Ako som natrafila na AI podvod, čo majú spoločné film 2001: Vesmírna odysea a nové antibiotikum, GPT prešlo lekárskymi skúškami
Newsletter KatarinAI | Vydanie #4
„Hele, už si narazila na AI, ktorá analyzuje RTG?“ cinkla mi správa od kolegu.
Spomenula som si pri tom na video Dr. Fawziho, ktoré som nedávno zdieľala na sociálnych sieťach. Tento pneumológ z Dubaja s humorom hovorí, že už čoskoro bude posielať životopis do McDonaldu, keďže AI dnes za pár sekúnd zachytí na röntgenoch to, čo on roky trénoval na škole.
A tak ma kolegova otázka zaviala do sveta, v ktorom si umelá inteligencia skúša biely plášť.
🎯 Čo sa dnes dozviete za 7 minút:
Ako AI odhalila nové antibiotikum
Či dnes umelá inteligencia diagnostikuje choroby lepšie ako lekári
Ako som sa stala obeťou AI podvodu
Návod, ako si vytvoriť vlastný model ChatGPT
„Ak vás môžu naučiť, ako to robiť, časom naučia aj počítač, ako to robiť.“
- Naval Ravikant
🧬Ako AI odhaľuje tajomstvo života
Proteíny sú veľké, komplexné molekuly, ktoré sú základom každého biologického procesu. Sú to v podstate fundamentálne stavebné prvky, ktoré poháňajú všetko živé na našej planéte. Proteín sa skladá zo stoviek (alebo aj tisícov) menších jednotiek nazývaných aminokyseliny, ktoré sú spojené dohromady a tvoria dlhé reťazce. Tieto dlhé reťazce aminokyselín sa v tele zložia do presného 3D tvaru. A práve tento tvar rozhoduje o tom, čo proteín robí.
Poznať tvar proteínu je kľúčové aj pri vývoji liekov. Pre každý proteín existuje astronomický počet možných konfigurácií 3D štruktúry. Vyskúšať ich všetky, by mohlo trvať dlhšie ako vek vesmíru. Napriek tomu sa bielkoviny spoľahlivo zložia do svojich funkčných tvarov za menej ako sekundu. Tajomstvo tohto procesu sa stalo známym ako problém skladania proteínov.
Štruktúru proteínu bolo možné zmerať pomocou náročných experimentálnych metód, ako je napríklad kryštalografia. Tieto metódy však častokrát proteín deformovali alebo ničili, čím znemožnili meranie jeho štruktúry. A zároveň zistenie štruktúry jedného z nich trvalo niekoľko mesiacov až rokov a stálo stovky tisíc dolárov.
Tím vedcov a inžinierov z DeepMind (patriaci pod Google) sa už od roku 2016 sústredil na riešenie tohto svätého grálu biológie - predpovedať tvar bielkovín len na základe ich zloženia - pomocou AI s názvom AlphaFold. Ako naznačuje jeho názov, Alphafold bol inšpirovaný prístupom, ktorý vývojári použili pri učení AlphaZero hrať šach. Prvá verzia AlphaFoldu z roku 2018 využívala známe vedecké poznatky a štatistické modely a nasadili ho do medzinárodnej súťaže CASP, kde vedci súťažia, kto najlepšie predpovie tvar proteínu. AlphaFold v súťaži porazila všetkých.
O dva roky neskôr predstavili nový model, AlphaFold 2, ktorý používal najmodernejšiu architektúru strojového učenia. Tento typ umelej inteligencie sa dovtedy osvedčil hlavne pri porozumení jazyka, napríklad pri prekladoch či automatickom písaní textov. DeepMind ho ale naučili „čítať“ aj jazyk bielkovín. Model sa trénoval na desaťtisícoch známych proteínových štruktúr. Zároveň sa neučil podľa vopred zadaných pravidiel, ale sám si ich vytvoril z dát, ktoré analyzoval. AlphaFold 2 dosiahol presnosť určenia štruktúry proteínu tak vysokú, že sa priblížil experimentálnym meraniam a to všetko v priebehu niekoľkých hodín.
