Du sitter på legens kontor og kjenner smaken av en frykt du aldri har følt før: Undersøkelsen du har gjennomgått har påvist kreft, og du er i ferd med å legge livet ditt i et annet menneskes hender – legen som skal gi deg en presis diagnose og riktig behandling.
Legen tar fram et nettbrett, tapper og sveiper. Plutselig høres en mekanisk stemme som spør etter en bestemt biomarkør. Legen svarer at han må ta en ekstra prøve, og du får et ekstra nålestikk i armen.
Idet resultatet er klart, forteller legen nettbrettet hva verdien var, og får kontant et spørsmål tilbake: «Har pasienten smerter i mellomgulvet?» «Nei», sier legen.
Allvitende app
I løpet av et par sekunder hører du den mekaniske stemmen igjen. Nå forteller den i detalj hva som feiler deg og følger opp med hva som er den beste behandlingen.
Legen nikker, men ber om dokumentasjon. Og får det.
Analysen fyller skjermen, i form av ulike diagnoser basert på dine prøver og sannsynligheten for hver av dem.
Legen blar seg bakover i grunnlaget for hver av diagnosene og studerer dine data, samt anonymiserte data fra lignende tilfeller rundt om i verden, litteraturhenvisninger og medisinsk praksis som er brukt i diagnosen.
Les også: Sjekk fremtidens behandlinger på sykehuset
Slik virker lys på kropp og sinn
Ikke science fiction
Det du er vitne til, er at nærmest all tilgjengelig og oppdatert kunnskap om kreft som finnes i verden er plassert i ett system for å gi deg det best mulige forslaget til diagnose og terapi.
Noe lignende hadde knapt vært tenkelig, selv om hundrevis av kreftspesialister skulle bruke uker kun på å studere ditt tilfelle – og en slik forsamling hadde selv verdens mektigste ledere neppe fått tilgang til.
Det kan fremstå som en scene fra sykestua på Starship Enterprise, men det hele finner sted i praksis ved Memorial Sloan-Kettering Cancer Center senere i år, hvor IBMs Watson-teknologi for første gang skal tas i bruk til noe annet enn tv-underholdning.
– Det å arbeide med kreft på et sykehus er noe helt annet enn Jeopardy. Det trenger ikke gå like fort – og her skal Watson jobbe med fagfolk i en dialog, hvor systemet kan be om tilleggsopplysninger for å øke treffsikkerheten, sier sjefforsker i Watson-prosjektet, dr. David Ferrucci, til Teknisk Ukeblad.
TV-kjendis
Det er nå litt over et år siden IBM demonstrerte Watsons evner i kunnskapskonkurransen Jeopardy for en hel verden.
.png){kind=logo}
Men selv om den formidable datakraften på 80 teraflops (80 000 000 000 000 regneoperasjoner i sekundet) måtte til for å vinne en konkurranse hvor svartid var vesentlig, var det ikke kraften som genererte svar i seg selv. Nøkkelen var IBMs programvare, som kombinerer språkforståelse og statistisk behandling av kunnskap.
Selv om kreftleger og gameshowdeltakere vanligvis har temmelig forskjellige arbeidsbetingelser og kunnskapsbehov, er mye likt i Watsons «nye liv».
Systemet kan tilpasses oppgaven, og selve programvaren, DeepQA, er den samme. Hovedforskjellen ligger i tilpasningene.
– Watson må lære seg den terminologien som brukes av kreftleger. Men selv om det kan høres temmelig uforståelig ut for folk flest, er størrelsen på dette spesialspråket mye mindre enn det vi bruker til daglig, sier Ferrucci.
Bare begynnelsen
Helse er bare et første trinn på en utvikling som kommer til å gå raskt idet man nå mestrer teknologien, og Watson er noe helt annet enn en automatisert svarmaskin, mener han.
– Nettsøk var et fantastisk framskritt, men vi trenger hjelp for å trenge ned i all informasjonen. Det er lett å finne noen gode dokumenter om et emne, men hva med de tusener og millioner av andre ulike kildene til kunnskap? Vi er bare i startfasen på en helt ny utvikling innen IT, sier David Ferrucci.
Smart assistent
IBMs ansvarlige for Watsons nye medisinske «karriere», dr. Josko Silobrcic, burde vite hva han snakker om.
I tillegg til å være Associate Partner i IBM Research, har han en doktorgrad i medisin, samt Master of Public Health og Master of Science in Health Policy and Management fra Harvard, hvor han også underviser.
– Watson vil i sin nye medisinske rolle ha veldig mye faglig informasjon om kreft fra en lang rekke kilder – mange, mange ganger mer enn noe menneske kan lære seg. Og vi vil sørge for at vi laster inn ny kunnskap som publiseres i et voldsomt tempo over hele verden. Alle denne kunnskapen danner bakteppet for pasientenes egen informasjon fra prøver og andre helsedata, som vi også laster inn, sier Silobrcic til Teknisk Ukeblad.
