Jak Google i DeepMind wspierają służbę zdrowia?
Podcast

Jak Google i DeepMind wspierają służbę zdrowia?





Innowacja nieodłącznie wiąże się z licznymi wyzwaniami, bo wymaga pokonywania nierzadko bardzo wielu barier, zmiany utartych tematów i sposobu myślenia. O tym i nie tylko miałem okazję porozmawiać z Joanną Chwastowską z Google, która przedtem pracowała w DeepMind, jeszcze wcześniej w startupie i znów w Google.



Joanna ma bardzo ciekawe doświadczenie w różnych obszarach. Dzisiaj m.in. opowiemy o tym, jak wygląda służba zdrowia w Wielkiej Brytanii, jakie tam są podstawowe problemy związane z komunikacją pomiędzy lekarzami, pielęgniarkami i innymi osobami, które np. robią badania. Jak przekazywane są między nimi informacje?



Dość często nadal są używane pagery lub fax. Ciekawe, że to nadal jeszcze funkcjonuje. Wyobraź sobie taką sytuację, że lekarz np. chirurg pracował przez kilka godzin, jest po zabiegu i bardzo zmęczony, wychodzi i na pagerze czeka na niego 5, 10, 20, 50 różnych wiadomości, które nie są w żaden sposób spriorytetyzowane i musi je wszystkie przeglądnąć, by zweryfikować, czy któraś z nich jest bardzo ważna i wymaga natychmiastowej reakcji. Tego typu problemy są do rozwiązania m.in. poprzez aplikację Streams tworzoną w DeepMind. 



Jak mówimy o DeepMind, to od razu na myśl przychodzi nam sztuczna inteligencja. Z DeepMind kojarzy się również AlphaGo, więc od razu widzimy jakieś zaawansowane algorytmy. Prawda jest taka, że najpierw trzeba pewne rzeczy ustabilizować i dopiero później można wprowadzać kolejne elementy związane z automatyzacją pewnych procesów, prognozowaniem i sugerowaniem pewnych rzeczy, które można zrobić lub nawet podejmowaniem odpowiednich decyzji.



To jest ciekawa historia, bo wiele firm ma przekonanie, że wprowadzanie innowacji to np. użycie uczenie maszynowego. Problem zwykle jest szerszy i m.in. chodzi o:

  • infrastrukturę, którą firma posiada, 
  • ludzi, którzy pracują w tej firmie (na ile ten zespół jest przygotowany na to, żeby takie rozwiązania wdrożyć), 
  • kulturę firmy, na ile ta firma jest otwarta na nowe rzeczy, na ile tam jest hierarchia bardziej czerwona (czyli hierarchia kiedy z góry pewne decyzje propagują się na dół i tego kierunku nie da się zmienić). 


Z tej rozmowy dowiesz się:

✅ czym zajmuje się Google Health,
✅ jak dzięki technologii można przewidywać występowanie uszkodzenia nerek,
✅ jak aplikacja Streams zrewolucjonizowała brytyjską medycynę,
✅ z jakimi wyzwaniami wiąże się rozwijanie innowacji,
✅ jakich zmian w służbie zdrowia możemy się spodziewać w najbliższych 10 latach.



Cześć Asia. Przedstaw się: jak się nazywasz, skąd jesteś, czym się zajmujesz?

Witaj Vladimir. Nazywam się Joanna Chwastowska. Pochodzę z Tarnowa, a teraz mieszkam w Londynie. Zajmuję się budowaniem rozwiązań technologicznych, jestem inżynierem i prowadzę zespół inżynierów w Google w Londynie.


Podziel się proszę, jaką książkę ostatnio przeczytałaś i dlaczego warto ją polecić?

Jedną z ciekawszych pozycji, które czytałam ostatnio, jest „Essentialism: The Disciplined Pursuit of Less” Grega McKeowna. O tyle jest to ciekawa lektura, że skupia się właśnie na tym, na czym powinniśmy się skupiać w swoim życiu. Pomaga odpowiedzieć na pytanie, co jest tak naprawdę dla nas ważne i którym rzeczom w życiu powinniśmy mówić „tak”, a które rzeczy priorytetyzować i odrzucać. Wydaje mi się, że w kontekście np. dużych projektów informatycznych często się zdarza, że próbujemy zrobić na raz za dużo, a w tej książce znajdziemy podpowiedź, jak zrobić jedną rzecz dobrze, z całą naszą uwagą. Zdecydowanie polecam.



Podoba mi się cytat z tej książki:

„Jeżeli nie jest na pewno na tak, to jest na pewno na nie”.



Właśnie tak. Dużo bardziej agresywnie niż do tego podchodzimy w codziennym życiu, prawda?


Tak, bardzo przydatne. Porozmawiajmy na początek o Twojej karierze zawodowej. Jak wyglądała ta ewolucja? Jak znalazłaś się w tym miejscu, w którym jesteś teraz?

Zaczęłam od studiowania informatyki na Akademii Górniczo-Hutniczej w Krakowie. W 2007 r. Google otworzył się w Krakowie i moja najlepsza przyjaciółka Ilona zaproponowała, żebyśmy tam zaaplikowały. Oczywiście na tamtym etapie, będąc praktycznie świeżo po studiach, nie bardzo zakładałyśmy, że się dostaniemy, ale sam proces rekrutacji był wtedy wystarczająco interesujący dla nas, aby warto było spróbować.



Po wielu etapach różnych pytań i zadań okazało się na końcu, że spełniamy wymagania i zostałyśmy przyjęte. W związku z tym budowałyśmy biuro krakowskiego Google’a od samego początku. To był okres w historii informatyki, w którym dużo firm zaczęło eksplorować różne obszary, którymi można by się było zajmować. W związku z tym miałyśmy okazję pracować nad bardzo szeroką gamą różnych projektów na przestrzeni lat, aż dochodzimy do 2015 r., kiedy to Google zdecydował, że krakowskie biuro zostaje połączone z biurem w Warszawie.



Ja, z powodów osobistych, zdecydowałam się nie przenosić i zostałam w Krakowie. To jest kolejny ciekawy okres, kiedy w Krakowie otworzyliśmy razem z grupą innych osób, które odchodziły wtedy z Google’a, biuro startupu Spring. Zajmował się budowaniem rozwiązań commerce. Główna siedziba firmy znajdowała się w Nowym Jorku, a my w Krakowie otworzyliśmy biuro inżynieryjne i budowaliśmy dla nich rozwiązania.



To był też bardzo ciekawy okres, bo startup to zupełnie inny świat w porównaniu do Google. Duża firma z całym zapleczem, podejściem do projektów, dużo szybsze warunki pracy, dużo więcej skupienia na wypuszczaniu poprawek do systemu, udogodnień dla użytkowników, nowych funkcjonalności. Bardzo fajne doświadczenie.

