«Soilik enpresa boteretsuen adimen artifiziala erabiltzen badugu, haien menpe geratuko gara»

Euskal Herrian adimen artifiziala erabiltzen ari dira medikuntza arloko zenbait ikerketa proiektutan. Biobizkaia osasun-ikerketa institutuan, esaterako, fibrilazio aurikularra ikertzen ari dira. Horren helburua da aurreikustea arritmia mota horren lehen agerraldia izan duten pazienteek nola garatuko duten gaixotasuna. Alain Garcia Olea (Gasteiz, 1994) ikerketa horretan dabil, eta, gainera, horri buruz egiten ari da doktore tesia, EHUn.

Zergatik da garrantzitsua zuen ikerketa?

Fibrilazio aurikularra da arritmiarikcloseBihotzaren erritmoaren alterazioa. ohikoena; jende asko bizi da hori duela. Arritmia horrek berezitasun bat dauka: batzuetan, berez desagertzen da; beste batzuetan, behin baino gehiagotan azaltzen da, eta betiko ere gera daiteke. Arriskurik handiena da aurikula horretan tronboak edo koaguluakcloseOdol hodietan buxadura sortzen duten masa solidifikatuak sortzea, eta larriagoa ere izan daiteke bihotzetik atera eta garunera iristen bada, horrek garuneko hodietako istripua sor lezakeelako, iktusacloseIstripu zerebrobaskularra, garuneko arteria bat hautsi edo buxatu eta odola burura iristen ez denean gertatzen dena.. Gure ikerketaren helburua da aurreikustea nola garatuko den pazientearengan arritmia lehen aldiz azaltzen denetik. AAren laguntzari esker, paziente bakoitzarengan fibrilazio aurikularraren portaera nolakoa izango den aurreikusteak aukera ematen digu tratamendu aproposagoa eta prozedura kirurgiko egokiagoak aukeratzeko.

Zer datu erabiltzen dituzue?

Hasieran, paziente bakoitzaren 117 aldagaicloseezaugarri hartzen genituen, baina murriztu egin dugu kopurua AAren modeloak garatu ahala. Orain garrantzi handieneko datuak aukeratu ditugu, adibidez, elektrokardiogramak eta ekokardiograman azaltzen den aurikularen tamaina. Garrantzitsua da, era berean, arritmia lehen aldiz azaltzen denean duen portaera: berez desagertzen den edo guk kentzeko esku hartu behar dugun... Pazienteak aurretik izan dituen gaixotasunak ere kontuan hartzen ditugu.

Ikerketan kopuruak garrantzi handia dauka, ezta?

Zenbat eta datu gehiago, fidagarritasun handiagoa lortzen du AAk. Osasun publikoan pazienteen historia klinikoan azaltzen diren analitikekin eta beste probekin moldatzen gara. Lehen fasean, Basurtuko ESIan izandako fibrilazio aurikularren lehen agerraldiak izan dituzten 2.000 pazienteren datuak erabili ditugu.

Unibertsitate publikoekin elkarlanean aritzea onuragarria da sistema publikoarentzat?

Enpresek horrelako tresnak ateratzen dituztenean, etekin ekonomikoa lortzea da haien lehentasuna. Instituzio publikoen lehentasuna, ordea, ongizate publikoa da, baina ez dute industria horien inbertsio ahalmenik. Nire ustez, onuragarria da instituzio publikoek parte hartzea industrian egiten diren ikerketetan, horrela jakin baitezakegu tresna horiek guretzat egokiak diren edo ez. Beraz, sistema publikoan hartu beharko genituzke balio diguten tresna horiek, baina, aldi berean, ikerkuntza publikoa ere sustatu beharko genuke. Nvidiak, Chat GPTk eta enpresa boteretsuek garatutako AA baino ez badugu erabiltzen arlo publikoan, datuak eta algoritmoak esku pribatuetan geratuko dira, eta haien menpe geratuko gara, farmazia industrian gertatzen den bezala.

AA datuz elikatzen da, baina legeak badaude datuak babesteko. Nola moldatzen zarete itsaso horretan?

Guk bi urte eman genituen ikerketa egiteko behar genituen datuak lortzeko: inpaktu ebaluazioak, etika komiteak... Esfortzu handia izan zen. Erakunde publikoak oso zorrotzak dira datuei dagokienez, eta zilegi closeegokia, zuzenada. Baina, nire ustez, gizartean hipokrisiacloseitxurakeria, faltsukeria puntu bat dago: osasun publikoan ikerketak egiteko datuak eskuratzeko hainbeste traba eta berme jarri, eta, aldiz, txatbotak closeelkarrizketak modu sinesgarrian simulatzen dituen programa informatikoaerabiltzen ditugunean, gure datu pertsonalak erraz ematen ditugu. Gure ikerketaren helburua gure inguruko biztanleen osasuna hobetzea da; Chat GPTrena... haien interes pribatua da.

Zergatik da garrantzitsua hemengo biztanleen datuak erabiltzea algoritmoak lortzeko?

Ikerketek normalean balidazioa egiten dute herrialdeetako kohorteetan [azterketa kliniko baten parte den biztanle talde bat], lortzen duten algoritmoa leku horietako bakoitzean baliagarria izan dadin. Izan ere, gerta daiteke AEBetan soilik baliozkotu den algoritmoak hemen balio ez izatea, populazioak ezaugarri desberdinak dituztelako. AAk desoreka sor dezake maila sozioekonomiko desberdina dutenen artean.