27-03-2020 4:43 am Veröffentlicht von Nederland.ai Schreibe einen Kommentar

Für jemanden mit einem Hammer sieht jedes Problem wie ein Nagel aus – und wie erwartet arbeitet die Tech-Industrie hart daran, jeden Nagel zu hämmern, den er finden kann. Die analytischen Fähigkeiten des modernen Datenökosystems sind jedoch besonders begrenzt, wenn versucht wird, das Problem potenzieller Coronavirus-Behandlungen anzugehen.

Es ist nur zu erwarten – und natürlich zu loben -, dass Unternehmen mit riesigen Computerressourcen versuchen würden, diese Ressourcen irgendwie für die weltweiten Bemühungen zur Bekämpfung des Virus einzusetzen.

In gewisser Hinsicht sind diese Bemühungen äußerst wertvoll. Beispielsweise kann man die kontextsensitive Textanalyse von Semantic Scholar auf Tausende von Artikeln über bekannte Coronaviren anwenden , um sie für Forscher auf der ganzen Welt durchsuchbar zu machen. Und Tools für die digitale Zusammenarbeit, die Forschungszentren und Gesundheitsbehörden weltweit zur Verfügung stehen, sind Ligen, die über den Stand der jüngsten Gesundheitskrise in dieser Größenordnung hinausgehen.

Andere Bemühungen können jedoch ein falsches Gefühl für Fortschritt vermitteln. Ein Bereich, in dem KI und Technologie große Fortschritte gemacht haben, ist die Wirkstoffforschung. Unzählige Unternehmen wurden gegründet und haben Hunderte von Millionen von Geldern angezogen, mit dem Versprechen, mithilfe von KI den Prozess der Identifizierung neuer Substanzen zu beschleunigen, die sich auf eine bestimmte Erkrankung auswirken könnten.

Coronavirus ist ein natürliches Ziel für solche Arbeiten, und bereits einige Unternehmen und Forschungseinrichtungen rufen frühe Nummern an: 10 oder 100 solcher Substanzen wurden identifiziert, die möglicherweise gegen Coronavirus wirksam sind. Dies sind die Arten von Ankündigungen, die Schlagzeilen machen – „Eine KI hat 10 mögliche Coronavirus-Medikamente gefunden“ und so weiter.

Es ist nicht so, dass diese KI-Anwendungen schlecht sind, sondern dass sie zu einer Gruppe mit wenig nützlichen Ergebnissen gehören. Wenn Ihre Big-Data-Verkehrsanalyse eine vorgeschlagene Richtlinie unterstützt, mit der Transportoptionen auf diese Weise eingeschränkt oder untergraben werden sollen, ist dies eine Sache. Wenn Ihre Analyse Dutzende möglicher Aktionen ergibt, die alle eine Sackgasse darstellen oder sogar die aktuellen Bemühungen beeinträchtigen können, ist das eine ganz andere Sache.

Weil diese Unternehmen Technologieunternehmen sind und nach ihrer Einführung unbedingt mit ihren Lösungen Schluss machen müssen. Jede Behandlungslinie erfordert eine anstrengende Reihe von Feldtests, die sogar als Möglichkeit ausgeschlossen oder gar wirksam sind. Selbst Arzneimittel, die bereits für andere Zwecke zugelassen wurden, müssen für diese neue Anwendung erneut getestet werden, bevor sie in großem Umfang verantwortungsbewusst eingesetzt werden können.

Darüber hinaus kann nicht garantiert werden, dass die neuen Substanzen, die häufig aus dieser Art von Wirkstoffentdeckungsprozess resultieren, einen realistischen Produktionsweg aufweisen, selbst im Maßstab von Tausenden von Dosen, ganz zu schweigen von Milliarden. Das ist ein ganz anderes Problem! (Während es gesagt werden muss, arbeiten andere KI-Unternehmen daran .)

Als Mechanismus zur Lead-Generierung sind diese Ansätze von unschätzbarem Wert, aber das Problem ist nicht, dass wir keine Leads haben – es ist die ganze Welt, die es jetzt schafft, die Leads zu verfolgen, mit denen sie begonnen hat. Dies bedeutet wiederum nicht, dass niemand die Identifizierung von Medikamentenkandidaten durchführen sollte, sondern dass er als das betrachtet werden sollte, was er ist: eine Liste von Aufgaben mit ungewissen Ergebnissen, die andere Personen ausführen sollten.

Ebenso ist eine „KI“ -Technik, bei der beispielsweise Röntgenaufnahmen des Brustkorbs automatisch durch einen Algorithmus analysiert werden können, etwas, das in Zukunft wertvoll sein könnte und fortgesetzt werden sollte – aber es ist wichtig, die Erwartungen in zu erfüllen im Einklang mit der Realität. Hierfür können in ein oder zwei Jahren Telelaboratorien eingerichtet werden. Aber niemand bekommt in diesem Frühjahr eine Coronavirus-Diagnose von einem KI-Arzt.

Andere Orte, an denen algorithmische Vorhersagen und Effizienz an anderen Tagen willkommen wären, lehnen sie in einem Notfall ab, in dem alles absichtlich und dreimal überprüft werden muss, nicht intelligent und neu. Die attraktivsten und beliebtesten Ansätze für schnelllebige Startups sind selten die richtigen für eine globale Krise, an der Millionen von Menschenleben und Tausende von ineinandergreifenden Teilen beteiligt sind.

Wir freuen uns, wenn ein Autohersteller seine Fabriken wiederverwendet, um Masken oder Ventilatoren herzustellen, aber wir erwarten nicht, dass er neue Medikamente entdeckt. Ebenso sollten wir nicht erwarten, dass diejenigen, die Drogen entdecken, mehr als das sind – aber KI hat den Ruf, so etwas wie Magie zu sein, weil die Ergebnisse irgendwie grundsätzlich übermenschlich sind. Wie bereits erwähnt, führen bessere Prozesse manchmal schneller zu einer falschen Antwort.

Im Allgemeinen ist die Arbeit an der digitalen Grenze der Biotech-Industrie unverzichtbar, aber trotz der bevorstehenden Gesundheitskrise ist es ungeeignet, zur Eindämmung der Krise beizutragen. Aber es ist nicht zu erwarten, weder unter den Laien, die nur die Schlagzeilen lesen, noch unter den Technotopern, die in solchen Fortschritten mehr Versprechen als gerechtfertigt finden.

Stichwörter: , , , , ,

Schreibe einen Kommentar

Deine E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht. Erforderliche Felder sind mit * markiert.

vier × drei =

The maximum upload file size: 256 MB. You can upload: image, audio, video, document, spreadsheet, interactive, text, archive, code, other. Links to YouTube, Facebook, Twitter and other services inserted in the comment text will be automatically embedded.