Sztuczna inteligencja bada historię chorób pacjentów i inne dane medyczne, by wytypować najbardziej narażonych na ciężki przebieg COVID-19
Izraelska firma Maccabi Healthcare Services, z której usług korzysta prawie 2,5 miliona osób (ponad jedna czwarta mieszkańców kraju), wykorzystuje sztuczną inteligencję, żeby śledzić niektórych swoich klientów. Robi to w chwalebnym celu. System opracowany we współpracy z firmą Medial EarlySign identyfikuje ryzyko wystąpienia ciężkiego przebiegu zakażenia koronawirusem SARS-CoV-2.
Większość ludzi przechodzi je, jak wskazują statystyki na całym świecie, bezobjawowo. Jeśli ktoś już zapadnie na spowodowaną wirusem chorobę COVID-19, ma duże szanse na lżejszy przebieg choroby. Choć objawy mogą być bardzo dokuczliwe, bo obejmują wysoką gorączkę, bóle i znaczne osłabienie, to hospitalizacji z powodu cięższego przebiegu choroby wymaga tylko część zakażonych (mniej więcej co piąty).
Wiadomo jednak, że czynnikami ryzyka są na przykład otyłość, choroby płuc i serca oraz że znacząco rośnie ono wraz z wiekiem – osoby cierpiące na jedno lub więcej schorzeń współistniejących stanowią aż 90 procent wszystkich hospitalizowanych z powodu koronawirusa.
Z danych, którymi dysponuje izraelski prywatny dostawca usług medycznych (historii poprzednich chorób, masy ciała, wieku), system oparty na sztucznej inteligencji stara się wywnioskować, czy dana osoba będzie wymagać jedynie opieki w domu, będzie musiała skorzystać z ośrodka opieki dla lżej chorych (zorganizowano takie w hotelach) czy też będzie wymagać przyjęcia do szpitala. System zidentyfikował już około 40 tysięcy osób, które w przypadku zakażenia mogą potrzebować hospitalizacji.
Nie jest to, trzeba przyznać, system zupełnie nowy – był używany przez Maccabi do przewidywania ryzyka ciężkiego przebiegu choroby w przypadku grypy już od 27 lat. Zmodyfikowano go tylko do celów obecnej pandemii.
System zidentyfikował już w Izraelu około 40 tysięcy osób, które w przypadku zakażenia mogą potrzebować hospitalizacji.
„Taki system może uratować życie”, mówi portalowi „MIT Tech Review” Darren Schulte, lekarz i prezes innej firmy zajmującej się sztuczną inteligencją – Apixio. Jego firma też opracowuje sieci neuronowe – ale do analizowania „nieustrukturyzowanych danych medycznych”, co jest eufemizmem na odręczne notatki lekarzy. Schulte ma nadzieję, że zwiększy to szanse na stwierdzenie, komu wirus zagraża najbardziej.
Schulte sądzi, że ten sam system pozwoli izraelskiej firmie na identyfikację osób obarczonych wysokim ryzykiem powikłań także po zniesieniu ograniczeń – i na przykład zaoferowanie im „bezpiecznej przystani” w specjalnych ośrodkach, z dala od bliskich, którzy mogą być nieświadomymi niczego nosicielami. Tam zagrożeni mogliby poczuć się bezpieczni od pandemii.
Jednak takie rozwiązanie – identyfikacja najbardziej narażonych na skutki koronawirusa – wymaga danych. Z tego powodu z trudem można by takie śledzenie sobie wyobrazić w Stanach Zjednoczonych, gdzie istnieje wiele prywatnych przychodni i szpitali, z których każdy prowadzi własną dokumentację, i wielu różnych ubezpieczycieli. Także spora część Polaków od dawna korzysta z prywatnych dostawców usług medycznych podstawowej opieki zdrowotnej, czyli – innymi słowy – z prywatnych przychodni. Dane, które tam pozostawiamy, są dla publicznej służby zdrowia niedostępne. Na to nie pomoże nawet sztuczna inteligencja.
Dodajmy, że już w marcu Izrael mógł identyfikować te obszary kraju, gdzie zakażonych jest najwięcej, by móc szybciej reagować. Badacze z Instytutu Weizmanna i Instytutu Hebrajskiego w Jerozolimie stworzyli dla tamtejszego ministerstwa zdrowia oparte na sztucznej inteligencji narzędzie.
Na podstawie wypełnionych przez 60 tysięcy osób ankiet oraz analizy zapytań wpisywanych do internetowych przeglądarek przewidywało, gdzie ryzyko wystąpienia ognisk choroby jest największe. To pozwalało przygotować służby medyczne i szpitale. Jak opisują twórcy oprogramowania, chcieli, by kraj był o dwa kroki przed koronawirusem. I wygląda na to, że się udało – liczba nowych przypadków zakażeń w Izraelu spada już od początku kwietnia.