Dawny centaur to pół człowieka – pół konia, współczesny centaur to pół człowieka – pół komputera, żartował prof. Ryszard Tadeusiewicz z Wydziału Elektroniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej Akademii Górniczo-Hutniczej w Krakowie na wstępie pierwszej debaty plenarnej moderowanej przez prof. Henryka Skarżyńskiego. Sztuczna inteligencja to nasza przyszłość. Wyznacza ona czwartą, po maszynie parowej, elektryczności i elektronice, rewolucję przemysłową. Czy to dobry kierunek rozwoju? Lepsza sztuczna inteligencja niż naturalna głupota, mówił żartobliwie prof. Ryszard Tadeusiewicz
– Niektórzy twierdzą, że sztuczna inteligencja to oksymoron, zbitek słów, bo inteligencja jest właściwością człowieka. Czy jest zatem możliwa? Człowiek inteligentny ma zdolność postrzegania środowiska, demonstruje określone zachowania, posiada wiedzę i umiejętność rozumowania. Ale komputery te już to wszystko potrafią. Tak więc sztuczna inteligencja może naśladować inteligencję naturalną. W człowieku zachodzą jednak dodatkowo procesy wewnętrze, których komputer nie jest w stanie naśladować. Tak więc sztuczna inteligencja jest odwzorowaniem inteligencji człowieka, ale tylko do pewnego stopnia – konkludował prof. Ryszard Tadeusiewicz, przypominając, że najstarsze metody sztucznej inteligencji były oparte na bazie manipulacji symbolicznych. Jej rozwój przyspieszyły natomiast sztuczne sieci neuronowe.
Sztuczna inteligencja – jak podkreślano – ma już wiele zastosowań w medycynie. Jest ona używana m.in. do wspomagania diagnostyki i terapii, także do prognozowania skutków leczenia.
Znaczącą rolę polskiej nauki w rozwoju sztucznej inteligencji, podkreślał prof. Andrzej Czyżewski, kierownik Katedry Systemów Multimetialnych Politechniki Gdańskiej, wspominając prof. Zdzisława Pawlaka, pomysłodawcy metody zbiorów przybliżonych (metoda pozwalająca wywieść reguły ukryte w danych i przedstawić je w czytelnej formie), znanej już w świecie i stosowanej właśnie w medycynie.
– Rozwijamy nowe zastosowania sztucznej inteligencji– mówił prof. Andrzej Czyżewski, wymieniając kolejne metody i urządzenia, nad którymi pracują naukowcy z Politechniki Gdańskiej. Jednym z nich jest audiowizualna analiza mowy, pozwalająca na rozpoznawanie mowy z blisko stuprocentową dokładnością z samych ruchów ust. Sztuczna inteligencja pozwala też na bardziej precyzyjne diagnozowanie choroby Parkinsona – w PG opracowano m.in. pióro do badań diagnostycznych u pacjentów z tą chorobą. Dzięki zastosowaniu w tym urządzeniu sztucznej inteligencji można określić na podstawie ruchów ręki, jaki jest etap choroby (nasilenie czy remisja) u pacjentów z parkinsonem.
– Sztuczna inteligencja pozwala na przekraczanie barier w komunikacji – podkreślał prof. Andrzej Czyżewski. Opracowane w Politechnice Gdańskiej połączenia mózg – komputer, a dokładniej interfejsy o nazwie Cyber-oko, umożliwia komunikowanie się z osobami wybudzonymi ze śpiączki albo w przetrwałym stanie wegetatywnym. Specjaliści z Politechniki Gdańskiej prowadzą też pracę nad zastosowaniem sztucznej inteligencji w badaniach procesów poznawczych i ludzkiej pamięci. Badania te są prowadzone z udziałem pacjentów z otwartą czaszką, co daje możliwość wszczepiania elektrod pod usuniętymi oponami mózgowymi. Badanie ludzkiej pamięci i jej stymulacja za pomocą tych elektrod daje możliwość badania pacjentów z objawami choroby Altzheimera, epilepsją, choroby Parkinsona, zaburzeniami neurorozwojowymi czy neuropsychicznymi.
Najnowszym urządzeniem opracowanym na PG jest bezkontaktowy monitor oddechowo-krążeniowy, urządzenie, które, wykorzystując zasadę mikrofalowego radaru dopplerowskiego, monitoruje niewielkie ruchy klatki piersiowej towarzyszące oddychaniu oraz drgania ciała badanej osoby w rytm uderzeń serca (pulsu). Warto podkreślić, że chociaż urządzenie zostało skonstruowane z myślą o badaniu osób z objawami pandemii SARS-COVID, to jego zastosowanie nie ogranicza się do tych przypadków – stanowi ono uniwersalne narzędzie do badań oddechowo-krążeniowych, które może zastąpić dotychczasowe metody kontaktowe, oparte przykładowo na stosowaniu tzw. pasa oddechowego, zakładanego podczas badania na klatkę piersiową, a także pulsoksymetry, stosowane powszechnie do badania tętna.
– Sztuczna inteligencja znajduje zastosowanie w diagnozowaniu i leczeniu jaskry, która po 60-tym roku życia jest jedną z głównych przyczyn ślepoty na świecie – mówił z kolei prof. Jerzy Szaflik z Centrum Mikrochirurgii Oka Laser. W przypadku jaskry pogorszenie wzroku pacjent odczuwa dopiero wtedy, gdy choroba jest zaawansowana, a jej leczenie jest dość trudne. Szacunkowo 900 tys. osób w Polsce ma jaskrę, ale tylko ok. 400 tys. chorych jest leczonych. Aby wykryć chorobę u pozostałych trzeba by przebadać ok. 5 mln naszej populacji, co w warunkach tradycyjnych nie jest możliwe. Dlatego do przeprowadzenia tych badań zaczyna się wykorzystywać sztuczną inteligencję.
