Isten nyugtassa, Mester!
Jó eséllyel úgy vélné, túl sok minden nem változott, csak kevesebb helyen lehet sétálni, és több helyen biliárdozni.
Jó néhány iparágban, köztük az egészségügyben is több területen vehetik hasznát a szakemberek a mesterséges intelligenciának (MI). A folyamatos fejlesztésének és a különböző területeken történő tesztelésének köszönhetően újabban már a depressziót is képes hatékonyan felismerni az MI, akár MRI-felvételek elemzésével.
Már korábban beszámoltunk arról, hogy megannyi iparágban hasznosítható a mesterséges intelligencia. Az adatelemzéstől kezdve a mezőgazdálkodáson át egészen az egészségügyig növeli a hatékonyságot, egyszerűsíti a feladatokat és adminisztrációs terheket is képes levenni a munkavállalók válláról.
Az egészségügyön belül is több szekcióban támogatja a dolgozók munkáját. Segítheti például az orvosokat a döntéshozatalban szívműtét esetén. Dr. Christine M. Albert, a Smidt Szívintézet kardiológiai osztályának vezetője kiemelte, hogy a mesterséges intelligencia nemcsak a halálozási valószínűség kiszámításában lehet hasznos, hanem megoldást is javasolhat ezekhez az operációkhoz.
Az elvégzett kutatás keretében a mesterséges intelligenciával támogatott szűrés során 244 nőnél (a vizsgáltak 28 százalékánál) találtak rákos elváltozást, míg a radiológusok 203-nál (25 százalékuknál). Az MI használata emellett nem mutatott több téves pozitív eredményt, hiszen az eredmények aránya mindkét csoportban 1,5 százalék volt – adta hírül korábban a The Guardian.
Világszerte körülbelül 300 millió ember szenved jelenleg depresszióban. Bár a betegség igen gyakorinak mondható, nehéz felismerni. Ennek az egyik oka lehet, hogy a depresszióra nincs egyetlen teszt: az orvosok önbevalláson alapuló tüneteket vizsgálnak és kérdőíveket töltetnek ki. Ezek a tünetek azonban nem mindenkinél azonosak. Egyesek többet, mások kevesebbet alszanak, egyeseknek kevesebb az energiájuk, míg másokra inkább a szomorúság vagy az ingerlékenység jellemző.
A depresszióval diagnosztizált betegek esetében számos kezelési lehetőség áll rendelkezésre.
A kutatók tesztelték, hogy az orvosokkal szemben a mesterséges intelligencia mely kezelési módszert javasolja. Amikor különböző súlyosságú depresszióban szenvedő, eltérő nemű és társadalmi-gazdasági helyzetű fiktív betegekről kaptak információt, a ChatGPT többnyire beszélgetőterápiát javasolt, míg az orvosok nagy része előnyben részesítette az antidepresszánsokat.
Az amerikai, brit és ausztrál irányelvek elsősorban a beszélgetőterápiát ajánlják kezelési lehetőségként a gyógyszeres előtt, így kijelenthető, hogy a ChatGPT nagyobb valószínűséggel követi a klinikai irányelveket.
Az MI-t kevésbé befolyásolják a nemi és a társadalmi-gazdasági előítéletek, míg az orvosok nagyobb valószínűséggel írnak fel antidepresszánsokat a férfiaknak, különösen a kékgalléros munkavállalóknak – jelentette ki Sarah Hellewell, a Curtin Egyetem Egészségtudományi Karának kutatója.
Emellett kiemelte, hogy a depresszió az agy bizonyos részeit érinti, így a kór által érintett agyterületek rendkívül hasonlók a különböző embereknél. Olyannyira, hogy több mint 80 százalékos pontossággal meg lehet jósolni, hogy valaki depresszióban szenved, ha csak az agyi struktúrákat vizsgálják az MRI-felvételeken. Ez pedig ideális diagnoszikai módszer a mesterséges intelligencia számára, hiszen
a korábbi felvételekkel betanítható, majd az MRI-felvételek vizsgálatával megjósolhatja vagy diagnosztizálhatja a betegséget.
Bár az MRI-alapú mesterségesintelligencia-alkalmazások ígéretesek, egy a depresszió egyszerűbb felismeréséhez használt eszköz akár már most is nálunk lehet.
Jelenleg az okosórákat és az azokhoz hasonló hordozható eszközöket vizsgálják abból a szempontból, hogy képesek lehetnek-e a depresszió felismerésére és előrejelzésére. Mivel a hordozható eszközök éjjel-nappal viselhetők, olyan egyedi adatokat szolgáltathatnak, amelyeket egyéb módokon nehéz lenne összegyűjteni. Azt azonban hozzá kell tenni, hogy sok esetben ezek az eszközök igen költségesek.
Címlapfotó: Shutterstock
További cikkeinket, elemzéseinket megtalálják a makronom.hu oldalon.