Adimen artifiziala diagnosirako bidelagun

Medikuntza modernoaren erronka nagusietako bat gaixotasunen diagnosirako metodo ez-inbaditzaileak garatzea da. Zentzu horretan, odola eta gernua bezain eskuragarriak diren laginetan biomarkatzaileak bilatzeko ahalegin handiak egiten ari dira. Horrez gain, batez ere gaixotasun kardiobaskularren diagnosirako, irudi teknika ez-inbaditzaileak erruz garatu dira azken urteotan. Besteak beste, begi-globoa barrutik estaltzen duen geruza fotosentikorra aztertzea, hots, erretina behatuz gaitz askoren diagnosia egin daiteke.

Begiko kristalinoa zeharkatzen duten irudiak erretinan enfokatzen dira. Erretinak irudi horiek seinale elektriko bihurtzen ditu, eta nerbio optikoaren bitartez garunera bideratzen dira. Erretina da giza gorputzeko atal bakarra zeinaren bitartez odol-hodi txikiz osaturik dagoen kapilare-sarea beha daitekeen. Ondorioz, gorputzeko odol-hodi guztiei eragiten dien gaixotasun kardiobaskular sistemikoak, esaterako hipertentsioa, erretinako irudien bitartez atzeman daitezke. Horrez gain, erretina nerbio-sistema zentralaren luzapena ere bada, eta burmuinarekin antzekotasunak ditu. Hori dela eta, erretinako irudiak nerbio ehuna ebaluatzeko ere erabil daitezke. Halere, irudi horiek interpretatzea ez da lan makala, eta interpretazio zuzena egiteko esperientzia handiko profesionalak behar izaten dira. Beste behin ere, muga hori adimen artifizialari esker gainditu da.

Adimen artifiziala garatzeko teknika ezberdinak daude. Medikuntzari aplikatutako teknika erabilienetako bat ikasketa sakona deiturikoa da: neurona-sare sakonak erabiltzen ditu datuetatik abiatuta automatikoki ikasteko. Esaterako, irudi ez-inbaditzaile bidez gaitz jakin baten diagnosia nahi bada, adimen artifizialeko teknika sistema pertsona osasuntsuen eta gaixoen irudiekin entrenatzen da. Sistemak bi egoerak bereizteko patroiak eraikitzen ditu, eta etiketatu gabeko irudi bat jasotzean diagnostikoa egiteko gai da. Teknika oso erabilgarria izan arren, ondo funtzionatzeko ezinbestekoa da ondo etiketatutako datu sorta izugarria sortzea sistema behar bezala entrenatzeko, eta horrek esperientzia handiko profesionalen beharra eskatzen du. Aldiz, ikaskuntza autogainbegiratua deritzon teknikan, sistema entrenatzeko datuak modu automatikoan etiketatzen dira, eta horrek datu sorta askoz handiagoak erabiltzea ahalbidetzen du. Hain zuzen ere, duela bi aste Nature aldizkarian argitaratutako lan batean frogatu dute erretinako irudi ez-inbaditzaileak ikaskuntza autogainbegiratuan oinarritutako adimen artifizial bidez aztertuta, begiko gaitzak ez ezik, gaixotasun kardiobaskularrak eta parkinsona ere oso modu fidagarrian diagnostikatu daitezkeela.

Adimen artifizialaren inguruan entzuten diren berriak, oro har, nahiko beldurgarriak badira ere, pozgarria da jakitea etikoki zalantzagarriak diren aplikazioak ez ezik, gizakion ongizatea bermatzen laguntzeko ere balio duela, eta ikertzaile askok horretan jarduten dutela. Adimen artifizialaren garaia hasi besterik ez da egin... ea zer ezusteko dakarzkigun etorkizunean!