De Welshe dichter Dylan Thomas riep hartstochtelijk op tot de strijd tegen de onvermijdelijkheid van de dood. De toonaangevende futuristen van onze tijd herhalen zijn oproepen. Het enige verschil is de sentimentaliteit van de dichter en de prozaïsche aard van de werkelijkheid. We gaan allemaal op een dag dood. De enige vraag is wanneer en hoe.
Of niet.
Wetenschappers proberen momenteel kunstmatige intelligentie, machine learning en computervisie de menselijke dood te laten voorspellen. Het uiteindelijke doel is natuurlijk niet om van AI een grim reaper te maken, maar om chronische ziekten en andere ziekten op tijd te voorkomen.
Het laatste onderzoek naar deze AI-toepassing in de geneeskunde heeft de nieuwste machine learning-modellen gebruikt om CT-scans van 48 borstcellen te analyseren. De computer kon met een nauwkeurigheid van 69 procent voorspellen welke patiënt binnen vijf jaar zou overlijden. Net zoals elke dokter zou voorspellen.
De resultaten zijn gepubliceerd in Nature Science Papers door een team van de University of Adelaide. Hoofdauteur Dr. Luc Oukden-Rainer, een radioloog en afgestudeerde student, zegt dat een van de duidelijke voordelen van het gebruik van AI in precisiegeneeskunde de vroege identificatie van gezondheidsrisico's en mogelijke interventie is.
Minder voor de hand liggend zal de belofte zijn om duurzaamheidsonderzoek te versnellen.
"Momenteel vereisen de meeste onderzoeken naar chronische ziekten en een lang leven lange follow-upperioden om het verschil te zien tussen behandelde en onbehandelde patiënten, omdat deze ziekten zich langzaam ontwikkelen", legt hij uit. "Als we veranderingen eerder konden kwantificeren, zouden we niet alleen de ziekte kunnen identificeren, maar zouden we ook effectiever kunnen ingrijpen en zouden we veel eerder kunnen reageren."
Dit kan leiden tot een snellere en goedkopere behandeling. "Als we een jaar of twee van de tijd die nodig is om medicijnen van het laboratorium naar de patiënt over te brengen, zouden kunnen verkorten, zou de vooruitgang op dit gebied aanzienlijk worden versneld."
Promotie video:
AI met hart
In januari publiceerden onderzoekers van Imperial College London resultaten waaruit bleek dat AI hartfalen en overlijden beter kon voorspellen dan een menselijke arts. De studie, gepubliceerd in het tijdschrift Radiology, omvatte het creëren van virtuele 3D-harten van 250 patiënten die de hartfunctie kunnen nabootsen. Toen begonnen AI-algoritmen te onderzoeken welke functies als de beste voorspellers zouden dienen. Dit systeem was gebaseerd op MRI, bloedonderzoeken en andere gegevens.
Uiteindelijk bleek dat de machine sneller en beter was in het identificeren van het risico op pulmonale hypertensie - 73% nauwkeurigheid versus de gebruikelijke 60%.
Wetenschappers zeggen dat de technologie kan worden gebruikt om de uitkomsten van andere hart- en vaatziekten in de toekomst te voorspellen. "We willen technologie ontwikkelen die kan worden toegepast op een breed scala aan hart- en vaatziekten om artsen te helpen bij het interpreteren van medische testresultaten", zei co-auteur Tim Daves. "Het doel is om te zien of betere voorspellingen kunnen bijdragen aan de juiste behandeling en een lang leven bij mensen."
AI wordt slimmer
Dit soort AI-toepassingen in precisiegeneeskunde zullen alleen maar beter worden naarmate machines leren zoals medische studenten.
Oakden-Rainer zegt dat zijn team doorgaat met het creëren van de perfecte dataset naarmate ze verder komen, maar de voorspellende nauwkeurigheid al heeft verbeterd van 75 procent naar 80 procent door informatie op te nemen zoals leeftijd en geslacht.