Neskôr DeepMind vydali a sprístupnili AlphaFold ako open source. Zároveň vytvorili databázu (AlphaFold Protein Structure Database), aby sa mohli tieto vedecké poznatky voľne zdieľať so svetom. Doposiaľ AlphaFold predpovedal viac ako 200 miliónov proteínových štruktúr - takmer všetky bielkoviny známe vede. Databázu dnes používa viac ako 2 milióny výskumníkov vo viac ako 190 krajinách a potenciálne ušetril milióny dolárov a stovky miliónov rokov výskumného času. Za tento prelom dostali tvorcovia AlphaFoldu v roku 2024 Nobelovu cenu za chémiu.
Deepmind neskončili len pri proteínoch. Moorfields, najstaršia očná nemocnica na svete, a DeepMind spoločne vyvinuli nástroj umelej inteligencie, ktorý dokáže identifikovať viac ako 50 očných chorôb s 94 % presnosťou. Nástroj bol vycvičený na základe takmer 15 000 skenov očí od 7 500 pacientov. Okrem včasného odhalenia môžu algoritmy AI pomôcť predpovedať aj vývoj ochorenia.
👨🚀Vesmírna odysea a nové antibiotikum
Varovné hlasy o tikajúcej bombe dnešného zdravotníctva – antibiotickej rezistencii – počujeme posledných pár rokov z rôznych strán. Možno nás pred touto hrozbou nakoniec zachránia stroje.
Štandardný vývoj nového lieku trvá roky nákladnej a namáhavej práce, keďže vedci začínajú s tisíckami možných molekúl a prostredníctvom pokusov a omylov ich zúžia na niekoľko málo životaschopných kandidátov. Tím výskumníkov z MIT v roku 2020 prišiel s nápadom použiť umelú inteligenciu, ktorá sa naučí, čo robí molekulu účinnou proti baktériám.
Najskôr vyvinuli „tréningovú sadu“ pre AI, ktorá obsahovala údaje o každej molekule, od jej atómovej hmotnosti, až po jej schopnosť inhibovať rast baktérií. Z tejto tréningovej sady sa umelá inteligencia naučila, aké vlastnosti majú molekuly, o ktorých sa predpokladalo, že sú antibakteriálne. Po ukončení tréningu výskumníci zadali AI, aby preskúmala rozsiahlu databázu obsahujúcu 6 000 molekúl. Jej úlohou bolo vyhľadať tie, ktoré by mohli byť účinné, ako ešte neexistujúce antibiotiká a zároveň neboli toxické. Kritériá spĺňala len jedna. Vedci ju nazvali halicín, ako odkaz na počítač HAL vo filme 2001: Vesmírna odysea a prínos umelej inteligencie k jeho objavu.
Halicín nebol nová zlúčenina, kedysi sa testoval ako liek na cukrovku, ale nikdy sa nedostal na trh. AI si ho „všimla“, pretože mal nezvyčajnú chemickú štruktúru a vysoký potenciál ničiť baktérie. Keď otestovali halicín v laboratóriu, zistili, že zabíjal nielen bežné baktérie, ale aj tie, ktoré sú úplne odolné voči dnešným antibiotikám vrátane jednej z najnebezpečnejších nemocničných baktérií.
Pozoruhodné bolo, čo dokázala umelá inteligencia popri hľadaní halicínu zistiť. Chemici vymysleli pojmy ako atómová hmotnosť a chemické väzby, aby zachytili vlastnosti molekúl. AI však identifikovala vzťahy, ktoré unikli ľudskému vnímaniu, alebo dokonca odporovali ľudskému opisu. Umelá inteligencia, ktorú vyvinuli výskumníci z MIT, zistila nové molekulárne vlastnosti - vzťahy medzi aspektmi ich štruktúry a ich antibiotickou schopnosťou, ktoré vedci dovtedy nepoznali ani nedefinovali.
„My tam sedíme, škrtáme zápalkami a GPT má zapaľovač.“
Pútavou poznávacou jazdou do zákulisia medicíny vo svete AI bol podcast Petera Attia s hosťom Isaacom Kohanom, lekárom a zároveň odborníkom na biomedicínsku informatiku. Hovorili o tom, aký obrovský potenciál má umelá inteligencia v medicíne: od zlepšenia súčasnej praxe, cez predpovedanie chorôb až po riešenie nesprávnych diagnóz.