Po dwóch latach zdarzyło się tak, że DeepMind odezwał się do mnie z pytaniem, czy nie chciałabym dołączyć do zespołu w Londynie, a ponieważ w pierwszych 5 minutach rozmowy rekruter wspomniał to, że pracują nad projektami w obszarze służby zdrowia, to skradł moje serce i tak spakowałam się razem z rodziną i przenieśliśmy się do Londynu. Tak jesteśmy tu do dziś.


Od dziecka interesowała Cię dziedzina zdrowia, czy były inne motywacje do podjęcia pracy właśnie w tym obszarze?

To jest bardzo dobre pytanie. Wydaje mi się, że powodów jest wiele i to jest tak, że na przestrzeni lat we wszystkich tych firmach i projektach, gdzie pracowałam, zawsze był jakiś powód albo kilka powodów, dla których to było właściwe miejsce i czas. Tutaj się tak złożyło, że obszar healthcare i DeepMind zakreśliły dużo checkboxów.



Z jednej strony jak chodzi o impact tego, nad czym można pracować, to wydaje się, że budowanie rozwiązań, które pomagają ludziom albo powrócić do zdrowia, albo uniknąć problemów, jest jednym z takich obszarów, w których można mieć największy wpływ na świat. Z drugiej strony to zawsze był dla mnie niezwykle ciekawy obszar.



Jak pewnie większość ludzi, będąc dzieckiem, bawiliśmy się w lekarzy, dawaliśmy zastrzyki lalkom i na pewno jakbym miała wybierać jakąś inną karierę (nie informatyka), to ten lekarz gdzieś byłby tam na liście. Z trzeciej strony jest jeszcze aspekt ograniczeń i wyzwań związanych z wprowadzaniem bardzo innowacyjnych rozwiązań. Wydaje się, że w obszarze służby zdrowia tych wyzwań jest ciągle bardzo dużo. To jest niesamowite, że mamy tyle rozwiązań technologicznych, a nasze szpitale i systemy diagnostyczne często jeszcze są tak bardzo do tyłu.


Wynika to też z tego, że żeby móc wprowadzać dużo bardziej nowoczesne rozwiązania, to cały otaczający te rozwiązania prawny krajobraz i regulacje odnoszące się do wprowadzania tych rozwiązań, też muszą być gotowe na technologie. Teraz jest właśnie taki okres, że zaczynamy dopiero rozmawiać o tym, co by było wymagane, żeby można było te rozwiązania wprowadzać bezpiecznie.



Sądzę, że to jest taki trzeci aspekt, gdzie można przez pracę (wydaje mi się, że takie większe firmy mają dużo większą szansę) wpływać na te regulacje tak, żeby one wspierały cały ekosystem, w którym te rozwiązania będą budowane i żeby to były rozwiązania bezpieczne, sprawdzone i potwierdzone. Żebyśmy wiedzieli tak naprawdę, co robimy.



W przypadku wdrażania innowacyjnych projektów często widzi się tylko jego skutki, natomiast ludzie nie zdają sobie sprawy, jakie tak naprawdę bariery trzeba pokonać, żeby dotrzeć do mety. Powiedz dokładniej, czym się zajmuje dział Google poświęcony ochronie zdrowia. Co już udało się osiągnąć? Czym Twój zespół albo zespoły pokrewne się zajmują? 


Dział poświęcony zdrowiu w Google powstał stosunkowo niedawno. Powiedziałabym, że to jest na przestrzeni ostatnich 12-18 miesięcy jako byt formalny. Natomiast te projekty, które wchodzą w jego skład, one oczywiście były rozwijane na przestrzeni 3-5 lat co najmniej.



To jest też troszeczkę nawiązanie do tego, co mówiłam na początku, jaka jest motywacja, dlaczego ludzie chcą pracować nad zdrowiem. Ludzie są zmotywowani często swoimi wcześniejszymi historiami, przeżyciami, tym że ktoś w rodzinie miał problem, którego nie udało się rozwiązać. Dlatego też ludzie, którzy pracują w technologii teraz, bardzo często myślą o tym, jak te tworzone rozwiązania, mogłyby być zastosowane do tego obszaru.



Stworzenie działu Google Health wynikało z tego, że te projekty już się toczyły i tak naprawdę, żeby mogły się toczyć lepiej i lepiej ze sobą współpracować, to zostały wciągnięte pod jeden parasol. 

To są bardzo różnorodne projekty. Mamy bardzo duży dział research, który skupia się na tym, w jaki sposób można np. poprawić diagnostykę, w jaki sposób można lepiej klasyfikować poszczególne problemy do takich rozwiązań jak te projekty, które my prowadziliśmy wcześniej w ramach DeepMind Health.

Byliśmy wtedy nastawieni na budowanie rozwiązań bezpośrednio dla lekarzy, które pozwalają im każdego dnia poprawiać standard opieki dostarczanej pacjentom. Teraz one wszystkie znajdują się pod jednym dachem. W środku jest prawdopodobnie ten największy obszar, w którym Google ma doświadczenie, tzn. to, co robimy bezpośrednio dla naszych użytkowników, czyli np. w obecnej sytuacji pandemii i COVID-19 to, że użytkownicy są w stanie znaleźć rzetelną informację.

Informację nie tylko, która sieje panikę albo jest niezweryfikowana, ale właśnie informację, która pochodzi bezpośrednio z systemu opieki zdrowotnej, dużych jednostek naukowych. Wtedy te rozwiązania budujemy we współpracy z innymi działami Google, np. YouTube, Search. One są wbudowane w te produkty, ale my wnosimy jako zespół zrozumienie obszaru ochrony zdrowia, doświadczenie medyczne tak, żeby te produkty były lepsze. 



Jednym z takich przykładowych produktów, który jest budowany przez ten zespół, jest wykrywanie retinopatii towarzyszącej cukrzycy. To jest projekt, który zaczął się w obszarze badawczym naszej firmy od tego, że zaczęto budować modele do tego, żeby ze skanu oka być w stanie wykryć, że u pacjenta występuje retinopatia towarzysząca cukrzycy.

To jest schorzenie, które z jednej strony może prowadzić do ślepoty, z drugiej strony np. 18% ludzi z cukrzycą obecnie w Indiach ma już to zagrożenie wzroku spowodowane cukrzycą. Jest to bardzo duży problem – mówimy o powyżej 400 mln ludzi na świecie zagrożonych ślepotą z powodu retinopatii. Od tego projektu badawczego i od tego, czy da się tę chorobę wykrywać ze skanu, przechodzimy do planu działania, czyli do tego, w jaki sposób jesteśmy w stanie ten model dostarczyć tam, gdzie jest w stanie zmieniać sytuację pacjentów. Tutaj jest zbudowane urządzenie, które nazywa się ARDA: Automated Retinal Disease Assessment.

