Nauka o podacima i AI: Prilika za revolucionarno unapređenje medicine

Ako etično i pametno budemo koristili mašinsko učenje, možemo umnogome poboljšati zdravstveni sistem, naše razumijevanje starenja, komorbiditeta kao i optimizovati liječenje, kaže dr. Elma Hot-Dervić, postdoktorska istraživačica na Institutu za nauku o kompleksnim sistemima u Beču.

Na pragu smo revolucije koju donosi nauka o podacima i vještačka inteligencija, ukazuje sagovornica (Getty Images)

„Nijesmo iskoristili nijedan promil mogućnosti koje nam daju sakupljeni podaci, koji širom svijeta zaboravljeni stoje na nekim serverima ili čak na nekim papirima. Na mašinsko učenje ne treba gledati kao na magiju ili čarobni štapić za rješavanje problema. Mašinsko učenje je alat, kao i bilo koji drugi, koji se bazira na matematici i programiranju. Ukoliko ga etično i pametno budemo koristili, možemo umnogome poboljšati zdravstveni sistem, naše razumijevanje starenja, komorbiditeta kao i optimizovati liječenje“, kaže dr. Elma Hot-Dervić, postdoktorska istraživačica na Institutu za nauku o kompleksnim sistemima u Beču.

U toku svojih doktorskih studija imala je priliku raditi s podacima sakupljenim u svim bolnicama u Austriji u periodu od gotovo 20 godina. Koristila je već sakupljene podatke, tako da su njena istraživanja bila sekundarna upotreba podataka.

Vjerujem da smo na samom početku i da ćemo tek uživati benefite koje nam donose nauka o podacima i vještačka inteligencija u medicini, kaže dr. Elma Hot Dervić (Dado Ljaljević / Ustupljeno Al Jazeeri Balkans)

„Mi smo se bavili istraživanjima bolničkih dijagnoza, dominantno hroničnih bolesti. U analiziranoj bazi podataka, mi neke pacijente pratimo skoro 20 godina i to nam omogućava da naučimo mnogo o putanjama pacijenta ili tokovima bolesti. U jednom od centralnih projekata mojih doktorskih istraživanja smo razvili novi metod za otkrivanje spomenutih cjeloživotnih putanja. U drugim projektima smo istraživali rodne razlike u komorbiditetima dijabetesa, kao i kako je gojaznost povezana s mentalnim bolestima u raznim fazama života pacijenta“, kaže sagovornica.

Rezultati istraživanja

Dodaje da su posebno zanimljivi rezultati o rodnim razlikama u komorbiditetima dijabetesa koji su skrenuli pažnju.

„Otkrili smo da žene koje imaju dijabetes, imaju povećan rizik od depresije u odnosu na muškarce. To su rezultati koje relativno lako dobijete, analizirajući podatke iz bolnica, a mene je stvarno iznenadilo da to nijesmo ranije znali.“

Prema njenim riječima, ova vrsta podataka ima ogroman potencijal.

„Pored navedenih primjera, postoji jako mnogo uspješnih data science projekata u medicini širom svijeta. Vjerujem da smo na samom početku i da ćemo tek uživati benefite koje nam donose nauka o podacima i vještačka inteligencija u medicini“, rekla je Hot-Dervić.

Smatra da je zaštita privatnih podataka ogroman izazov koji društvo mora na pravi način riješiti.

„Vjerujem da već kasnimo mnogo s tim, posebno kada su u pitanju privatne kompanije koje imaju ogromne količine podataka o svojim korisnicima. Medicinski podaci su jako osjetljivi i treba da budemo jako oprezni u radu s istim. Uz ogromnu dozu opreznosti svakako treba nastaviti rad i istraživanja, jer potencijal koji ovi podaci imaju je ogroman i potrebno ga je iskoristiti za dobrobit svih“, kaže sagovornica.

Lanci snabdijevanja

Nastavlja kako je u toku postdoktorskih studija dobila priliku da se bavi nekim novim temama kao što su migracije i analiza lanaca snabdijevanja.

