Watsonek lagundu dezake minbizia tratatzen

Iturria:  MD Anderson Cancer Center
IBMk garaturiko hirugarren belaunaldiko sistema informatiko bat da Watson. Harridura sortu zuen “Jeopardy! telebistako lehiaketan goi-mailako bi partehartzaileri irabazi zienean.

Hori berez anekdota bat da, zeren eta sistema horrek, hizkuntzaren prozesamenduan, hipotesi-sorkuntzan eta ikaskuntza automatikoan oinarrituz, alda dezake errotik gizakiok ordenagailuekin interakzioan jarduteko dugun era, eta zenbait arlotan lan egiteko era ere iraul dezake, hala nola osasun-arloan.

Esate baterako, Houstongo MD Anderson Cancer Centereko medikuak Watson erabiltzen ari dira Oncology Expert Advisor izeneko software batekin, kasuan-kasuan minbiziaren tratamendurik egokiena gomendatzeko.

Watson hizketa arruntean egindako galderei erantzuteko dago pentsatua. Hori medikuntza arloan biziki kritikoa da, txosten klinikoek sarri edukitzen dutelako informazio baliagarria, oharkabean pasatzen dena.

Literatura zientifikoan erabiltzen den terminologiarik zehatzena eta adosturiko gidalerroak erabilita ere, bigarren belaunaldiko sistema informatikoek ebatz ez ditzaketen anbiguotasunak agertzen dira, medikuentzat informazio garrantzitsua eskaintzea eragozten dutenak. Hizkuntzako anbiguotasun horiek ondo ezagutzen dira, eta arlo jakin bateko terminoen adierak eta haien arteko erlazioak argitzen dituzten hiztegi kontrolatuak eta ontologiak sortu dira.

Espezialisten hizkera zorrotzetik pixka bat urrundu orduko, ordea, gauzak lausotu egiten dira. Esate baterako, gene terminoak definizio bat baino gehiago izan ditzake. Geneen datu-banku batek defini dezake esanez “proteina bat sintetizatzeko gai den ADN zati bat” dela, eta beste batek defini dezake esanez “interes biologikoa duen ADN eskualde  bat, izena duena eta tasun genetiko bat edo fenotipo bat garraia dezakeena” dela.

Terminoak duen testuinguruak zertuko du zein den interpretazio zuzena. Watsonek, bigarren belaunaldiko sistema informatikoen aldean duen abantaila testuinguruaren arabera interpretazio egokia emateko gaitasuna da, hain zuzen.

Terminologia mediko zehazki definitua edo kodetua prozesatzeak eragozpenak baldin baditu gaur egungo sistema informatikoentzat, txosten kliniko egituratugabeen integrazioak askoz zailtasun handiagoa du. Gizakiok erraz bereizten ditugu, hitz polisemikoen adierak testuinguruei erreparatuz, eta zailagoa dena baita ironia edo konnotazioak ere. Sistema informatiko gehienentzat, ordea, anbiguotasun horiek ia ezin ebatzizkoak dira. Watsonentzat, aldiz, ez.

Watsonek erauz dezake hizkuntzaren esanahia, giza garunak funtzionatzen duen modu beretsuan jardunez. Guk ez dugu hiztegi erraldoi bat buruan txertatua, entzuten dugun hitz bakoitzaren adiera han bilatzeko, eta esaldiaren esanahia bertan dauden hitz guztien adierak batuz ulertzeko. Gramatika-erregeletan soilik ere ez gara oinarritzen esanahia ulertzeko.

Berez, gizakiok sarri urratzen ditugu gramatikaren erregelak, ortografia eta semantika, eta hala ere bestek esaten dutena ulertzeko moldatzen gara. Gure solaskideen esaldiei buruz hizkuntzaren erregelen arabera arrazoituz bai, baina anbiguotasunak, metaforak eta lokuzioak interpretatzeko dugun esperientzia partekatua ere erabiliz ulertzen ditugu. Watsonek ere antzeko teknikak erabiltzen ditu gure galderen asmoari antzemateko.

Prozesuaren lehen urratsean, Watsonek testu-corpus bat irensten du, hala nola bularreko minbiziaren tratamenduari buruzko erreferentzia argitaratuena. Horrek gai bati buruzko informazio-oinarritzat hartzen du. Testu horiek hainbat formatu digitaletan eman dakizkioke: HTMLn, Microsoft Worden edo PDFn. Watsonek testu horiek corpusean egoteko duten egokitasuna eta edukien zuzentasuna ebaluatzen du, eta desegokia edo okerra irizten duen guztia baztertu egiten du. Adibidez, testua zaharregia baldin bada eta bazterturik geratu den tratamendu bat proposatzen bada bertan baztertu egingo du.