Når legen så rådfører seg med Watson om en pasient, vil det produseres flere svar både om diagnose og terapi – presentert med det Watson har beregnet av sannsynlighet.
– Målet er ikke å skape nye vitenskapelige resultater, men å utnytte den kunnskapen vi allerede har. Akkumulert medisinsk kunnskap dobles hvert femte år, og enda mer innen kreftområdet. Det er umulig for mennesker å håndtere dette, sier han.
Silobrcic mener at ny kunnskap blir spredt altfor sakte til de terapeutiske miljøene i dag. Et annet problem med mennesker er at vi glemmer.
– Watson glemmer ikke, konstaterer han tørt.
Les også: Doktoren får datahjelp
– En revolusjon
Mange forståsegpåere trakk fram sine sterkeste superlativer etter Watsons Jeopardy-oppvisning i fjor, men har samtidig lurt på når IBM skulle la teknologien komme menneskeheten til gode som noe mer enn en tv-gimmick.
Da IBM lette etter områder for å bruke Watson-teknologien innen medisin, var det naturlig å starte med kreft, forteller Silobrcic.
– For det første var kunnskapsmengden uhåndterlig stor og dødeligheten høy. Det er et godt utgangspunkt, men vi vil nok utvikle teknologien til andre medisinske områder, sier han.
Han er ikke i tvil om at dette vil bli en revolusjon og et kjempesprang i menneskets evne til å diagnostisere og behandle.
– Men vi trenger partnere i de medisinske miljøene, understreker Silobrcic.
Norsk teknologi
Mye tyder på at trenden er etablert, og at «allvitende» helsesystemer ikke bare er en luftig IBM-aktivitet. Det norske bioinformatikkselskapet PubGene er eksempelvis inne på noe av det samme.
Selskapet har bygget en avansert søkemotor basert på informasjon om sykdommer, medikamenter og gener.
I et samarbeid med Oslo Universitetssykehus og Intervensjonssenteret på Rikshospitalet har forskerne bygget en omfattende medisinsk database om bl.a. sykdom, medikamenter og gener innenfor kreftområdet.
– Målet er at vi skal bruke denne informasjonen sammen med DNA-data fra pasienten til å foreslå og rangere terapier. Dette er en form for individualisert medisin som det er vanskelig å tilby uten å ha oversikten over medisinske data, som et slikt IT-system kan gi, sier dr. i biokjemi Håvard Hauge fra PubGene til TU.
Les også: Kurerer kreft med lys og kjemi
Slik vil ny teknologi forandre helsevesenet
Fundamentale endringer
Men for Watson er det altså ikke bare de mulige bruksområdene innen helse som gjør at ordet «revolusjon» dukker opp til stadighet – dette forslitte ordet, som særlig på it-feltet blir tatt i bruk oftere enn godt er.
Likevel er det påfallende hvor stor enighet det synes å være om at Watson representerer noe svært betydningsfullt. Sjefen for Microsofts søkedivisjon i Norge (tidligere Fast), Bjørn
Olstad, mener det er et generelt stort fokus på såkalt «Big Data» i hele industrien.
– Det handler om sammenstilling av informasjon fra store datamengder og bruk av blant annet maskinlæring til å kunne resonnere over denne informasjonen. I tillegg til gjennombrudd i effektiv sammenstilling og analyse av store datamengder, skjer det store framskritt i forståelse av naturlig språk, sier han.
Sammen med effektive NUI-systemer (Natural User Interfaces) som tale/video/bevegelser, åpner dette en helt ny dør, mener han.
– Samspillet mellom menneske og maskin i løsning av komplekse oppgaver vil endres fundamentalt. Dette kan angripes bredt som søketeknologi for å forstå informasjon og kommunikasjon, eller ved å bygge dypere domeneorienterte løsninger innen eksempelvis medisin, sier Olstad.
– Svært imponert
Professor i informatikk og instituttleder ved Institutt for informatikk ved Universitetet i Oslo, Morten Dæhlen, er «svært imponert» over at IBM har fått til å kombinere god språkforståelse med behandling av veldig store datamengder i det samme datasystemet.
– Utfordringen med språk, som vi forsker på her ved instituttet, er å få datasystemet til å forstå hva et menneske egentlig ønsker å si. Hvor vanskelig det er, får man et innblikk i hvis man prøver Google Translate, sier Dæhlen.
NY industriell revolusjon
Mange er villige til å gå enda lenger i å antyde implikasjonene av Watson-gjennombruddet.
Skal vi tro seniorskribent Steven Baker i BusinessWeek, står vi overfor en revolusjon som det kan være vanskelig å fatte konsekvensene av.
– Svært mye av det vi som mennesker driver med vil påvirkes på en fundamental måte, ikke ulikt da den industrielle revolusjon startet opp for over to hundre år siden, sier Baker til Teknisk Ukeblad.