V čase keď ChatGPT ešte len začínal, Kohane ho vyskúšal na osobnom prípade novorodenca, u ktorého sa nedali nahmatať semeníky. Zadal mu klinické príznaky, bez toho, aby mu priamo povedal, čo hľadá. GPT si prečítal popis a správne navrhol diagnózu.
Okrem iného spomínajú prípad matky, ktorá zadala všetky lekárske správy svojho dieťaťa do ChatGPT po tom, čo dieťa malo problémy s chôdzou, žuvaním a trpelo pretrvávajúcimi bolesťami hlavy. Napriek tomu, že navštívili viacerých lekárov a dieťa podstúpilo viaceré vyšetrenia, diagnóza nebola stanovená. Nakoniec GPT správne diagnostikoval syndróm pripútanej miechy. Rozoberajú aj situáciu, keď GPT bol schopný správne diagnostikovať otravu hubami shitake len na základe fotografie vyrážky a textového popisu (bez zmienky o konzumácii húb).
Nedávno vyšiel rozhovor s 34-ročným Tomášom, ktorý prekonal infarkt a pomohlo mu poradiť sa ChatGPT, inak by odkladal kontakt s lekármi. Zároveň spomenul, že keď mal k dispozícii výsledky a prepúšťaciu správu, umelá inteligencia mu dokázala vysvetliť to, na čo lekári nemali čas alebo priestor.
Už v roku 2023 sa ukázalo, že ChatGPT dokáže prejsť lekárskou skúškou na úrovni posledného ročníka medicíny. Máme tak k dispozícii 24/7 nástroj s rozsiahlejšími odbornými znalosťami, než má väčšina z nás. Samozrejme, nejde o náhradu lekára, ale o prvú pomoc v situáciách, keď potrebujeme rýchle zorientovanie alebo pochopenie toho, čo sa deje.
Blúdiaci pokrok
Umelá inteligencia dnes, ako sa dočítate nižšie, vo viacerých prípadoch výrazne pomáha lekárom. Avšak často robí aj chyby, a aby ma čitateľ neobvinil z vyberania čerešničiek úspechov, pozrela som sa aj na to, kedy spôsobila viac škody než úžitku.
Štúdia, v ktorej výskumníci testovali ChatGPT na 100 pediatrických prípadoch, zistila, že v 72 prípadoch sa mýlil, pričom v ďalších 11 poskytol nejednoznačné či príliš všeobecné odpovede. Ďalší príklad prichádza zo štúdie, kde 450 lekárov pracovalo s diagnostickým AI pre pacientov s respiračným zlyhaním. Bez pomoci AI mali lekári presnosť diagnostiky 73 %. Keď im však bola predstavená úmyselne zaujatá umelá inteligencia, ich presnosť klesla na 61,7 %.
Len pred pár týždňami vyšla iná štúdia, v ktorej skúmali vplyv používania jazykových modelov na kognitívne procesy a výsledky písania esejí. Autori zistili, že zapojenie AI do procesu znížilo kritické myslenie a narušilo nezávislý kognitívny rozvoj. Existuje veľké riziko, že sa lekári stanú príliš závislými na umelej inteligencii a budú sa spoliehať na jej odporúčania bez overenia. V konečnom dôsledku tak dôjde k zníženiu kvality zdravotnej starostlivosti.
Problémom je aj to, že systémy AI sú len tak nezaujaté, ako dáta, na ktorých sa učia. A umelá inteligencia sa trénuje na historických zdravotných záznamoch, ktoré obsahujú aj nepresnosti, či nedokumentované omyly a tie potom nekriticky preberá. Nakoniec tak môže posilňovať staré chyby, namiesto toho, aby ich opravovala.
AI je jednoznačne silný pomocník, ale potrebuje dátovú kvalitu, transparentnosť a zodpovedný ľudský dohľad. Bez toho sa z asistenta môže stať omylný poradca a v zdravotníctve má každá chyba svoje dôsledky.