W tym momencie, jest testowane bezpośrednio w klinikach w Indiach w celu lepszego wykrywania tych schorzeń i pomocy ludziom. Interesujące jest to, że jeżeli wystarczająco wcześnie wykryjemy, że pojawia się problem, to jesteśmy tym pacjentom w stanie pomóc. Tak naprawdę impact tego projektu będzie mierzony w tym, że duża część z tych osób ma szansę nie stracić wzroku, co wydaje się być dość istotne. 





Bardzo fajny przykład, można więcej przeczytać o tym na blogu Google. Tam między innymi było też wspomniane o 415 mln, czyli prawie 0,5 mld potencjalnych pacjentów, którzy mają to ryzyko.



Ta skala daje do myślenia i robi wrażenie, jeżeli chodzi o możliwości tego rozwiązania. W innym miejscu czytałem, że tam było coś więcej niż tylko wykrywanie retinopatii, bo w oczach można znaleźć różnego rodzaju choroby albo pewne objawy tych chorób.

Tak, tam tak naprawdę są dwa obszary, tzn. jest jeden projekt badawczy, który wykrywał 50 najczęściej występujących chorób oczu ze skanów. Natomiast ten pojedynczy projekt skupia się konkretnie na wykrywaniu retinopatii i byciu w stanie wykorzystania tego modelu bezpośrednio już w klinikach. Także jest to zawężony obszar wykrywania, ale potencjalnie dużo większy zasięg, jak chodzi o dostępność projektu i rozwiązania w klinikach.


To jest też praktyczne, tzn. jeżeli chcemy rozwiązać pewien problem, to warto na nim jednym się skupić, bo pewnie pojawi się mnóstwo wyzwań, niekoniecznie technologicznych, ale jeżeli ich nie pokonamy, to inaczej to się po prostu nie będzie nadawać. 

Aplikacja Streams powstała najpierw w DeepMind, w tej chwili ten projekt jest już pod parasolką Google. Czym ona jest i jak to się stało, że ta aplikacja w ogóle się pojawiła? Jaki problem ma na celu rozwiązać?


Streams to jest aplikacja, która pomaga lekarzom i pielęgniarkom podejmować decyzje o opiece nad pacjentami, o tym, że wymagają oni opieki wcześniej, tzn. próbujemy sprawić, żeby pomoc mogła nastąpić wcześniej niż następuje w tym momencie i żeby dzięki temu rezultaty leczenia były lepsze.

Streams na samym początku skupił się na bardzo konkretnym schorzeniu – ostrym uszkodzeniu nerek. Schorzenie to polega na tym, że nerki pacjenta przestają działać poprawnie. Często występuje jako dodatkowy problem, który pojawia się, gdy pacjent jest już w szpitalu.

Oznacza to, że często to nie jest jego główny symptom, tylko np. przeszedł operację i w konsekwencji operacji, w trakcie powracania do zdrowia po operacji, zaczynają się problemy z nerkami. To jest bardzo częste schorzenie. Szacuje się, że dotyka 1/5 pacjentów szpitali w Stanach Zjednoczonych i w Wielkiej Brytanii.

Ono znowu jest takim ciekawym schorzeniem, ponieważ nawet 30% przypadków można by było zapobiec, jeżeli lekarz wystarczająco wcześnie wiedziałby, że jest problem i na niego zareagował. Niestety często zdarza się tak, że ponieważ pacjent np. jest już ciężko chory albo pooperacyjny, bardzo późno lekarz zauważa, że występuje ten problem i przez to pacjent kończy np. na dializie nerek.

Może się to zakończyć również śmiercią pacjenta. Aplikacja Streams zajęła się wykrywaniem tego uszkodzenia nerek (ono może mieć 3 poziomy, od lekkiego do bardzo poważnego) i informowaniem lekarzy o tym, że po wykonaniu ostatniego badania krwi istnieje zagrożenie dla nerek. Jednocześnie skupiając się na tym, co możemy zrobić tu i teraz, czyli informowaniu lekarza o tym, że ten problem jest i należy podjąć działanie, zaczęliśmy przyglądać się projektem badawczym na to, czy bylibyśmy w stanie poinformować lekarza wcześniej, tzn. nie w sytuacji, w której już nastąpiło uszkodzenie nerek, ale np. z wyprzedzeniem, mówiąc że ten pacjent jest w grupie podwyższonego ryzyka.

Wcześniejsza interwencja jest możliwa i bezpieczna. Ona np. może polegać na podaniu pacjentowi większej ilości płynów albo zastosowaniu osłony antybiotykowej, żeby zapobiec komplikacjom. Ten projekt badawczy też jest opublikowany i jesteśmy w stanie wykrywać uszkodzenie nerek, które nastąpi za 24-48 godzin, co jest tak naprawdę bardzo dużą poprawą w stosunku do obecnego algorytmu, który jest używany powszechnie, np. w brytyjskiej służbie zdrowia, który wykrywa to uszkodzenie w momencie, w którym pacjent już jest w pogorszonym stanie i nerki są już uszkodzone.

Zaczęliśmy od obudowania tego pojedynczego problemu i stworzenia rozwiązania dla niego. Natomiast w tym momencie aplikacja pozwala lekarzom zobaczyć dodatkowy kontekst danego pacjenta tak, żeby ta decyzja o procesie leczenia uwzględniała cały obraz kliniczny pacjenta i tak, żeby lekarze byli w stanie podejmować lepsze decyzje.




To bardzo inspirujące. W praktyce oznacza to, że po pierwsze jest bardzo duża grupa osób, u której ten problem może wystąpić. Po drugie nawet u ⅓ przypadków można zareagować dzięki temu wcześniej i uprzedzić poważne skutki, wynikające z późnej diagnozy. 

Innowacja w projektach to jednak nie jest po prostu dołożenie do nich elementu machine learning czy sztucznej inteligencji i natychmiastowe otrzymanie rewolucyjnych efektów. Istnieje wiele wyzwań związanych z infrastrukturą, regulacjami prawnymi, które należy uprzednio przygotować. Z jakimi wyzwaniami musieliście się zmierzyć w Waszych projektach?

Jeszcze ciągle bardzo brakuje takich rozwiązań prawnych i regulacji, które we właściwy sposób pozwalałyby bezpiecznie wprowadzać takie bardzo innowacyjne rozwiązania. W tym momencie są regulacje do urządzeń medycznych, które były tworzone przez długie lata i one dość sensownie działają, natomiast nie tak dobrze odnoszą się do rozwiązań software’owych, jako urządzenie medyczne.

