Medexpress: Jak firma Johnson & Johnson wykorzystuje potencjał sztucznej inteligencji do tego, by zaadresować najbardziej palące wyzwania zdrowotne i spełnić oczekiwania pacjentów oraz lekarzy?
Łukasz Hak: Sztuczna inteligencja to nic innego, jak uśrednianie olbrzymiej ilości danych i podejmowanie decyzji na ich podstawie. Johnson & Johnson wykorzystuje sztuczną inteligencję przede wszystkim do przyspieszenia badań klinicznych. Dzięki A.I. jesteśmy w stanie wykonać szybszą preselekcję cząsteczek wchodzących w badania kliniczne, czyli de facto przyspieszyć proces wytworzenie leku. Stosujemy sztuczną inteligencję także w wyszukiwaniu pacjentów, którzy podlegają diagnostyce, tak żebyśmy mogli jak najszybciej przekazać pacjentom najbardziej innowacyjne rozwiązania. I tutaj wykorzystujemy też duże ilości danych. Sztucznej inteligencji używamy też wewnątrz naszej firmy. Służy to głównie przygotowywaniu odpowiedzi na pytania medyczne, ponieważ sztuczna inteligencja jest w stanie szybciej niż człowiek je napisać – człowiek tylko sprawdza czy odpowiedź udzielona przez AI jest odpowiednia czy nie.
Medexpress: Podczas prezentacji poruszył Pan bardzo ciekawy wątek różnic w możliwościach wykorzystania sztucznej inteligencji w opracowywaniu terapii w różnych dziedzinach medycyny, konkretnie w onkologii i neurologii. Tam jest obserwowana dosyć istotna różnica. Z czego ona wynika?
Łukasz Hak: Ta różnica wynikała z tego, że - przypomnę - używaliśmy sztucznej inteligencji do przyspieszenia procesu selekcji przyszłych leków dla onkologii i selekcji przyszłych leków dla neurologii. I o ile w onkologii udawało nam się znacznie to przyspieszyć, to w neurologii stanowiło to dość duże wyzwanie, prawdopodobnie dlatego, że nie mieliśmy odpowiedniej czystości danych dotyczących neurologii w porównaniu do onkologii. Może to wynikać z samej firmy Johnson & Johnson, która mogła użyć do tego danych pochodzących z innego typu leków. Niemniej jednak, jest to dla nas wskazówka, że w neurologii mamy jeszcze dużo do zrobienia i do poznania w jaki sposób działają leki, jak możemy je stosować.
Medexpress: Sama sztuczna inteligencja, jako algorytm, nie jest zbyt wiele warta, jeżeli nie ma pożywki, jeżeli nie można ją nakarmić dużą ilością danych. Jakie to są dane?
Łukasz Hak: Nasze dane pochodzą z naszych badań klinicznych. Przygotowując lek do wejścia na rynek, musimy przeprowadzić dużą liczbę badań klinicznych i to z nich czerpiemy dane używane do karmienia sztucznych inteligencji. Oprócz tego używamy też danych pochodzących z charakterystyk produktów leczniczych. To jest bardziej uczenie sztucznej inteligencji odpowiadania na pytania medyczne. W tej pierwszej części, gdzie mamy czyste dane pochodzące z badań klinicznych, to jest bardziej matematyczne podejście do preselekcjonowania leków oraz przewidywania, jak będą one odpowiadać w przyszłości.
Medexpress: A czy z zastosowaniem sztucznej inteligencji w procesach opracowywania nowych terapii wiążą się jakieś istotne zagrożenia? Jeżeli tak, to czy już mniej więcej wiadomo jak im przeciwdziałać?
Łukasz Hak: Istotnym zagrożeniem jest to, że sztuczna inteligencja, w tym jak jest skonstruowana (mówię tu o algorytmie) bardzo mocno uśrednia dane. Czyli jeśli mamy np. dane od miliona pacjentów, będziemy widzieć to, co najczęściej się powtarza. Istnieje duże ryzyko, że jeśli mamy w tej grupie dwóch, trzech pacjentów mających bardzo rzadkie schorzenie albo dosyć nietypową odpowiedź, to umknie nam to, ponieważ algorytm będzie sprowadzał to wszystko do średniej. I to jest dosyć duże zagrożenie, nie będę ukrywał. Odpowiedzią na to, dosyć oczywistą, jest to, że potrzebujemy o wiele więcej danych. Bo jeśli będziemy mieli odpowiednie ilości danych, dosyć duże, wtedy też taka „dzika kostka” (czyli pacjenci nietypowi lub coś nietypowego) nie umknie naszej uwadze, ponieważ będzie powtarzalne.