„Kao neko ko je obrazovan prije svega kao inženjer, bilo mi je i fascinantno i zabrinjavajuće da naučim da su lanci snabdijevanja neka vrsta haosa koji uopšte ne poznajemo. Recimo, ako kupite automobil u Njemačkoj, koji se sastoji od aproksimativno 30.000 dijelova, biće vrlo teško da ispratite odakle svi ti dijelovi dolaze. Isto tako, gotovo je nemoguće da istražite odakle dolaze sve sirovine korištene za taj automobil.“

Ne krije da su lanci snabdijevanja ili bolje rečeno mreže-grafovi danas vrlo kompleksni, ali i vrlo fragilni.

„To smo na teži način naučili, recimo 2021. kada se samo jedan brod zaglavio u Sueckom kanalu. Procjenjuje se da je ekonomski gubitak zbog tog jednog incidenta bio između šest i deset milijardi dolara. Sve to otvara mnogo pitanja, recimo koliko su sigurni naši lanci snabdijevanja lijekovima ili koliko su kompanije iz Evropske unije povezane s kompanijama koje ne poštuju osnovna ljudska prava. Ova oblast je jako izazovna za istraživanja, ali nudi mogućnost da odgovorimo na pitanja koja do sada nijesu odgovorena“, rekla je dr. Hot-Dervić.

Nadalje, kaže da je najveći izazov dobiti podatke te utvrditi da su oni vjerodostojni i pouzdani.

„U našim medicinskim istraživanjima je teško dobiti adekvatne podatke, jer imamo mnogo pitanja na koja želimo da odgovorimo, ali nažalost nemamo podatke za sva ta pitanja. U slučaju analize sistemskih rizika u lancima snabdijevanja je problem da podaci ne postoje, ono što je dostupno nije dovoljno detaljno. Recimo, podatke na nivou kompanija je jako teško dobiti ili preciznije podatke na nivou interakcija između kompanija“, kaže sagovornica.

Razumijevanje institucija

Podsjeća da smo na pragu jedne revolucije koju nam donosi nauka o podacima i vještačka inteligencija.

„I to je šansa, svim zemljama u razvoju, da uhvatimo taj talas i ponudimo neka inovativna rješenja svijetu. Zemlja iz koje ja dolazim, Crna Gora je idealan primjer jedne male države za razne pilot inovativne projekte. Mogli bismo da postanemo prva država na svijetu koja je u potpunosti usvojila sve digitalne i AI servise, a da ostale veće zemlje uče od nas.“

Priznaje da ne voli pratiti trendove i strahuje da su oni pogubni za nauku i napredak.

„Naravno, naše grupe često budu, na ovaj ili onaj način, dio nekog trenda, vjerovatno i zbog finansija i pažnje javnosti. Međutim, vjerujem da pojedinci i grupe koji su dovoljno hrabri da istražuju stvari za koje vjeruju da su korisne, ne vezujući se za trendove, prave razliku“, rekla je dr. Hot-Dervić.

Razgovor završava riječima da „mi na Zapadnom Balkanu ne idemo u korak sa svojim zapadnim komšijama, nego da uglavnom kasnimo korak, dva pa bismo tako za početak mogli pokušati kopirati neke dobre prakse i projekte iz Austrije ili Njemačke“.

„Živimo u vremenu gdje master ili doktorski studenti iz Beograda, Sarajeva, Podgorice mogu napraviti vrlo uspješne projekte praktično bez neke posebne opreme. Nama za data science projekte trebaju podaci i razumijevanje od institucija koje posjeduju podatke i raspolažu s finansijama. Dok mladi s Balkana odlaze u neke srećnije i organizovanije zemlje, nadam se da će donosioci odluka iz zemalja regiona ubrzo shvatiti da moraju imati više sluha za potrebe mladih. Jedini pravi kapital naših zemalja u razvoju su mladi. Bez mladih neće biti ni uspješnih naučnih i inovativnih projekata“, zaključuje sagovornica.

Izvor: Al Jazeera

Reklama