Oczywiście są tutaj wprowadzane zmiany i ulepszenia i to prawo próbuje nadążać, natomiast często jeszcze wprowadza bardzo dużo ograniczeń, które tak naprawdę koniec końców szkodzą pacjentowi. Jako przykład: bardzo długi okres pomiędzy tym, że pewna poprawka została zaimplementowana, a tym, gdy może zostać wdrożona do użycia na szeroką skalę, sprawia, że po pierwsze okres nim pacjent realnie zostanie objęty lepszą ochroną się bardzo wydłuża, a po drugie też tak naprawdę podnosi to koszt całego procesu wytwarzania oprogramowania. Tak naprawdę firmy, które zajmują się dostarczaniem tych rozwiązań, muszą mieć duży zapas kapitału i być w stanie działać przez długi okres bez przychodu, bez swojego rozwiązania wdrożonego na rynku.

To w duży sposób dyskryminuje wszystkie małe firmy, które mogłyby działać w tym obszarze albo zmusza je do robienia rzeczy, które są na granicy tego, co jest legalne albo tego, co jest dobre dla pacjenta. Jeden z obszarów to są przede wszystkim właśnie te regulacje, które wymagają tego, żeby były cały czas uaktualniane i nadążały za rozwojem technologii.

Po drugie oczywiście jest współpraca firm technologicznych z jednostkami służby zdrowia, które często są jednostkami rządowymi. Pojawia się tu dysonans pomiędzy firmą technologiczną, która ma środki i chciałaby w szybki sposób wprowadzać jakieś rozwiązanie, a np. szpitalem, który z jednej strony też chciałby to rozwiązanie jak najszybciej wdrożyć, ale z drugiej jest bardzo ograniczony, jak chodzi o personel techniczny, prowadzi wiele projektów, które muszą dziać się natychmiastowo.

Jest też duża odpowiedzialność na firmach technologicznych wprowadzających te rozwiązania, żeby swoim partnerom, docelowym jednostkom, być w stanie pomóc poprawnie je wdrożyć w bezpieczny sposób. 

Powiedziałabym, że to są takie dwa główne obszary, na których się musieliśmy skupić – w jaki sposób zrobić to bezpiecznie i w jaki sposób zrobić to tak, żeby nasi partnerzy byli w stanie wykorzystać te rozwiązania jak najlepiej.

Oczywiście jest tutaj też ten trzeci aspekt, który jest warty wspomnienia. Nasza aplikacja w tym momencie nie ma w sobie rozwiązań, które można by było sklasyfikować jako AI. Wszystkie używane algorytmy są opublikowane jako standardy opieki zdrowotnej, np. w Wielkiej Brytanii. W związku z tym to są obliczenia, które następują zawsze w ten sam sposób, jest jasne, skąd te wyniki pochodzą.

Oczywiście prowadzimy badania nad tym i publikujemy te modele, które są w stanie wykrywać te rzeczy wcześniej, natomiast pomiędzy tym, że teraz jesteśmy w stanie pokazywać wyniki konkretnego algorytmu, a tym, że będziemy w przyszłości w stanie pokazywać nasze przewidywania co do stanu zdrowia pacjentów, jest jeszcze bardzo daleka droga.

Takie problemy jak np. kwestia odpowiedzialności – prawdopodobnie trochę mniej istotne w Europie, ale jak pomyślimy o Stanach Zjednoczonych to nabiera to ważności Wyobraźmy sobie, że aplikacja pokazuje jakąś informację lekarzowi, np. że uszkodzenie nerek nastąpi w ciągu najbliższych 24 godzin z 80% prawdopodobieństwem, lekarz podejmuje jakąś akcję i ta akcja w konsekwencji kończy się pogorszeniem stanu zdrowia pacjenta.

Zawsze jeśli jest podejmowana jakaś interwencja medyczna, nawet tak prosta jak podanie antybiotyku, może nastąpić reakcja, która będzie zagrażała życiu pacjenta. Teraz pojawia się pytanie: czy lekarz zrobił dobrze, czy to jest uzasadnione? Przy jakiej procentowej wartości pewności tego algorytmu, lekarz może podjąć decyzję na podstawie tej wskazówki, a przy jakiej powinien to odrzucić? Pojawia się również pytanie, czy to firma, która dostarcza ten algorytm jest odpowiedzialna za tę rekomendację, która została wygenerowana?

Czy to jest tylko dodatkowa informacja, którą pokazujemy lekarzowi i lekarz sam musi podjąć decyzję? Oczywiście pojawia się też cały problem czarnej skrzynki AI i tego czy lekarz jest w stanie zrozumieć, skąd w ogóle algorytm pokazał taki wynik. 

Możemy do tego wrócić, to jest bardzo ciekawy temat. Skupiając się na tych problemach, które w tym momencie pojawiają się z użyciem takiego rozwiązania AI, bezpośrednio w podejmowaniu medycznych decyzji – pojawia się bardzo dużo otwartych pytań. Powinny istnieć regulacje, które w jasny sposób określają, jakie są wymagania wobec algorytmów i nie chodzi tylko o wymagania na poziomie pewności algorytmu, ale tak naprawdę wydaje mi się, że również powinniśmy prowadzić szeroko zakrojone badania, które pokazują, że koniec końców, dzięki użyciu danego algorytmu w sytuacji medycznej, tak naprawdę rezultaty dla pacjentów są lepsze na końcu.

Także dużo właśnie tego typu pytań. Może tylko jako przykład podam, że w przypadku aplikacji Streams, nawet pomimo tego, że ona w tym momencie nie używa AI, od samego początku bardzo skupiliśmy się właśnie na tym, żeby być w stanie pokazać te potencjalne, pozytywne efekty dla pacjenta.



Tak przez pierwszy rok, kiedy Streams był w użyciu, była przeprowadzona ewaluacja (również opublikowana), która pokazała, że te najcięższe przypadki miały uwagę lekarza, lekarz przeglądnął dane pacjenta i zweryfikował, jakie są następne kroki medyczne w ciągu 15 minut, w porównaniu z czasem kilku godzin, jako control group.

Często zdarza się tak, że wyniki, które idą do laboratorium, wracają, pojawiają się w systemie, ale lekarz przez długi czas jeszcze nie będzie wiedział, że one tam są albo nie będzie miał czasu na nie popatrzeć i podjąć jakąkolwiek decyzję. Skrócenie tego czasu, zdecydowanie wpływa na poprawę zdrowia pacjenta, ponieważ jest w stanie otrzymać właściwą opiekę wcześniej.

Dodatkowo udało się pokazać, że zredukowaliśmy nie wykryte przypadki uszkodzenia nerek z ponad 12% do 3%. W końcu, tak naprawdę nie tylko dla pacjentów, ale dla całego systemu zdrowia, pojawiła się również oszczędność, tzn. zredukowany jest koszt per pacjent, u którego wystąpiło uszkodzenie nerek, o 17%, co tak naprawdę może prowadzić do oszczędności rzędu miliarda funtów rocznie dla brytyjskiego systemu zdrowia.