🤖 Kde v zdravotníctve zamestnávajú umelú inteligenciu?
AI sa už aktívne a oficiálne používa v nemocniciach a ordináciách po celom svete. Pozrime sa na miesta, kde to pomáha a funguje:
Dragon Copilot od Microsoftu je hlasový AI asistent umožňujúci lekárovi počas rozhovoru s pacientom hovoriť, zatiaľ čo AI ticho počúva na pozadí a zároveň si „robí poznámky“. Po skončení návštevy je pripravená kompletná lekárska správa, odporúčania, zhrnutie pre pacienta aj prípadné žiadosti o vyšetrenia bez toho, aby musel lekár písať jediné slovo.
Diaľkové monitorovanie pacientov pomocou AI dokáže analyzovať signály z nositeľných zariadení, senzorov či subjektívnych hlásení pacienta a včas identifikovať nepravidelnosti, napríklad v tepovej frekvencii, dýchaní alebo stresových reakciách. Ak sa niečo zaužívaného odchyľuje, AI okamžite upozorní lekára. University of Pittsburg Medical Center uvádza, že zariadenia u ich pacientov znížili počet rehospitalizácií o 76 %.
Veľká zdravotnícka sieť HCA Healthcare nasadila do svojich pobočiek pomocníka Azra AI, ktorý vie čítať a triediť lekárske správy. Azra si „prečíta“ tisíce patologických a zobrazovacích správ namiesto zdravotníkov, identifikuje pacientov s pozitívnou diagnózou a označí ich sestrám, aby komunikovali s lekármi a nastavili ďalšiu liečbu.
Duke Health sa stali lídrami v nasadení AI platformy, ktorá sleduje a analyzuje prevádzkové dáta nemocnice v reálnom čase. Výsledkom je rýchlejší proces prijatia a umiestnenia pacienta, efektívne rozmiestnenie personálu, nižšie náklady a lepšia starostlivosť.
Adam Rodman z Harvard Med School si vytvoril aplikáciu OpenEvidence, lekársku knižku vo vrecku, v ktorej môže vyhľadávať informácie o chorobách a symptómoch priamo na mobile pomocou ChatGPT.
LumineticsCore, AI diagnostický systém, ktorý autonómne bez zásahu lekára diagnostikuje diabetickú retinopatiu u ľudí trpiacich cukrovkou, bol schválený americkou FDA už v roku 2018.
Ako dopadla konzultácia kolegovej RTG snímky
Po dopyte od kolegu a krátkom hľadaní možností interpretácie röntgenu, som natrafila na niekoľko ponúk ako Xrayinterpreter, CT read, či MRIAGI. Vybrala som si X‑ray Interpreter, ktorý sľuboval analýzu rôznych lekárskych snímok s "zrozumiteľným reportom a diagnostickými poznámkami." Tak som nahrala obrázok, zaplatila 11 eur a čakala na diagnózu.
A výsledok? AI si vymyslela zlomeninu ramena a odporučila návštevu ortopéda. U kolegu sa ešte viac podlomila dôvera v umelú inteligenciu a ja som premýšľala, ktoré z iných vyššie spomenutých nástrojov ešte vyskúšam.
Po bližšom skúmaní som zistila, že ponuky na RTG diagnostiku sa na seba vizuálne podobajú, chýbajú im základné informácie o spoločnosti. Po debate s Gemini, som pochopila kľúčový rozdiel: nástroje, ktoré používajú lekári ako napríklad Dr. Fawzi, sú riadne certifikované, prešli klinickými skúškami a zároveň sú integrované do nemocničných systémov. Predávajú sa cez B2B model za vysoké licenčné poplatky.
Weby, na ktoré som natrafila, majú pravdepodobne len integrovaný jazykový model a neboli trénované na diagnostiku lekárskych snímok. Zatiaľ čo sú situácie, kedy AI v medicíne pomáha, na druhý názor na RTG či MRI zatiaľ využite lekára, kým sa neobjaví dôveryhodný poskytovateľ takejto služby.
