Pośród wszystkich rozwijających się obecnie technologii chyba największe kontrowersje budzi sztuczna inteligencja (Artificial Inteligence – AI). Nie sposób bagatelizować zagrożeń z nią związanych, nie brak też scenariuszy, w których AI doprowadzi do zniszczenia naszego gatunku, a Internet pełen jest apokaliptycznych wizji. Ale korzyści wypływające bezpośrednio z użycia sztucznej inteligencji także są ogromne. Na horyzoncie widać coraz to nowe zastosowania i jeśli rozwój będzie postępował z taką dynamiką, jak przez ostatnie lata, to trudno sobie dzisiaj wyobrazić nasz świat za, powiedzmy, 10 lat. Jak jeszcze kilkanaście lat temu nie mogliśmy wyobrazić sobie piętna, jakie na dzisiejszym społeczeństwie odciśnie popularyzacja smartfonów, tak dzisiaj nie umiemy sobie wyobrazić, co z naszą rzeczywistością zrobi sztuczna inteligencja.

Zasadniczym celem AI jest stworzenie takich algorytmów, które będą funkcjonowały przypominając ludzką inteligencję. W opisanym niedawno m.in. przez portal Nature teście, analizie poddano wyniki ponad 28,5 tys. badań mammograficznych z Wielkiej Brytanii i ponad 3 tys. z USA. Rezultat był co najmniej zachęcający. W przypadku nowotworów szanse przeżycia chorych zwiększają się im szybciej zmiany zostaną wykryte, dlatego właściwa diagnostyka jest tak istotna. Jednak problemy z interpretacją badania sprawiają, że zdarzają się przypadki stawiania niepoprawnych diagnoz. O ile pomyłka lekarza, który rozpozna nieistniejącego guza kończy się „tylko” stresem dla pacjentki (błędna diagnoza pozytywna), o tyle sytuacja odwrotna, czyli nierozpoznanie istniejącej zmiany, jest znacznie bardziej niebezpieczna, bo zamiast przystąpić do kuracji we wczesnym etapie choroby, ratunek nadchodzi z opóźnieniem, które może się okazać krytyczne (błędna diagnoza negatywna). Sztuczna inteligencja opracowana przez Google przeanalizowała zdjęcia rentgenowskie z wyżej opisanych mammografii, redukując liczbę błędnych diagnoz negatywnych o 9,4% i pozytywnych o 5,7% w wynikach z USA i odpowiednio o 2,7% i 1,2% w wynikach z Wielkiej Brytanii.

Należy jednak dodać, że były także przypadki, kiedy AI nie dostrzegła zmian chorobowych znalezionych przez lekarzy i narzędzie nie jest jeszcze gotowe do powszechnego wdrożenia. Jednak opracowane przez Google narzędzie pozwala z optymizmem patrzeć w przyszłość tego typu przedsięwzięć. Ostatnia dekada to bardzo dynamiczny rozwój technologii opartych o sieci neuronowe i tzw. głębokie uczenie (Deep learning), dzięki którym AI jest w stanie poddawać analizie coraz bardziej złożone i coraz większe paczki danych, w tym, dzięki komputerowemu widzeniu, coraz dokładniej analizować obrazy. Technologia ta znajdzie wiele zastosowań, jak choćby proste rozpoznawanie twarzy, technologie biometryczne, czy autonomiczne przemieszczanie się samochodów, także oparte o systemy kamer i analizę obrazów.

Nawiązując do pierwszego akapitu – rozwój technologii komputerowego widzenia i opartych o nie narzędzi do diagnozowania wyników badań przy użyciu AI powinno być wsparciem dla lekarza i pomagać w stawianiu trafniejszych diagnoz oraz eliminowaniu błędów. Tak wykorzystana technologia nikomu nie będzie zagrażać, wręcz przeciwnie, przyczyni się do wykrywania problemów na ich wczesnym etapie i w efekcie do zwiększenia odsetka wyleczeń.