Wydaje mi się, że jest istotnym, żeby również mówić o tym, w jaki sposób mierzymy wpływ budowanych produktów na końcowego użytkownika.




Zdecydowanie. Rozwiń jeszcze proszę sposób funkcjonowania aplikacji i jej roli w całym procesie, tak aby każdy mógł zrozumieć, jak to wygląda w praktyce. 

Streams jest aplikacją mobilną, tzn. jest dostępna na telefonach dla lekarzy i pielęgniarek w wybranych szpitalach w Wielkiej Brytanii. Gdy pacjent się pojawia, to szpital ma jakieś swoje rozwiązanie informatyczne, tzn. system, który przechowuje wszystkie dane pacjentów i który jest tym centralnym systemem do zarządzania pacjentami.

Pacjent zostaje przyjęty, jego dane są wprowadzone do systemu, przechodzi przez ręce różnych lekarzy. Natomiast jak już dochodzi do etapu, gdzie jest w szpitalu i jest pod opieką konkretnego lekarza lub pielęgniarki, będą oni na telefonie widzieć listę swoich pacjentów, za których są odpowiedzialną.

Dla każdego z tych pacjentów będą widoczne wyniki ich badań laboratoryjnych (tj. badania krwi), ich obserwacje, czyli pomiary, które pielęgniarka zwykle pobiera od pacjenta z dość dużą regularnością, podczas gdy jest w szpitalu: temperatura, ciśnienie, stan świadomości, rozkojarzenia – te parametry, które mówią lekarzom na bieżąco, czy pacjent czuje się dobrze, czy czuje się gorzej.

Mają w ten sposób dostęp do wszystkich danych medycznych pacjenta, a dodatkowo jeżeli stanie się coś poważnego (np. wrócą wyniki badań, w których pacjent ma wykryte uszkodzenie nerek, jak również może to być wykrycie sepsy, która pojawia się w organizmie), to lekarz zostanie o tym poinformowany dodatkowo. Dostanie notyfikację na telefonie i będzie w stanie w szybki sposób, zweryfikować cały obraz kliniczny pacjenta i podjąć konkretną decyzję. 




Jak to wyglądało wcześniej?

Infrastruktura służby zdrowia jest często nie tak nowoczesna, jakbyśmy sobie tego życzyli. Są ku temu istotne powody. Przede wszystkim pieniądze idą na leczenie pacjentów, a nie na poprawienie infrastruktury, ale również zmiany w infrastrukturze są trudne.

Trzeba upewnić się, że one są na pewno bezpieczne dla wszystkich. Lekarze ciągle używają pagerów. Pager to jest taki bardzo upośledzony telefon, który potrafi tylko powiedzieć, że ktoś próbuje się z Tobą skontaktować i żeby się dowiedzieć czego od Ciebie chce, to należy oddzwonić na konkretny numer.

Co jest oczywiście o tyle problematyczne, że jeżeli lekarz wychodzi z sali operacyjnej, w której spędził ostatnie 3 godziny, to może tam mieć np. 20 wiadomości, które w żaden sposób nie są spriorytetyzowane. Będzie musiał przejść przez nie po kolei, bo nie ma żadnych dodatkowych informacji. Dodatkowo mogę powiedzieć, że np. NHS, brytyjska służba zdrowia, jest największym odbiorcą faksów (urządzeń do przesyłania papieru na świecie). Jest to zabawne, ale też problematyczne, bo pokazuje, jak dużo rzeczy jednak ciągle dzieje się na papierze.

źródło: giphy.com



Często, nawet w bardzo rozwiniętych szpitalach, część procesu ciągle jeszcze odbywa się na papierze. Każdy, kto był w polskim szpitalu, pamięta te kartki wiszące na nogach łóżka, które pokazują nasze obserwacje w ciągu doby. To sprawia, że dostęp do informacji jest powolny, bo zamiast sprawdzić dane w konkretnym systemie, to często trzeba po prostu pójść i znaleźć ten konkretny papier, na którym ta informacja jest zapisana. 

Trzecią rzeczą wartą wspomnienia jest stan urządzeń. Jak mówię o technologiach mobilnych i wprowadzeniu aplikacji na telefon, to pomyślmy, co znaczyły technologie mobilne wcześniej w wielu szpitalach – to jest to komputer na kółkach (COW – computer on wheels).

Jest to komputer postawiony na małej szafce, którą lekarze lub pielęgniarki pchają z sali do sali i w ten sposób są w stanie używać swoich systemów i uzupełniać informacje o pacjentach. To jest stan służby zdrowia w jednym z bardziej rozwiniętych krajów.

NHS jest tak naprawdę rozpoznawane jako jeden z najlepszych systemów zdrowotnych na świecie i ciągle, nawet tam, pojawiają się wszystkie te problemy.

Wydaje się, że wprowadzenie bardziej nowoczesnych rozwiązań jest o tyle istotne, że ten wpływ (z jednej strony na pacjentów, a z drugiej strony na cały system i zaoszczędzanie części kosztów systemowi) sprawia, że jesteśmy w stanie te środki realokować i poprawiać tę infrastrukturę. 


A propos efektywności, na początku powiedziałaś, że środki zwykle są przekazywane na poprawę zdrowia pacjentów a nie na infrastrukturę i to wszystko brzmi logicznie.

Jednakże rozwiązując problem infrastruktury nie dość, że pacjent zyskuje na zdrowiu (np. alert pójdzie z większym wyprzedzeniem i nerki będzie można uratować), to przy okazji miliardy funtów będzie można zaoszczędzić. Prawdopodobnie to jest problem projektów innowacyjnych, że systemy biurokratyczne nie są w stanie wprowadzać innowacji, a jednocześnie ich  potrzebują.

Często jest mylone to, na czym polega wprowadzenie innowacji i jak często pewne kroki są pomijane. Na przykład: słyszy się, że można zrobić innowację wdrażając uczenie maszynowe, to próbujemy je na siłę wdrożyć, tylko nie ma infrastruktury podstawowej, żeby to wdrożyć. Jak przygotowywałem się do tej rozmowy i czytałem o Streams, to byłem pod ogromnym wrażeniem, że to już funkcjonuje.

Najpierw trzeba wszystko ustabilizować, żeby infrastruktura technologiczna była przygotowana na rozwiązanie ML-owe, a później jak dane zbieramy w sposób spójny, to możemy przekazać je do trenowania modelu. Co jest ważne, nawet jak ten model powstanie, to na co on wpłynie? 

