Когато един човек попадне в кома, той губи всички свои моторни функции. Дейността на мозъка се забавя значително. В повечето случаи външни стимули като светлина или движение не могат да го събудят. И е много трудно да се определи бъдещото му състояние – дали някога ще се събуди отново?
Китайски невролози от Академията на науките в Пекин работят усилено, за да създадат инструмент, който да помогне на лекарите да преценят именно това. Но те имат технологично предимство, с което поколения лекари не са разполагали: машинното обучение. Алгоритмите като този са част от растящия арсенал от инструменти, които могат да помогнат на членовете на семейството и лекарите да вземат трудни решения за лечението на пациента или да преценят кога е време да се каже сбогом.
Изследователите използват fMRI данни (функционални изображение от магнитен резонанс) от хиляди пациенти в кома, в алгоритъм за машинно обучение. Това им помага да разберат колко е вероятно даден пациент да се възстанови. Оказва се, че резултатите са много обещаващи: “Ние успешно прогнозирахме възстановяването на редица пациенти, които си възвърнаха съзнанието, след като първоначално лекарите бяха решили, че няма надежда за тях”, казаха изследователите пред South China Morning Post.
Алгоритъмът е 90% точен, посочват учените. Те вече са използвали технологията при повече от 300 хиляди пациенти от цял Китай. И се надяват, че същата може да помогне на повече от 50 000 “пациенти с хронично разстройство на съзнанието” в страната.
Залозите могат да изглеждат високи, но пациентите с кома може всъщност да са идеалното приложение за този вид технология за машинно обучение, казва Паскал Кауфман, невролог и основател на швейцарската фирма Starmind. Тя е специализирана в разработването на изкуствен интелект, който помага на служителите в големите компании да общуват помежду си. Всъщност машините са по-добри в анализа на този вид сложни биологични данни, отколкото хората. “Тези машини не правят нищо друго освен това, което човешките същества правят. Те гледат на един и същи набор от данни. Но го правят милион пъти по-бързо и по-надеждно.”
Изследователите в Пекин не твърдят, че машините трябва да имат последната дума, за да се реши дали пациентите с кома ще живеят. Кауфман се съгласява – оценката на компютърната система трябва да има значение само ако тя определи, че пациентът с кома показва добри данни за възстановяване. „Мисля, че трябва да обръщате внимание резултатите, само когато някой каже, че има надежда“, смята той.
Всъщност, сега, когато разполагаме с технология, която може да помогне да се предвиди по-добре дали пациентите с кома ще се събудят, Кауфман казва, че може да е опасно да се позволява на лекарите да пресяват сами данните. Това е като самоуправляващи се автомобили – човешките шофьори са много по-склонни към злополуки, отколкото автономните коли. “Може да е опасно да оставим преценката дали даден човек ще се събуди или не на лекар, защото процентът на грешки е много по-висок при лекарите, отколкото в машините”, казва Кауфман.
Засега обаче този алгоритъм се използва само за пациенти с кома. Машините всъщност са по-добри от лекарите при оценяването на състоянието на пациента, казва Кауфман. Но те нямат “меките” умения, които пациентите искат да видят от своите лекари. Работата е там, че що се отнася до човешкото взаимодействие с пациенти, които не са в кома, лекарите са много по-добри от машините, защото могат да направят много други оценки, които компютрите на успяват.
