Kan kunstmatige intelligentie alle ziekten genezen?

Hassabis, een 49-jarige Brit, is de CEO van Google's kunstmatige-intelligentiebedrijf DeepMind. Samen met een collega ontwikkelde hij het AlphaFold2 AI-model, dat de structuren van bijna alle 200 miljoen bekende eiwitten waaruit menselijke cellen bestaan, kan voorspellen. Deze prestatie leverde de twee onderzoekers vorig jaar de Nobelprijs voor Scheikunde op.

Eiwitten spelen een essentiële biologische rol in het menselijk lichaam. Als er een fout is in de productie, structuur of functie ervan, kunnen er ziektes ontstaan. Hassabis gelooft dan ook dat kunstmatige intelligentie de geneesmiddelen veel sneller kan ontwikkelen dan nu het geval is. Mogelijk duurt het maanden of slechts enkele weken.

In antwoord op een vraag van CBS News-presentator Scott Pelley in 60 Minutes over de mogelijkheid om alle ziekten te genezen, zei Hassabis: "Het is binnen handbereik, misschien zelfs binnen het komende decennium. Ik zie geen reden waarom dat niet zou gebeuren."

Een medische revolutie dankzij kunstmatige intelligentie

De hoop van Demis Hassabis om alle ziekten te genezen met behulp van kunstmatige intelligentie is niet vergezocht. AI-technologieën hebben al bijgedragen aan de behandeling van veel ziekten en de ontwikkeling van sommige medicijnen.

Katharina Zeig, biochemicus, computerwetenschapper en directeur van het Algorithmic Questioning Laboratory aan de Technische Universiteit Rijnland-Palts in Kaiserslautern-Landau, vertelde DW dat kennis van de driedimensionale structuur van een proteïne vaak leidt tot conclusies over diens functie, omdat we nog niet weten wat de meeste proteïnen doen in het menselijk lichaam.

Ze voegde toe dat als we de structuur van het eiwit zouden begrijpen en de structurele veranderingen in bepaalde ziekten zouden kunnen volgen, we een medicijn zouden kunnen ontwikkelen dat voorkomt dat het eiwit een abnormale structuur aanneemt die ziekten veroorzaakt.

Hoewel mensen in staat zijn de structuur en veranderingen in eiwitten te bestuderen, is daarvoor een doctoraalscriptie nodig die ongeveer drie tot vijf jaar in beslag neemt, aldus Tsaig. Ze voegde toe: "De kunstmatige intelligentie die Hassabis heeft uitgevonden, is een ware revolutie."

Florian Geissler, onderzoeker bij het Fraunhofer Instituut voor Cognitieve Systemen, benadrukt de rol van kunstmatige intelligentie bij het verbeteren van de diagnose van ziekten, maar vertelt DW dat de oorzaken van ziekten vaak niet kunnen worden herleid tot één enkel onderdeel: eiwitten.

Tsaigg en Geisler zijn het erover eens dat medische besluitvorming voorlopig nog wel binnen het bereik van mensen zal blijven, vooral omdat AI-systemen nog steeds mysterieus en moeilijk te begrijpen zijn.

Genetische mutaties maken het werk van kunstmatige intelligentie ingewikkelder.

Professor Tsaig denkt dat het niet mogelijk zal zijn om alle ziekten binnen tien jaar te genezen, omdat het lastig is om de eiwitten te identificeren die welke ziekten veroorzaken. Ze voegt toe: "Er zijn mutaties die leiden tot abnormale driedimensionale structuren die statistisch gezien de oorzaak lijken te zijn van de symptomen, maar in werkelijkheid ongevaarlijk zijn."

Zelfs als is bevestigd dat een bepaalde eiwitstructuur tot een ziekte leidt, is het niet eenvoudig om het juiste medicijn te vinden. Het vereist veel tijd en uitgebreide klinische studies op patiënten.

Ze benadrukt dat het genezen van ziektes nog steeds aanzienlijke financiële middelen zal vergen, zelfs met behulp van kunstmatige intelligentie.

Hoe kunstmatige intelligentie artsen vandaag de dag helpt

De belangrijke rol die kunstmatige intelligentietechnologieën tegenwoordig in de gezondheidszorg spelen, kan niet worden genegeerd. Volgens Florian Geissler kan AI bij diagnostiek op basis van beeldvorming pathologische veranderingen gemakkelijker identificeren en helpen bij het analyseren van onverwachte bijwerkingen bij het combineren van meerdere medicijnen.

AI vermindert de belasting van zorgsystemen door patiëntgesprekken samen te vatten en gestructureerde rapporten voor zorgverzekeraars op te stellen, wat tijd en geld bespaart.

Ondanks de aanzienlijke ondersteuning die kunstmatige intelligentie (AI) biedt op medisch gebied, is Tsaig van mening dat voor het diagnosticeren van ziektes voldoende nauwkeurigheid en expertise nodig zijn. Die is niet beschikbaar in AI-systemen, waarvan de diagnostische criteria niet kunnen worden geverifieerd. Geisler voegt eraan toe dat behandelbeslissingen in de nabije toekomst nog steeds het domein van mensen zullen blijven, met name om ethische en juridische redenen.