Návod ako vytvoriť vlastný model ChatGPT
Veľké jazykové modely ako ChatGPT, Gemini či Claude spôsobili revolúciu v mnohých oblastiach našej práce. Dokážu generovať texty, odpovedať na otázky, písať kód, sumarizovať dokumenty či navrhovať riešenia. Ich schopnosti sú široké, ale chýba im znalosť našich konkrétnych potrieb, kontextu a štýlu práce.
OpenAI tento problém vyriešila tým, že umožňuje vytvorenie vlastných GPT modelov (alebo v Gemini Gemov). V bežnom jazyku mu poviete, čo má vedieť, ako sa má správať a komu má slúžiť. Môžete mu nahrať vlastné dokumenty, webové odkazy alebo súbory, ktoré sa stanú súčasťou jeho znalostí.
Váš vlastný GPT potom dokáže:
👨💻 odpovedať ako odborník na vašu tému,
✍️ rozprávať sa vo vašom štýle,
🔎 generovať texty, obrázky, kód alebo prehliadať web.
Modely môžete vytvárať neobmedzene (v rámci platených plánov Plus alebo Enterprise) a po nastavení ich buď používate sami, alebo zdieľate verejne.
GPT môže byť vašou digitálnou verziou, ktorá škáluje váš skill set. Či už ste psychológ, grantový poradca, kuchár, expert na zdravý spánok alebo milovník turistiky. Ak máte zručnosti a vedomosti, ktoré pomôžu iným, GPT sa to môže „naučiť“. A ak máte web, viete ho tam integrovať a prepojiť cez API.
Návod na vytvorenie vlastného modelu ChatGPT nájdete tu.
Novinky zo sveta AI
📍AI prekonáva ľudí v teste emocionálnej inteligencie. Nová štúdia ukázala, že AI modely ako ChatGPT dosiahli 80 %+ úspešnosť v testoch emocionálnej inteligencie, zatiaľ čo ľudia dosiahli priemerne len 56 %. AI dokonca sama zistila, že je testovaná na emocionálnej inteligenciu, pričom nebola na to vopred upozornená.
📍Po úspešnom testovaní s 10 000 zamestnancami Goldman Sachs nasadzuje svojho AI asistenta na celú firmu pre zvýšenie produktivity a pomoc zamestnancom pri každodenných úlohách.
📍Doba, keď produkcia reklamy stála desaťtisíce eur a vyžadovala celý tím profesionálov, sa končí. Dnes dokáže hocikto s laptopom a pár stovkami eur vytvoriť video obsah, ktorý konkuruje veľkým štúdiám. Google Veo 3 (u nás prístupný aj cez Leonardo.Ai) sa už integruje priamo do YouTube Shorts, umožňujúc tvorcom generovať videá zo samotného textu. Midjourney spustilo svoj prvý video model "Animate", ktorý dokáže oživiť akýkoľvek obrázok do 5-sekundového klipu. Perplexity pridalo generovanie 8-sekundových videí so zvukom priamo na X, používatelia môžu označiť @AskPerplexity s promptom. Pozrite si napríklad reklamu vytvorenú umelou inteligenciou za zlomok štandardných nákladov a vysielanú počas finále NBA. Krátke AI filmy nájdete tu alebo tu, ďalšiu tvorbu reklamy tu.
Skúšali ste už konzultovať zdravotný problém s ChatGPT? Alebo ste skeptický a radšej sa držíte tradičných postupov? Napíšte mi, rada si prečítam vaše skúsenosti. V ďalšom vydaní si zoberieme na paškál tému kvantových počítačov, ako vlastne fungujú a aké zmeny by mohli priniesť.
Ďakujem za váš čas a opäť sa čítame čoskoro! 🚀
-Katarína
Veľmi zaujimavé odkazy co už všetko funguje a kde to aj úspešne či neúspešne využívajú v praxi :) Ďakujem!
Držím sa štandardných postupov. Som Vám vďačný za info o certifikácii AI nástrojov, čo zaručuje záujem tvorcu AI nástroja o bezpečnosť a presnosť výsledkov. To je pre mňa nové. Tým pádom sa vyvarujem nefunkčným nástrojom.