Интернете и каждый раз, когда мы взаимодействуем с устройствами в наших домах. Но есть одна область, где использование ИИ имеет гораздо более фундаментальное значение, а не просто средство обеспечения образа жизни. Он представляет собой величайшую неудовлетворенную потребность человека… лечение болезней.

Нам повезло жить в то время, когда наша жизнь выйдет далеко за рамки того, что мы могли себе представить 50 лет назад. Но хотя мы можем жить дольше, мы не можем обязательно ожидать, что наши последние годы будут такими же здоровыми, как и наши ранние. Изнурительные заболевания, такие как рак, болезнь Альцгеймера и диабет, уже ложатся беспрецедентным бременем на семьи, общество и экономику.

В мире, где так много всего было переосмыслено технологиями, мы должны задаться вопросом: почему до сих пор существует около 9000 болезней, которые вообще не поддаются лечению? Почему 300 миллионов человек страдают редкими заболеваниями, от которых при существующей экономической модели никогда не будет разработано ни одного лекарства? Разве технологии не должны оказывать здесь гораздо большее влияние?

Конечно, мы видим, что ИИ уже добился значительных успехов в некоторых областях здравоохранения. Например, в диагностике, где раннее выявление и точная диагностика быстро развиваются и расширяют возможности врачей так, как они и представить себе не могли пять лет назад. Но это только один конец проблемы. Представьте себе, что у вас диагностировано заболевание, а затем вам говорят, что в настоящее время для него нет доступного лечения.

Стремление лечить болезнь сопряжено с трудностями. Урок, который я усвоил в биотехнологии, прежде чем основать компанию по искусственному интеллекту, заключается в том, насколько сложной может быть проблема в фармацевтических исследованиях и разработках. Производным от этой проблемы являются затраты и время, а также критическая неудовлетворенная потребность в нелеченных заболеваниях, которые до сих пор было слишком сложно решить. В настоящее время прохождение нового лекарства от открытия до одобрения FDA обходится в среднем в 2,6 миллиарда долларов, а этот процесс может занять 10–15 лет. Это само по себе уже достаточно плохо… что еще хуже, так это то, что 97% всех программ НИОКР потерпят неудачу.

Это непростая проблема. Проще говоря, биология очень сложна — найти и понять основную причину болезни, не говоря уже о том, чтобы найти лекарство от нее, невероятно сложно. Человеческое тело является крупнейшей из известных систем данных с более чем 37 триллионами клеток. Это конечный результат миллионов лет эволюции и бесконечного числа факторов и перестановок. Чем глубже мы погружаемся в изучение человеческого тела, например секвенирование человеческого генома, тем больше мы понимаем, что нам еще так много предстоит узнать.

Проблема не только в сложности биологии, но и в том, что мы, люди, ограничены количеством информации, которую мы можем усвоить и обработать. Чтобы дать вам представление о том, сколько информации существует, примите во внимание, что только в области биомедицины ежедневно публикуется 10 000 новых научных статей, более 100 миллионов научных патентов, сотни глубоких и богатых химических и геномных баз данных и десятки тысячи наборов данных клинических испытаний пациентов. Это не то, что люди предназначены для обработки.

Что абсолютно ясно, так это то, что есть много, много проблем, которые настолько сложны в науке, что наши собственные человеческие мыслительные способности не развились, чтобы решить их в одиночку. Но люди умны, мы изобрели новые технологии мышления, которые могут работать вместе с нами для решения этих действительно больших проблем.

Это именно то, чего я пытался добиться в своей собственной компании. Я хотел поговорить с ИИ, обученным биологии человека. Я хотел сказать… «Компьютер, найди мне лекарство от БАС». И тогда компьютер будет считывать каждую часть данных, каждую научную статью, каждую базу данных по химии, каждую базу данных по геному… все. ИИ сможет контекстуализировать, что означает эта информация и данные. Он сможет рассуждать, понимать и постулировать основную молекулярную причину БАС… и, бац, ИИ покажет мне, как разработать лекарство, которое его лечит.

Хотя этот разговор может быть немного далеким, это не так далеко, как многие из нас думают. Многие люди говорят об ИИ-медицине в будущем времени, но на самом деле это происходит сейчас. Технология искусственного интеллекта переходит от пассивной к генеративной. Инструменты генеративного ИИ используют компьютеры и алгоритмы, чтобы рассуждать и придумывать объяснения самостоятельно. Все, что им нужно, это наши цели и наши ограничения.

Итак, где мы находимся в спектре ИИ для здравоохранения?

Мы, как ученые, математики и компьютерные инженеры, создали алгоритмы, которые намного умнее нас в определенных задачах, а в других задачах они далеко не так умны, как люди, потому что им это не нужно. Ваш калькулятор умнее вас в арифметике; точно так же ИИ ЯМР умнее вас в пространственном и молекулярном профилировании и может предсказать расстояние между химическими связями лучше, чем вы; граф знаний с миллиардами и миллиардами точек данных знает больше о биологии, чем вы.

Мы еще не достигли вершины инноваций и экспоненциального прогресса в биологии и науках о жизни за счет использования технологии ИИ. Однако сейчас мы находимся на этапе, когда сочетание передовых алгоритмов, большей вычислительной мощности и доступа к огромным объемам данных позволяет ученым и машинам, работая вместе, развивать глубокое понимание биологии и болезней на уровне, намного превышающем возможный. только для людей.

В биологии и науках о жизни нас ждет необычайный период инноваций, темпы которого мы наблюдаем в других областях, богатых данными, благодаря достижениям в области компьютерных наук и инженерии. В следующие пять лет мы увидим больше преобразований в здравоохранении, чем за предыдущие 50 лет. Большая часть этих преобразований будет исходить от технологий, и большая часть этих технологий будет управляться искусственным интеллектом.

С помощью ИИ мы находимся в начале беспрецедентного возрождения науки о здоровье человека. Всего за последние несколько лет мы начинаем понимать болезни, с которыми боролись буквально десятилетиями… ну, вечно.

Как общество, у нас есть выбор, как использовать эту мощную технологию. Мы можем бояться ИИ, или мы можем использовать ИИ, чтобы помочь нам… дополнять нас и сотрудничать с нами, преодолевать наши когнитивные ограничения, помогать нам в том, что мы, люди, делаем плохо, и позволять нам делать то, что мы хотим делать. , только лучше и быстрее. И по мере того, как мы открываем новые способы наделить машины интеллектом, мы можем представить себе мир, в котором мы распространяем этот интеллект среди всех ученых по всему миру, как электричество распределяется по сети для обеспечения работы.

Читать далее →

Почему нам нужно использовать ИИ для жизни, а не только для образа жизни, Джоанна Шилдс, генеральный директор

Финансирование фундаментальных изменений, Кен Малвани, основатель

Первоначально опубликовано на benevolent.ai.