Jak chodzi o wdrożenie AI, to musimy pamiętać, że żeby modele dobrze działały, to potrzebują szerokich danych. To nie jest tak, że na podstawie samych wyników krwi, jesteśmy w stanie wykrywać, że stan pacjenta znacznie się pogarsza. Oczywiście będziemy w stanie, ale jeżeli dodatkowo będziemy mieć pełne wyniki laboratoryjne, wszystkie obserwacje, nawet notatki, które lekarze robią o stanie zdrowia pacjenta, to taki model będzie dużo skuteczniejszy.


Jak dużo z tych informacji, w obecnym stanie w danej placówce szpitalnej, znajduje się na papierze? Jakbyśmy tego modelu nie trenowali, to, oczywiście bez jakiegoś rozpoznawania tekstu, on nie będzie czytał tych papierów zwłaszcza, że nie będzie miał do nich dostępu. Pierwszym aspektem jest taka technologiczna gotowość, czy w ogóle da się wprowadzać rozwiązania oraz przygotowanie środowiska, w którym model będzie działał. 

Drugim istotnym aspektem jest to, że musimy pamiętać, że wiele systemów, z którymi my pracujemy, to są systemy publiczne, tzn. jak mówimy o brytyjskiej służbie zdrowia, to to jest służba zdrowia finansowana ze środków publicznych. Istotne jest to, że wydatki idące na tę służbę zdrowia, muszą być akceptowane przez szeroko rozumiane społeczeństwo.

Z jednej strony, Ty używasz argumentu, że tak na logikę to oczywiście ma sens, żeby inwestować w infrastrukturę, żeby tworzyć lepsze rozwiązania i one w konsekwencji sprawią, że pacjenci będą dostawać lepszą opiekę. Z drugiej jak zapytasz przeciętnego obywatela na ulicy w ankiecie: czy uważa, że te pieniądze powinny pójść do dużej firmy technologicznej, żeby stworzyła lepsze rozwiązanie, czy powinny pójść jako wynagrodzenie dodatkowych pielęgniarek, żeby tę opiekę poprawić, to wydaje mi się, że ciągle jeszcze, w dużej mierze ludzie będą za tym, żeby dofinansowywać bezpośrednio.

Bardzo ciężko jest łatać te dziury, które mamy na poziomie dużej grupy ludzi albo społeczeństwa i myśleć strategicznie. Wydaje mi się, że do tego właśnie są potrzebne dodatkowe, konkretne jednostki działające przy rządzie, które skupiają się właśnie na innowacji. W Wielkiej Brytanii przykładem takiego ciała jest NHSX, które skupia się właśnie na tym, jak te nowoczesne technologie wprowadzać do służby zdrowia, jak budować warstwę, w której następuje wymiana danych pomiędzy jednostkami ochrony zdrowia tak, żeby każdy pacjent będący w takim miejscu jak i jego lekarz mieli dostęp do pełnej historii. 


Z trzeciej strony w jaki sposób umożliwiać te innowacje? Wiele z projektów, nad którymi pracowaliśmy, zarówno w ramach DeepMind, jak teraz w Google, nie zdarzyłoby się, gdyby duże szpitale nie chciały pracować z firmami, nie udostępniałyby danych do celów badań. Oczywiście to są dane bez informacji identyfikacyjnych pacjentów, natomiast ciągle te ogromne zbiory danych, które te szpitale posiadają, sprawiają, że jesteśmy w stanie budować dużo lepsze modele, które w przyszłości wraz z rozwojem infrastruktury, będą w stanie być używane bezpośrednio do pomocy pacjentom.


Dotknijmy jeszcze jednego wątku a propos tworzenia projektów innowacyjnych, bo to jest temat, który trzeba poznać i zrozumieć. Powiedziałaś, że zaczęliśmy bardziej rozmawiać z lekarzami, pielęgniarkami, żeby lepiej ich zrozumieć.

Przypomina mi się tutaj anegdotka, która krąży wśród programistów: „nie po to studiowałem 5 lat informatykę, żeby rozmawiać z ludźmi”. Czasem to jest po prostu paradygmat życia wielu osób. Dążę do tego, że innowacje są możliwe, tylko i wyłącznie wtedy, kiedy zespół się interdyscyplinarny, czyli ma wiele różnych specjalizacji. Ludzie zajmują się zupełnie innymi rzeczami, np. lekarz, programista, ktoś od badań, od strony UX, prawnik itd.

W tym zespole trzeba jakoś się komunikować, żeby znaleźć wspólny język i to prawdopodobnie jest wyzwaniem. Na czym polegają największe praktyczne problemy i jak sobie z tym radzisz?

Zespoły interdyscyplinarne są zdecydowanie tym, co jest kluczowe w tym momencie przy tego typu innowacyjnych projektach, które są w obszarach, gdzie jeszcze nie ma podobnych rozwiązań. Tu nie ma czegoś do skopiowania, jakiegoś szablonu, którym się można posłużyć. W związku z tym wiele zagadnień jest bardzo otwartych.

Oczywiście, służba zdrowia dodatkowo nakłada bardzo wysokie wymagania. To nie jest tylko to, co jest wymagane prawnie, ale my chcemy też dla samych siebie mieć pewność, że to, co robimy i jak to robimy, to jest najlepszy, najbezpieczniejszy możliwy sposób zbudowania tego rozwiązania. Jak myślimy o takich tradycyjnych projektach informatycznych, to zwykle myślimy o grupie inżynierów.



Pewnie dokładamy do tego testerów, mamy product managera, który definiuje to, co się dzieje. Może mamy program managera, który zarządza tym, w jaki sposób projekt się posuwa do przodu. Jak mówimy o służbie zdrowia, to to się bardzo rozszerza, bo to nie jest tylko user experience designers, to jest bardzo duża grupa user experience researchers, czyli ludzi, którzy pracują i testują pomysły bezpośrednio z końcowym użytkownikiem. Streams jest przykładem takiej aplikacji, która przechodzi przez wiele cykli testowania z użytkownikami, zanim dany kawałek funkcjonalności zostanie zbudowany w aplikacji.



Musimy sobie zdać sprawę, że to, co w normalnych komercyjnych projektach byśmy robili, czyli np. A/B testing poszczególnych rozwiązań, pomysłów i udogodnień – tutaj nie może zostać zastosowane. Jeżeli budujemy jakieś rozwiązanie, to musimy mieć pewność, że na daną chwilę to jest najlepsze możliwe rozwiązanie, jakie możemy dostarczyć w ręce lekarzy.



