Strojové učení z Česka může předcházet proleženinám nemocničních pacientů

TLDR verze: Strojové učení z českého startupu GoodAI pomáhá s detekcí proleženin. Jde o další praktickou aplikaci AI ve zdravotnictví. Oznámení tu.

Doktor z jedniček a nul

Nemocnice Na Bulovce je možná nejznámější jako hlavní spolupachatel atentátu na Reinharda Heydricha, brzy se však možná proslaví i jako tuzemský průkopník aplikace umělé inteligence v medicíně. Spolu s mými oblíbenými fachmany z GoodAI totiž oba subjekty vytvořily algoritmus na předpovídání dekubitů alias proleženin. Jak možná víte i z vlastní zkušenosti, ty vznikají v případě delší hospitalizace skrze dlouhodobého tlaku při ležení na měkké tkáně.

Působí to možná trochu triviálně, ale u pacientů upoutaných na lůžko můžou proleženiny působit značný diskomfort, ve výjimečných případech dokonce i smrt. Pokud člověk dlouho leží ve špitále, rozhodně nepotřebuje zhoršení svého stavu jen kvůli tomu, že moc dlouho leží ve špitále, OMG…

Pacient s potenciálními proleženinami, jak jej – chvíle napětí – dovede pod peřinou zkontrolovat AI. Stroj: GoodAI

Dnešní nemocnice samozřejmě na proleženiny nenechávají pacienty (obvykle) exnout, dosavadní kontola a změna polohy pacientů ale stojí člověkozdroje a peníze. Které by zdravotnictví mohlo aplikovat i na něco vážnějšího. GoodAI proto vyvinul infračervenou kameru (fungující i ve změ) a algoritmus strojového učení pro rozpoznávání obrazu pacienta z výšky a převedení jeho polohy na tvar těla. Dlouhodobé pozorování je pak s to detekovat, jestli pacient neleží na té či oné straně těla už moc dlouho. A případně varovat pacienta či personál.

Ve spolupráci s doktorkou Livií Večerovou už GoodAI systém otestoval s pozitivním výsledkem právě Na Bulovce. Samozřejmě, aplikace krom algoritmu samotného potřebuje i hardwarové řešení (onu kameru), což vše trochu komplikuje a zdražuje. Navíc je tu problém s ochranou osobních dat. Ale ten tu bude nejspíše stále častěji. Pokud by se systém nicméně spojil i s jinými formami detekce (třeba algoritmem pro detekci pádů) a vystačil by si s jednou kamerou na pokoj, mohl by podobný vynález najít skutečné uplatnění. Čím více algoritmů se na rozbor obrazu napojí, tím výhodnější takový systém bude. Proleženiny tak budou možná jenom první vlaštovkou.

Nic se nemá přehánět

GoodAI už v minulosti představil strojové učení i pro kontrolu kvality diamantů. Což je sice de facto praktická, komerční aplikace, ale zároveň ji většina z nás asi úplně nevyužije. A pokud máte na diamanty, pošlete mi část z těch peněz třeba radši přes Patreon. 😀 #jk #or_is_it GoodAI však také aktuálně spolurozjel i projekt „AI olympiády„, který může být zajímavou komparativní událostí na poli zkoumání a zlepšování strojového učení. Víc ale ve videu vespod článku.

Kurýrování proleženin možná nepůsobí jako zásadní problém identifikovaný Světovou zdravotnickou organizací jako číslo 1 globální úmrtnosti… Ale to je vlastně dobře. Nelze očekávat, že strojové učení začne léčit dříve Ebolu či AIDS, a až poté vyřeší záděry či krátkozrakost. Právě menší a dílčí výzkumy však snad cementují cestu k větším průlomům. Je navíc pěkné, že vlastní praktické aplikace AI se řeší už i u nás. Po využití AI pro detekci srdečních problémů nebo vývoj vakcín zkrátka i Česko přidává ruku k dílu!

Na druhou stranu, mnozí už varovali i před přílišným očekáváním. Umělá inteligence určitě slibuje velmi zajímavé výsledky. Neměli bychom od ní ale zase předpokládat druhý příchod Dr. Ježíše. Přílišná důvěra ve strojové učení může hrozit i negativy. Od pacientů umírajících na nemoci, které algoritmy přehlédly (a lidští doktoři, kteří by je zachytili, jim nevěnovali pozornost) po zvýšení ceny lékařské péče skrze detekci příliš mnoha false positive výsledků.


Není se čeho bát (?)

I když občas leckdo k umělé inteligenci přistupuje tak trochu s náboženským respektem, zatím pořád platí, že strojové učení je další z mnoha nástrojů, které lidstvo vyvinulo. Mezi strojovým algoritmem, kladivem nebo uměle rozdělaným ohněm není z hlediska aplikace a rizika zneužití žádný významnější rozdíl. Rozhodně je dobře, že umělá inteligence začíná pronikat do praktického světa, a součástí toho budou i velké změny pro medicínu. Bude však třeba i jistá porce odstupu a zdravé skepse, aby to vše přineslo maximum pozitiv a minimum negativ.

Já však obavy nemám. Jestli je totiž Homo sapiens na rozdíl od strojového učení něčím známý, pak je to právě schopnost za každých podmínek racionálně s odstupem hodnotit klady a zápory toho i onoho problému! :3 (y) #NOT

[LL]

Vědátor vzniká v dílně spolku studentů a popularizátorů vědy UP Crowd za podpory MUDRstart, který tvoří přípravné testy pro studenty vysokých škol – podpořte i vy drobákem mojí snahu informovat o vědě věčně & vtipně a přispějte mi v kampani na Patreonu.

A sledujte mojí snahu případně i na Facebooku či YouTube!

Diskuze