– W ostatnich latach opracowaliśmy opartą o sztuczną inteligencję platformę badań przesiewowych w kierunku jaskry e-jaskra – informował prof. Jerzy Szaflik. To efekt pracy zespołu okulistycznego i fizyków z WUM oraz informatyków. Badania za pomocą tej platformy, prowadzone od 2019 r., są prostsze, szybsze i tańsze od indywidualnych badań okulistycznych w kierunku jaskry. System e-jaskra dokonuje oceny ryzyka wystąpienia choroby w oparciu m.in. o barwne zdjęcie dna oka i pomiar ciśnienia wewnątrzgałkowego i – co podkreślał prof. Jerzy Szaflik – analizuje stan nerwu wzrokowego lepiej, niż zrobiłby to przeciętny okulista.
– Pojawia się szereg doniesień na temat algorytmów głębokiego uczenia opartego sieciach neuronowych, które są w stanie rozpoznać zmiany chorobowe. W obszarze laryngologii, audiologii i foniatrii takich rozwiązań poszukuje się do analizy głosu ludzkiego – mówiła prof. Agata Szkiełkowska, kierownik Kliniki Audiologii i Foniatrii IFPS. – Głos ludzki jest dźwiękiem złożonym z tonów składowych o wymierzalnej częstotliwości drgań (tony składowe można ułożyć w szereg tonów o częstotliwościach będących wielokrotnością częstotliwości tonu najniższego nazywanego częstotliwością podstawową). Zmiany parametrów głosu i ich dynamika mogą stać się podstawą do rozpoznawania chorób, m.in. neurodegeneracyjnych (w ciągu ostatnich 3 lat ukazało się ponad 800 publikacji i ponad 20 patentów dotyczących tego problemu). – W IFPS rozpoczęto badania nad wykorzystaniem rozkładu struktury akustycznej głosu do opisania nie tylko jakości głosu, lecz także czynności fonacyjnej krtani i chorób, które mogą zaburzać fizjologiczną produkcję głosu – mówiła prof. Agata Szkiełkowska. Badania mają na celu opracowanie algorytmu do kategoryzacji głosów patologicznych, wykorzystujących strukturę akustyczną głosu ludzkiego, w różnych chorobach krtani w oparciu o metody przetwarzania sygnałów biomedycznych, uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji oraz opracowanie algorytmu profilaktyczno–prewencyjnego przeznaczonego do poprawy techniki emisyjnej i badań wstępnych głosu. Badanie te oparte są o próbki głosu (samogłoski „a”, ‘e”, „i” wypowiadane w sposób ciągły). Nagrania zostały wykonane przy pomocy spektogramu cyfrowego KAY Elmetrics w warunkach laboratoryjnych.
– Nasze badania zmierzają do tego, aby podczas krótkiego badania głosu skutkowało automatycznym rozpoznaniem choroby krtani – mówiła prof. Agata Szkiełkowska. Ponadto celem projektu jest opracowanie systemu przesiewowo-diagnostycznego (umożliwiającego odróżnienie głosu patologicznego od wartości normatywnych), który mógłby stać się podstawą do opracowania narzędzia do badań przesiewowych głosu.
Jak wcześniej zaznaczał prof. Andrzej Czyżewski, w ramach współpracy Instytutu Fizjologii i Patologii Słuchu i Politechniki Gdańskiej przygotowywane są do wdrożenia metody z zastosowaniem sztucznej inteligencji, a dokładniej sieci neuronowych, pozwalające na bardziej precyzyjne i szybkie wykrywanie zmian w obrazie otoskopowym podczas badań przesiewowych słuchu.
Elementy sztucznej inteligencji posiadały już pierwsze urządzenia stosowane 25 lat temu do badań przesiewowych noworodków, przypominał prof. Krzysztof Kochanek, sekretarz naukowy IFPS. Stosowane wówczas urządzenia prowadziły zapis potencjałów wywołanych w czasie rzeczywistym i porównywały z pewnym wzorcem, który został wypracowany na bazie głębokiego uczenia maszynowego na podstawie zapisów kilku tysięcy noworodków. Urządzenia aktualnie stosowane w skrinignu noworodków, także mają elementy sztucznej inteligencji, którą wykorzystuje się chociażby przykładowo do prowadzenia badań i analizy sygnałów otoemisji akustycznych.
– Sztuczna inteligencja przyjdzie z pomocą przy opracowywaniu nowych narzędzi, które będą bazować na automatycznym badaniu przesiewowym podczas badań skriningowych dzieci w wieku szkolnym, a także dorosłych, zaznaczał prof. Krzysztof Kochanek. – Dzięki tym rozwiązaniom mamy szanse zaproponować powszechne badania przesiewowe w odniesieniu do całej populacji, bo dzięki sztucznej inteligencji narzędzia do badań mogą być tańsze i bardziej precyzyjne. Ponadto sztuczna inteligencja jest coraz szerzej wykorzystywana w terapii słuchu (nowoczesne aparaty słuchowe znacznie lepiej rozpoznają mowę niż jeszcze kilka lat temu). Jak reasumował prof. Krzysztof Kochanek, w nowoczesnej audiologii niewątpliwie zaczyna się nowa era wyznaczana poprzez zastosowanie sztucznej inteligencji.