Testuak irensteko prozesu horren beste xede bat edukiak sistemaren barruan efizientzia handiagoz erabiltzeko prestatzea da. Behin edukia irentsiz gero,  Watson entrena daiteke arloko hizkuntza-egiturak ezagutzeko, eta ondoren sistema kognitiboak eduki horri buruzko galderei erantzuten die, galderaren eta informazio-corpusetik ateratako erantzun posibleen arteko inferentziak eginez.

Watsonek hainbat algoritmo erabiltzen ditu, inferentzia horiek aurkitzeko. Adibidez, galderak zerikusirik baldin badu denbora-tarte batekin, Watsonen algoritmoek erantzun posibleak ebaluatuko dituzte, denbora-tarte horretarako esanguratsuak diren ikusteko. Ostera, galderak lekuarekin zerikusirik baldin badu, algoritmoek erantzun posibleak ebaluatuko dituzte leku horretarako esanguratsuak diren ikusteko. Galderaren eta erantzun posiblearen testuinguruen arteko kidetasunak ere bilatuko ditu. Galderak eskatzen duen erantzun mota ebaluatuko du eta baita sinonimoak, aditzaren aldia, baldintzazko perpausak, etab.

Watsonek tasun horietako bakoitzari puntuazio bat emango dio, galderaren eta erantzun posiblearen artean inferentzia bat zer mailatan aurki daitekeen adierazteko. Gero ikaskuntza automatikoko teknika batek puntuazio horiek guztiak erabiliko ditu, erabakitzeko zer neurritan den onargarria erantzun hori arlo horretan.

Funtsean Watson entrenatzen da hizkuntza-inferentzien egitura esanguratsuak ezagutzeko. Gainera, berrentrena daiteke behar adina bider, arloan gertatzen diren hizkuntza-egituren aldaketak kontuan hartzeko.

Minbizia tratazeko ekarpena

Minbiziaren tratamenduan aurrerapen handiak daude baina arlo horretan ari diren profesional askok ezin izaten dute egunetik egunera ugariagoa den gai horri buruzko dokumentazioa eskuratu eta aztertu.
Hutsune hori betetzeko asmoz, MD Anderson erietxeko medikuek eta informatikariek MD Anderson Oncology Expert Advisor erabakitzeko sistema garatu dute.

Sistema horrek erietxe horretako jakinduria eta eskarmentua proba klinikoetako esperientziarekin, argitaraturiko lanekin eta medikuntzako adituek adosturiko gidalerroekin integratzen ditu, paziente jakin bakoitzari dagokion tratamendua aukeratzeko.

Zehazki, Watsonek lehenbizi pazienteak artatzeaz dauden laburpenak kargatzen eta aztertzen ditu. Horietan denboran zehar eta hainbat praktikatan izan diren sintomen, diagnostikoen, irudi bidezko proben eta tratamenduen historiak egoten dira. Informazio hori paziente jakin bat beste batzuekin alderatzen duen software batean sartzen da, populazioa tratamendu indibidualek izan dituzten erantzunik hoberenen arabera banaturiko taldetan sailka dezan.

Gero Watsonek espero diren bilakaerak, arloko klinikarien jakintza, kohorte-azterketak1 eta literatura klinikoan aurkitzen den ebidentzia erabiltzen ditu, zenbait tratamendu-aukera ebaluatu eta mailakatzeko, klinikariak kontuan izan ditzan. Datu horiek pazientearen une horretako eta aurreko egoerarekin lotzen ditu eta paziente horrentzako metodo terapeutiko egokiena eskaintzen du.

Watsonek ematen dituen gomendio terapeutiko guztien atzean dauden datu guztiak eskura dituzte medikuek, aztertu ahal izan ditzaten, datuen egokitasun klinikoa juzga dezaten eta beren erabakiak har ditzaten. Hortaz, Watsonek ez du tratamendurik erabakitzen baina paziente bakoitzari dagokion tratamendua erabakitzeko behar dituen tresnak ematen dizkio medikuari.

_______________________________________________________________________________
1 Kohorte-azterketa Azterketa epidemiologiko, aldagaien estatistiketan oinarritu, etiologiko eta denboran zeharrekoa, eritasun baten edo gertakari baten maiztasuna bi populaziotan alderatzen duena, bata arrisku-faktore jakin baten eraginpean dagoena eta bestea ez dagoena.

Utzi erantzuna best cbd(r)i Cancel Reply

Zure e-posta helbidea ez da argitaratuko. Beharrezko eremuak * markatuta daude