Baker har skrevet boken «The Numerati» som beskriver hva IT og matematikk vil gjøre med oss i årene som kommer. Han mener IBMs Watson-teknologi blir et paradigmeskifte.
– Dette århundret har handlet om matematisk modellering av individet, og det er helt åpenlyst at alle selskaper vil bruke data mye mer sofistikert i årene som kommer. Før behandlet datamaskiner bare tall. De forsto ikke mennesker. Og før 90-tallet var it-basert kommunikasjon noe som foregikk mellom to mennesker. Så kom Google, Microsoft og andre som
analyserte datastrømmer og skapte kunnskap, oppsummerer han.
Ekstremt avansert dum maskin
En av de viktigste egenskapene med Watson er at vi kan kommunisere med maskinen på egne premisser gjennom naturlig språk, og få svar fra et enormt kunnskapsarkiv, ifølge Baker.
Likevel understreker han at Watson ikke er intelligent. Ikke en gang i nærheten.
– Watson er bare nok en dum maskin, men ikke misforstå – dette er en ekstremt avansert dum maskin, som vil innlede noe fundamentalt nytt: Ut fra de spørsmålene vi stiller, kan vi få mange rare svar. Gjennom disse kan vi få nye ideer. Av ti svar kan vi kanskje avfeie seks, få tre gode og ett som er en virkelig ny mulighet som ikke vi har tenkt på før. Medisin er bare et startpunkt for slik teknologi. Jo mer konsentrert fagområdet er som lastes inn i hukommelsen til Watson, jo større er muligheten for å få presise svar, sier Baker.
Når maskinene tar over
Under bloggerpseudonymet Robert X. Cringely skrev journalist og Apple-veteran Mark Stephens i fjor høst et lesverdig essay kalt «How to get a job after the Singularity comes».
Der beskriver han gjennom sin egen åtte år gamle sønn hvordan dagens oppvoksende slekt trolig må velge utdanning utfra en realistisk mulighet om at «singulariteten» – punktet der maskinene blir intelligente og selvlærende – kan inntreffe, og bli en global, omveltende kraft for automatisering av det vi har ansett som menneskelige arbeidsoppgaver.
– Bør endre utdanningene
– Vi har ikke laget et intelligent system, selv om det kan virke slik. Men dit kommer vi kanskje en dag. Dette handler om et kraftig verktøy for å hente ut informasjon som er svært vanskelig å få tak i på annen måte. Jeg tror ikke dette truer noen. All teknologi skaper skift i økonomien, men vil bidra til at vi mennesker vil få det bedre på en lang rekke områder, sier Watson-sjefforsker David Ferrucci.
Heller ikke Steven Baker anser Watson som intelligent i betydningen singularitet, men han tror teknologien likevel vil revolusjonere en rekke fagområder.
– Fire personer med tilgang til Watson kan kanskje gjøre det vi måtte benytte 25 fagfolk til før. Det er klart at dette kommer til å endre fremtiden. Jeg tror at endringene blir så store at vi allerede nå bør vurdere hvordan fremtidens utdannelse skal se ut. Hjernen kan ikke konkurrere med disse systemene, og vi bør heller rette utdannelsen inn mot områder hvor vi ikke kommer i direkte konkurranse. Ingen billakkerer får jobb i konkurranse med roboter i en bilfabrikk, sier Baker.
Les også: – Spikeren i kista for bioteknologimiljøet
Verdens sterkeste magnet er norsk
Mindre hjernekreft tross mobileksplosjon
– Vi kan bli minst 120 år gamle
Kreftlegen Watson1. Global informasjon Informasjonen som legges inn i Watson er avhengig av hvilken rolle maskinen har. Som kreftlegeassistent blir den generelle analyse og språkdelen DeeqIQ tilpasset oppgaven. Så legger man inn alle relevante artikler som er publisert om et emne, all informasjon som sykehuset har tilgang til og andre relevante kilder. 2. Mesterhjernen Kreftlegeassistenten Watson kan analysere all informasjon basert på naturlig språk. I dette tilfellet kreftspesifikt "legespråk". På basis av analysene kan den rangere forslag til både diagnose og terapi, basert på sannsynligheter som legen kan bla seg tilbake i. Man vil også kunne legge inn sykehusets egne historiske data om ulike behandlingsformer og overlevelsesdata. Watson kan også vurdere store datamengder med andre parametere som kan påvirke sykdomsforløpet - som tilleggslidelser, alder, folkegrupper - og gjennom det finne sammenhenger det kan være svært vanskelig for mennesker å finne. 3. Utgjør et lite team Kreftlegen, Watson og pasienten vil arbeide sammen for å komme frem til best mulig diagnose og behandling. Legen kan snakke med Watson direkte, f.eks. via et nettbrett. Watson kan be om at det blir tatt ekstra prøver av pasienten for å bedre presisjon på svarene. Pasienten kan også få direkte spørsmål fra Watson om smerter. |