Częściowo ten A/B testing przeprowadzamy wcześniej, tzn. to nie jest nawet A/B testing, to po prostu jest 10 różnych możliwych rozwiązań, które testujemy pod kątem najniższego poziomu błędu. Musimy wziąć pod uwagę to, że produkt będzie np. używany w sytuacji, w której życie pacjenta jest zagrożone. Lekarz stoi nad łóżkiem i musi podjąć decyzję na przestrzeni sekund. Tam nie może być miejsca na niepewność i wątpliwości np. co do oznaczeń. Standardy wytwarzania oprogramowania też są inne.

Wracając do różnych ról, pojawia się rola lekarza, osoby doświadczonej wykształconej w obszarze dostarczania ochrony zdrowia, bo wiele pytań wymaga odpowiedzi nie tylko product managera, który definiuje dlaczego, to budujemy i jak to robimy, ale tak naprawdę osoby, która jest w stanie powiedzieć, w jaki sposób to będzie używane oraz czy to jest bezpieczne i dobre rozwiązanie.



W końcu mamy cały obszar regulacji, tzn. information governance, które wymaga tego, żeby dostęp do niesamowicie istotnych, wrażliwych medycznych danych pacjentów był odpowiednio chroniony przez cały okres tworzenia tego oprogramowania i po wdrożeniu rozwiązania. 

Jakie są główne problemy?

Powiedziałabym, że główny problem jest taki, że jak myślimy o zespołach inżynierskich, to jest określona ilość metodologii, którymi one pracują, ale ogólnie to większość z nich są to zespoły, które w jakiś sposób definiują, co chcą zbudować, potem to budują, testują i wypuszczają.



To podejście zderza się z ludźmi, którzy przychodzą z obszaru policy regulatory, czyli definiowania tego sposobu pracy w obszarach ściśle regulowanych, czyli właśnie urządzenia medyczne, próby leków, gdzie to doświadczenie jest zupełnie inne. To jest dużo bardziej model standardowego waterfall, gdzie projekt przechodzi przez konkretne stany. Na końcu każdego stanu znajduje się ściśle określony sposób jego weryfikacji i tego, czy wszystkie wymagania zostały spełnione.



Okres pomiędzy tym, kiedy dany projekt się zaczął i kiedy zostały spisane wymagania, a kiedy on zostaje wdrożony, jest dużo dłuższy. Zderzają się te dwa podejścia, w jaki sposób to łączymy i w jaki sposób będziemy to robić bezpiecznie, ale jednocześnie tak, żebyśmy byli w stanie szybko dostarczać te rozwiązania. Do tego zupełnie dodatkowy aspekt, gdzie zderza się podejście ludzi, którzy pracując w firmach technologicznych, mają pewne oczekiwania i mają swoje standardy pracy.



Dla mnie część rzeczy jest oczywista, np. to, że w komunikacji w firmie jest bardzo wysoki poziom transparency, tego, że wiemy nad czym pracują poszczególne osoby, nawet jeżeli nie musimy tego wiedzieć, że informacja szybko przekazywana, że można zadawać pytania swoim szefom, że można nawet kwestionować ich wybory. To zderza się z ludźmi, którzy przychodzą z dużo bardziej hierarchicznej organizacji. Zdecydowanie służba zdrowia jest dużo bardziej hierarchiczna.



Jak główny chirurg mówi, że tak będziemy przeprowadzać tę operację, to stażysta nie podniesie ręki i nie powie: „a bo ja myślałem, że może byśmy zrobili to trochę inaczej”. To jest dużo bliższe strukturom wojskowym, gdzie jednak hierarchia ma bardzo duże znaczenie. Jest też taki istotny kulturowy aspekt tego, w jaki sposób pracujemy, w jaki sposób się komunikujemy ze sobą. Czy to jest komunikacja szeroka i wysyłamy wszelkie informacje, czy to jest dużo bardziej zawężone i tylko te osoby, które muszą o czymś wiedzieć, to będą o tym wiedziały.



Moja rola polega nie tylko na tym, żeby wesprzeć zespół inżynierów i pomóc im tworzyć konkretne rozwiązanie, ale głównie też na tym, żeby słuchać tak naprawdę. Rozumieć, w jaki różny sposób się komunikują te różne grupy i być w stanie budować mosty komunikacyjne, ułatwiać nam zrozumienie siebie.



Piękno pracy w tych projektach związanych ze służbą zdrowia jest takie, że wszyscy ludzie przychodzą do nich naprawdę silnie zaangażowani. Ludzie naprawdę chcą tego, co najlepsze dla projektu, dla pacjentów i przez to każdy jest bardzo zaangażowany.



Jak każdy uważa, że to, co on mówi, jest bardzo istotne dla sukcesu tego projektu, to musimy znaleźć sposób, żeby się dogadać i być w stanie jakoś jasno rozmawiać o tym, co jest krytyczne, a co jest ważne, a co tak naprawdę jest tylko dodatkowe i w jaki sposób te priorytety pomiędzy różnymi grupami rozumieć.


Warto tu wspomnieć o książce „Pracować inaczej” Frederica Laloux. Wyjaśniono w niej różne struktury organizacji oraz ich klasyfikacje kolorystyczne.

„Pracować inaczej” Frederica Laloux



Była tam np. czerwona organizacja tj. taka bardziej wojskowa hierarchia, kiedy wszystko musi iść z góry na dół i nie ma możliwości, żeby było inaczej. Sprawa z taką organizacją jest bardzo ciężka i trudna. Warto sobie uświadomić czasem, że niektórych rzeczy się nie da zrobić albo będą wymagały znacznie więcej cierpliwości, czasu, pieniędzy itd., żeby pewne innowacje tam zacząć wprowadzać. 

Porozmawialiśmy od tej strony bardziej biznesowej, strategicznej, że taka aplikacja jak Streams wydaje się być bardzo pomocna, bo po pierwsze zarządza logistyką. Wbrew pozorom te problemy, choć już powinny być opanowane, to nadal nie są albo właśnie teraz zostały dopiero zaadresowane.



Po drugie już ogarniając logistykę, czyli przygotowując fundamenty technologiczne, można będzie myśleć o tym, żeby wpiąć tam uczenie maszynowe i dzięki temu podejmować lepsze decyzje. Z punktu widzenia zwykłego pacjenta, czego można się spodziewać za 5-10 lat? 

Trudne pytanie, bo to nie zależy tylko do tego, co technologia może. To też zależy bardzo od tego, jaka będzie sytuacja na świecie. Nawet obecna sytuacja z koronawirusem jest świetnym przypomnieniem tego, że nie mamy kontroli nad wszystkim.



Jakbym miała prognozować, to myślę, że w perspektywie najbliższych kilku lat wyraźniej będziemy widzieć rozwiązania bardzo punktowe. Pojedynczy problem jest modelowany i w pojedynczym miejscu sprawdzamy skuteczność danego modelu. Sprawdzamy, czy jesteśmy w stanie, w jakiś sposób wpłynąć na środowisko, coś lepiej zrobić w danym obszarze. 

