Waarom had de drukpers van Gutenberg zo’n enorme impact? Niet enkel omwille van de technologie om (metalen) lettervormen te smeden en dan op papier te drukken. Gelijkwaardige technologie werd enkele eeuwen eerder al gebruikt in China en Korea. Nee, het succes is vooral te danken aan het tijdstip waarop gelijktijdig verschillende technologieën volwassen werden. Met name de ontwikkeling van glazen voor de bril, de wijnpers, leerlooien en inkt (op basis van olie).
We staan nu aan de vooravond van een minstens even impactvolle technologie: die van artificiële intelligentie (AI) op gezondheidszorg. Ook nu is dit te danken aan een samenloop van omstandigheden:
• De aanwezigheid van grote hoeveelheden data.
• Exponentiële groei in processorkracht.
• Beschikbaarheid van hoog betrouwbare (en goedkope) geheugenmodules.
• ‘Machine learning’ van datasets in plaats van proefdata.
• Open source platforms.
De evoluties in multi-core (parallel) processing en quantum computing zorgen er voor dat de voorsprong die ons brein (en dus de wetenschap) heeft op de computer snel kleiner wordt.
Intuïtie en zintuigen
De medische wetenschap is grotendeels gestoeld op intuïtie en zintuigen. Intuïtie is op haar beurt gebaseerd op de ervaring van het herkennen van bepaalde symptomen door de jaren heen. Je kunt het vergelijken met het herkennen van bepaalde patronen. In het herkennen van patronen is de computer véél beter dan de mens.
Zintuigen (zoals zien, horen, ruiken en voelen) zou je kunnen beschouwen als sensoren. Ook daar wordt de technologie alsmaar beter en accurater dan de mens. Zie bijvoorbeeld ICT&Health editie 3/2019 over diagnose via stemanalyse.
Als we patroonherkenning en accurate alomtegenwoordige sensoren combineren met een exponentiële toename van persoonlijke data (zoals via sociale media) en dan een algoritme toepassen dat het geheel ontleedt, krijgen we een analyse die mij beter kent dan ik mezelf ooit zal kennen.
Is dat een evolutie om bang van te worden?
Oeverloos gefilosofeer
Niet zozeer voor de technologische evolutie, maar wel voor het oeverloos gefilosofeer erover. Let wel, ik ben niet tegen filosofie en ben groot voorstander ervan om de ethische aspecten goed door te denken.
Maar momenteel wordt de vooruitgang, zeker in onze contreien, volledig tegengehouden door eindeloze onzinnige debatten. Dat is een probleem, want filosofen kunnen 1000 jaar filosoferen over een kwestie, niet tot een akkoord komen en zich daar goed bij voelen. Ingenieurs en investeerders kunnen echter geen 1000 jaar wachten.
De debatten handelen vooral over de ‘black box’ of beslissingscriteria die in de algoritmes vervat zitten. Die moeten van zo’n niveau zijn dat ze op voorhand al heilig verklaard zouden moeten worden. Misschien moet men zich tevreden stellen met algoritmes die het beter doen dan ‘de gemiddelde mens’. Als ik rondkijk naar de gemiddelde democratische verkiezingsuitslag of hoe de gemiddelde mens zich in het verkeer gedraagt, is dat reeds een grote stap vooruit!
Onzinnige discussies
Alle discussies over AI monden uit in een discussie over wat de zelfrijdende auto zou doen in een situatie waar het algoritme moet kiezen tussen het overrijden van een zwangere vrouw of een belangrijke wetenschapper. Die discussie kan je niet beslechten voor de mens, laat staan voor algoritmes.
Zulke discussies zijn compleet onzinnig en gevaarlijk omdat ze de vooruitgang van medische oplossingen dwarsbomen. Dubbel gevaarlijk zelfs, want tegelijkertijd rukken grote internetbedrijven in de VS en China op, veel minder afgeremd door filosofische kwesties (zoals Facebook). De combinatie van onze traagheid en de snelheid waarmee deze bedrijven opereren, daar ligt het échte gevaar. Wat als die algoritmes eigendom worden van deze bedrijven? Wat als zij hun patroonherkenning voor medische aandoeningen afschermen van de markt of er exorbitante prijzen voor rekenen, of allebei? Kunnen we dat nog tegenhouden?
Lovenswaardige alternatieven
Hopelijk krijgen lovenswaardige initiatieven zoals de Hippo AI foundation meer ondersteuning. Deze stichting spant zich in om medische AI (én bevindingen) ten dienste te maken van de maatschappij door middel van open data, ‘federated learning’ en open source licenties.
Ook grote bedrijven geven voorzichtig het goede voorbeeld. IBM heeft de codes van drie projecten vrij gegeven (PaccMann, INtERAcT en PIMKL). IBM hoopt dat dit vrijgeven aan andere onderzoekers en academici de potentiële impact door de wetenschappelijke gemeenschap kan maximaliseren.
Dankzij Google kunnen kankerpathologen nu gebruik maken van een geavanceerd Open Source AI systeem (DeepPATH) dat een zeer hoog niveau van nauwkeurigheid heeft bereikt in het detecteren van bepaalde soorten longkanker. Hun algoritme is ontworpen om het te trainen in het onderscheiden en identificeren van beelden van longen die bestaan uit zowel normale als kanker-geïnduceerde weefsels.
Microsoft gaat één miljard dollar investeren in OpenAI, een bedrijf dat mede opgericht is door Elon Musk met als doel het creëren van een ‘kunstmatige algemene intelligentie’, die kan leren om een reeks taken uit te voeren die mensen momenteel uitvoeren.
Dan zijn er ook startups die artificiële intelligentie inzetten om …
… sneller betere kennis en meer nauwkeurige diagnose van ziektes te krijgen
PathAI is een leverancier van AI-onderzoeksinstrumenten en -diensten voor pathologie. Het platform heeft tot doel de nauwkeurigheid van de diagnose en de doeltreffendheid van de behandeling van ziekten zoals kanker te verbeteren, door moderne benaderingen in AI te gebruiken.
Beslissingsondersteuning en prognostische tests voor grote aantallen monsters zullen leiden tot aanzienlijke verbetering van de snelheid en significante vermindering van het aantal fouten. Ze helpen onderzoekers om patiënten te identificeren die baat hebben bij nieuwe therapieën. Het bedrijf werkt hiervoor samen met toonaangevende organisaties zoals de Bill & Melinda Gates stichting, Philips en Bristol-Myers Squibb.