"Ik denk dat er een bovengrens is aan hoe nauwkeurig we kunnen zijn, omdat er altijd een element van willekeur zal zijn", zegt hij, wanneer hem wordt gevraagd hoe goed AI de sterfte van een individu zal bepalen. “Maar we kunnen nauwkeuriger zijn dan we nu zijn als we rekening houden met de risico's en sterke punten van individuen. Een model dat al deze factoren combineert, zal hopelijk het risico op kortdurende sterfte kunnen verfijnen tot 80 procent."
Anderen zijn nog optimistischer over hoe snel AI dit aspect van de medische sector transformeert.
"Het voorspellen van het resterende leven voor mensen is eigenlijk een van de eenvoudigste toepassingen van machine learning", zegt dr. Ziyad Obermeyer. “Het vereist een unieke set gegevens, die is opgenomen in elektronische dossiers die zijn gekoppeld aan informatie over het tijdstip van overlijden van een persoon. Zodra we voldoende van deze gegevens hebben verzameld, kunnen we heel nauwkeurig de waarschijnlijkheid voorspellen dat een persoon bijvoorbeeld een maand of een jaar zal leven."
AI is nog aan het leren
Experts als Obermeyer en Oakden-Rainer zijn het erover eens dat er snel vooruitgang wordt geboekt, maar er is nog veel werk aan de winkel.
Enerzijds zijn er nog heel wat gegevens om in te graven, maar deze zijn nog niet geordend. Afbeeldingen waarvan machines leren, moeten bijvoorbeeld nog worden bewerkt om ze bruikbaar te maken. "Veel teams van wetenschappers over de hele wereld geven miljoenen dollars uit aan deze taak, omdat het een knelpunt blijft voor succesvolle medische AI", zegt Oakden-Rainer.
In een interview met STAT News zei Obermeier dat gegevens versnipperd zijn door het hele zorgstelsel, dus het koppelen van informatie en het maken van datasets kost tijd en geld. Hij merkt ook op dat hoewel er veel hype is over het gebruik van AI in precisiegeneeskunde, deze algoritmen in de klinische setting nauwelijks zijn getest.
“We kunnen zeggen dat alles in orde is en dat het algoritme echt goed is. Maar nu moeten we hem meenemen naar de echte wereld en kijken wat er met volledige verantwoordelijkheid zal gebeuren”, zegt hij.
AI is geen toeval
Dodelijke ziekten voorkomen is één ding. Maar kan een dodelijk ongeval worden voorkomen door AI?
Dit is precies wat Amerikaanse en Indiase wetenschappers wilden doen toen ze zich zorgen maakten over het groeiende aantal sterfgevallen onder mensen die selfies namen. Het team identificeerde 127 mensen die stierven terwijl ze poseerden voor een foto in de loop van twee jaar.
Op basis van een combinatie van tekst, afbeeldingen en locatie heeft de machine geleerd om selfies te identificeren als potentieel gevaarlijk of niet. Een reeks van meer dan 3.000 ondertekende Twitter-selfies was 73 procent nauwkeurig.
"De combinatie van beeld- en locatiegebaseerde kenmerken toonde de beste nauwkeurigheid", zeggen de wetenschappers.
Wat gebeurt er daarna? Er verschijnt een waarschuwingssysteem voor selfieliefhebbers.
AI en de toekomst
Deze hele discussie heeft de vraag opgeworpen: willen we echt weten wanneer we zullen sterven?
Volgens een van de artikelen die onlangs in Psychology Review zijn gepubliceerd, is het antwoord nee. Negen van de tien mensen in Duitsland en Spanje kozen ervoor om in het duister te blijven toen ze vroegen of ze wilden weten over hun toekomst, inclusief de dood.
Obermeier kijkt anders naar dit vraagstuk: door het prisma van mensen die leven met een levensbedreigende ziekte.
“Onder de dingen die patiënten echt willen en niet krijgen, zijn dit de antwoorden van artsen op de vraag 'hoeveel heb ik nog over?' Artsen zijn erg terughoudend om deze vragen te beantwoorden, deels omdat ze niet verkeerd willen zijn in zulke belangrijke dingen. Mede omdat de patiënten het zelf niet willen weten."
Ilya Khel