Mam nadzieję, że w perspektywie tych 10 lat te pojedyncze interwencje zaczną się zmieniać w coś, co jest dużo bardziej skalowalne. To wymaga rozwiązania wielu poważnych problemów.



Wymaga tego, żebyśmy byli w stanie bezpiecznie przenosić model ze środowiska, w którym on się uczył, na inne środowiska, w których będzie używany i które mogą być nieco inne niż to środowisko, w którym został stworzony. Jak budowaliśmy część z modeli odpowiedzialnych za wykrywanie ostrego stanu nerek, to jedną z jednostek badawczych był Veteran Affairs Hospital w Stanach Zjednoczonych.



Z jednej strony to jest bardzo dobre miejsce, bo posiada szeroki zbiór danych, długi okres czasowy, to bardzo wysokiej jakości placówka. Z drugiej strony populacja, która leczy się w tej placówce to jest głównie personel wojskowy albo powojskowy. W związku z tym ta różnorodność płciowa, rasowa i konkretne warunki życiowe, przez które ci ludzie przechodzili, są bardzo jednolite.



W jaki sposób model wytrenowany na tych danych będzie się aplikował do zastosowania w Meksyku, w środowisku zupełnie innym, w zupełnie innej grupie społecznej? To jest jeden z ciekawych problemów, na które będziemy musieli odpowiedzieć w ciągu tych najbliższych 10 lat, jeżeli chcemy, żeby te rozwiązania były nie tylko teoretyczne, żebyśmy nie tylko byli w stanie publikować ciekawe rozwiązania tylko, żeby te rozwiązania służyły wszystkim ludziom.



Taki powinien być nasz cel. Mam nadzieję, że w tym czasie bardzo poprawi się screening, czyli wczesne wykrywanie. Obyśmy byli w stanie przesiewowo badać całe społeczeństwo, bo wówczas wprowadzając automatyzację do tego procesu to to, co jest teraz ograniczeniem (czyli czas zwykle doświadczonego lekarza potrzebny do tego, żeby przeanalizować dane wyniki i określić, czy ten pacjent jest podwyższonego ryzyka), to się uda zredukować. Gdyby nam się udało osiągnąć nawet tylko to, to już będzie gigantyczna zmiana.



Przesuwamy tu całą ochronę zdrowia z tego, że ktoś ma raka i leczymy raka do tego, że jest w bardzo wczesnym stadium i to jest coś, co podejrzewamy, że stanie się rakiem i jesteśmy to w stanie usunąć i żadna dodatkowa terapia nie będzie potrzebna. Począwszy od programów pilotażowych, jakie teraz prowadzimy, gdzie właśnie w Indiach będziemy potencjalnie redukować ilość ludzi tracących wzrok, wyobraźmy sobie, że to będzie się działo w każdym szpitalu, każdym gabinecie, gdzie przeprowadzane są te badania. Jakbym miała prognozować, to mam nadzieję, że screening jako główne rozwiązanie będzie dużo powszechniejszy.


Bardzo dziękuję Asiu za podzielenie się Twoim doświadczeniem, opiniami, przemyśleniami. Trzymam kciuki, żeby technologię (w szczególności uczenie maszynowe, ale też całą dziedzinę IT, która się bardzo szybko rozwija) udało się połączyć w różnych strefach w taki sposób, żeby ostatecznie to człowiek na tym skorzystał.



Chodzi o zdrowie i o inne wymierne korzyści, które można by było do tego odnieść. Jeżeli tak nad tym pomyślimy trochę głębiej, to chyba tylko o to chodzi ostatecznie, jak nie będzie człowieka, to nie będzie komu z tego korzystać.

Super, bardzo Ci dziękuję za rozmowę.





Gdy maszyny popełniają błędy, zwykle jest im trudniej wybaczyć niż ludziom. Nawet jeżeli tych błędów będzie mniej. Z punktu widzenia logicznego wydaje się, że trzeba się pogodzić z tym, że algorytmy potrafią lepiej pewne rzeczy przewidywać.



Czuję, że to ma sens, jeżeli chodzi o nauczenie algorytmów w ten czy inny sposób, żeby statycznie rzecz biorąc, popełniać mniej błędów. Mało tego, jest też szereg zalet. Ten algorytm jak raz się nauczy, to on już jest dostępny wszędzie. Lekarz, który przez 5, 10, 20, 50 lat się uczy to jest po prostu jeden człowiek, który ma dość ograniczoną uwagę i nie może się rozproszyć po całym świecie, a taki program jak najbardziej może.



To oznacza, że warto pójść w tym kierunku, żeby zaufać coraz bardziej maszynom, bo te algorytmy wskazują technicznie, że mogą sobie poradzić całkiem dobrze. Wszystko wskazuje na to, że ten trend zmienia się i w tym kierunku to będzie szło, że maszyny będą podejmować coraz bardziej odważniejsze decyzje. Oczywiście będą również popełniać błędy.



Myślę, że też to się zmieni w taki sposób, że dla osób w młodszym wieku będzie to już oczywiste, że tak jest, a osoby w starszym wieku nie będą miały aż tak dużo do wyboru. Po prostu to jest tzw. przesunięcie decyzyjności w czasie, że coraz młodsze pokolenie decyduje. W ten sposób to się przesunie. 

Wyobraźmy sobie taką sytuację, że nastąpił ten moment, kiedy algorytmy przejęły władzę, jeżeli chodzi o podejmowanie decyzji. Mówimy teraz o temacie medycznym, że potrafimy zaprognozować tę czy inną chorobę, zarekomendować użycie wybranego leku.



Człowiek łatwo się przyzwyczaja, jest dość leniwy i to oznacza, że coraz mniej osób będzie studiować np. medycynę. Tu pojawia się właśnie kluczowe pytanie, czy to jest dobrze, że to dąży w tym kierunku? Z jednej strony wydaje się, że w tej chwili byłoby bardzo głupim rozwiązaniem, żeby całkowicie ignorować automatyzację, nie wykorzystywać tej technologii, którą już dysponujemy. Z drugiej strony skrajność, w której tylko maszyny podejmują decyzje, może być również przerażająca. Jakie jest Twoje zdanie?

Od 2013 roku zacząłem pracować z uczeniem maszynowym (od strony praktycznej). W 2015 założyłem inicjatywę DataWorkshop. Pomagać ludziom zaczać stosować uczenie maszynow w praktyce. W 2017 zacząłem nagrywać podcast BiznesMyśli. Jestem perfekcjonistą w sercu i pragmatykiem z nawyku. Lubię podróżować.

Leave a Reply

Twój adres email nie zostanie opublikowany. Pola, których wypełnienie jest wymagane, są oznaczone symbolem *