Ramona Prodea, AMD: De ce industria medicală utilizează tehnologii grafice pentru a dezvolta maşini inteligente

Inteligenţa artificială a ajuns într-un stadiu de evoluţie în care poate contribui cu adevărat la rezolvarea unor problele concrete, iar industria medicală este unul dintre cele mai bune exemple în acest sens, consideră Ramona Prodea, manager pentru operaţiunile din sud-estul Europei ale companiei americane Advanced Micro Devices (AMD), unul dintre cei mai mari producători globali de procesoare.

„Inteligenţa artificială a atras tot mai multă atenţie în ultima vreme, si cu toate acestea majoritatea exemplelor pe care le-am văzut aduse în atenţia publicului au fost probe ale unor concepte ezoterice, cum ar fi disputarea unei partide de şah sau identificarea de filme cu pisici pe internet. În timp ce aceste implementări au deshis calea către noi descoperiri, totodată au adus o serie de întrebări pe buzele oamenilor despre cum vor influenţa prin beneficii lumea în care trăim şi ce înseamnă o eră a maşinilor inteligente pentru omenire. În sfârşit putem spune că ajungem într-un punct în care eforturile de a dezvolta maşini inteligente au rezultate dincolo de exemplele preliminare, contribuind în mod real la dezvoltarea unor soluţii pentru probleme care până acum păreau nerezolvabile. Şi nicăieri nu se poate observa mai bine acest lucru decât în industria medicală.

Industria medicală este una dintre cele mai bogate ramuri în ceea ce priveşte volumul de date utilizate. Păstrarea de evidenţe ale pacienţilor reprezintă un lucru esenţial şi una dintre practicile care au devenit tot mai accesibile odată cu trecerea registrelor în formă electronică. Imagini de diagnostic, radiografii, scan-uri CT şi RMN sunt stocate electronic. În timp ce toate eforturile au fost orientate către reducerea costurilor şi eficientizarea metodelor de îngrijire a pacientului, ele creează în acest moment un obiect de lucru fantastic pentru masinile inteligente. Acestea permit noi cercetări şi tipologii de căutare care depăşesc în mod categoric capabilităţile unei fiinţe umane.

Datele din industria medicală nu pot aduce noi descoperiri doar prin prisma existenţei lor. Defapt, o mare parte din aceste date există de ani de zile, insă algoritmii utilizati pentru analiză nu puteau fi aplicaţi în aşa fel încât să ofere informaţii valoroase într-un interval de timp rezonabil. Toate acestea se vor schimba odată cu inceperea utilizării tehnologiilor grafice şi a aplicaţiilor aferente.
Procesoarele Graphics Processing Units (GPU) au fost tradiţional utilizate pentru grafică şi video. Procesoarele GPU sunt cele care alimentează tot ce este pe ecrane, de la TV şi până la jocurile pe computer, insă industria medicală foloseşte puterea procesoarelor GPU în aplicaţii cu maşini inteligente”, afirmă reprezentantul AMD.

Îmbunătăţirea medicinei preventive

„Platformele pentru maşini inteligente abia încep să-şi demonstreze importanţa în privinţa medicinei preventive şi a stopării bolilor în faze incipiente, o componentă vitală în strategiile medicinei. Şapte din 10 decese anuale în rândul populaţiei americane sunt datorate bolilor cronice (cum ar fi cancerul sau bolile de inimă), şi aproape unul din zece adulţi suferă de cel puţin o boală cronică, multe dintre acestea putând fi prevenite.

Maşinile inteligente sunt folosite pentru a previziona viitorul medical al populaţiei ca un întreg dar şi al persoanelor individuale prin analizarea de date clinice şi non-clinice cu scopul de a identifica pacienţii cu risc crescut, înainte ca boala să se instaleze. O adopţie pe scară largă a acestor tehnologii poate conduce la pronosticuri clinice mai optimiste şi reducerea pierderilor din sistemul medical prin concentrarea eforturilor în direcţii sigure.

Pe măsură ce aceste servicii devin tot mai răspândite, se preconizează că maşinile inteligente vor asigura o acurateţe ridicată, analize rapide şi nu în ultimul rând servicii medicale la costuri reduse”, afirmă Ramona Prodea.

Cercetare şi noi descoperiri

„Inteligenţa artificială creează un nou drum acolo unde abordările tradiţionale nu au avut success. Dealungul istoriei, costul descoperirii unui tratament pentru bolile rare a fost uriaş, iar în unele cazuri pur şi simplu prohibitiv. Numărul persoanelor care trăiesc cu o boală rară este mic, ceea ce îngreunează desfăşurarea testelor clinice pe pacienţi şi recuperarea costurilor din partea companiilor farmaceutice. Maşinile inteligente pot reduce costurile şi timpul de livrare pe piaţă a medicamentelor, accelerând în acest fel progresul în cazuri în care parametrii financiari sunt limitaţi.

Companiile pionier au realizat deja potenţialul tehnologiilor machine learning, prin combinarea ştiinţelor biologice cu inteligenţa artificială pentru a descoperi noi tratamente în cazul bolilor genetice rare prin evitarea cercetărilor costisitoare şi de lungă durată.

Deblocarea medicinei pentru toată lumea

Nu este ceva accidental faptul că cercetătorii s-au bazat foarte mult pe iniţiative open-source pentru a-şi dezvolta teoriile şi descoperirile. Utilizând imagini disponibile pe Internet, fără cost, şi platforme open source, cercetătorii se pot angaja în proiecte de mare anvergură pentru a îmbunătăţi pronosticul unui pacient prin intermediul inteligentei artificiale.

Platformele open source, cum este Radeon Open Compute Platform (ROCm), sunt vitale pentru îmbunătăţirea accesului la librării matematice, şi se dovedesc a fi o fundaţie solidă pentru limbajele de programare moderne, ce pot accelera dezvoltarea de sisteme cu performanţe ridicate, eficiente energetic. Componente hardware GPU programabile, flexibile, cum ar fi acceleratoarele Radeon Instinct vor oferi o alternativă într-o piaţă închisă anumitor vendori, până de curând.”