ABŞ-ın səhiyyə sistemi problemlərlə doludur – bir çox amerikalılar öz təcrübələri ilə üzləşiblər. Keyfiyyətli qayğıya çıxış çətinləşir və tibbi xərclər insanları həmişə işləməyən müalicələr üçün ömürlük borcla tərk edə bilər. Sistemin uğursuzluğuna görə məyusluq və qəzəb prezident seçkilərində alovlanma nöqtəsi idi və ola bilər ki, UnitedHealthcare-in baş direktorunun dekabr ayında öldürülməsinə səbəb ola bilər.

Səhiyyənin transformasiyasında əsl irəliləyiş siyasi, elmi və tibb sektorlarında həllər tələb edəcəkdir. Lakin süni intellektin yeni formaları kömək etmək potensialına malikdir. İnnovatorlar səhiyyəni daha effektiv, ədalətli və humanist etmək üçün süni intellekt texnologiyalarını tətbiq etmək üçün yarışır.SN Xəbər bülleteni üçün qeydiyyatdan keçin

Davam etməklə siz ən azı 13 yaşında olduğunuzu və Xidmət Şərtləri və Məxfilik Siyasəti ilə razılaşırsınız . 13 yaşdan aşağı? Science News Explores- ə baxın .

Süni intellekt xərçəngi erkən aşkarlaya, həyat qurtaran dərmanlar hazırlaya, cərrahiyyədə həkimlərə kömək edə və hətta xəstəliklərin proqnozlaşdırılması və qarşısının alınması üçün insanların gələcəyinə nəzər sala bilər. İnsanların daha uzun, daha sağlam ömür sürməsinə kömək etmək potensialı böyükdür. Lakin həkimlər və tədqiqatçılar süni intellektin potensialından istifadə etmək üçün bir sıra çətinliklərin öhdəsindən gəlməlidirlər.

Həkimlər süni intellektin dəqiq olmasını, bütün xəstələr üçün əlçatan olmasını, qərəzsiz olmasını, xəstənin şəxsi həyatına hörmətlə yanaşmasını və çirkin məqsədlər üçün istifadə edilməməsini necə təmin edir? “Hər yerdə işləyəcək? Hamı üçün işləyəcəkmi?” süni intellekt üzrə mütəxəssis Rama Çellappa keçən avqust ayında Con Hopkins Universitetinin Bloomberg Mərkəzində keçirilən seminarda soruşdu.

Biz onlarla alim və həkimlə süni intellektin tibbdə harada dayandığı barədə danışdıq. Tədqiqatçılar təkrar-təkrar bizə dedilər ki, əksər tibb sahələrində süni intellekt hələ körpəlik mərhələsindədir və ya ən yaxşı halda uşaqlıq dövründədir. Amma sahə sürətlə inkişaf edir. Süni intellektlə işləyən tibbi cihazlar 1990-cı illərdən istifadə olunsa da , son bir neçə ildə maraq, investisiya və texnologiyaların səviyyəsi yüksəlib.

Bəzi klinikalar indi süni intellektdən mamoqrammaları və digər tibbi təsvirləri təhlil etmək , ürək döyüntülərini yoxlamaq və göz xəstəliklərinə diaqnoz qoymaq üçün istifadə edir , lakin qayğının yaxşılaşdırılması üçün daha çox imkanlar var. Süni intellekt çətin ki, həkimləri əvəz etsin . Əksinə, bir çox hallarda insan əli, qəlbi və ağlı ilə yanaşı istifadə olunan bir alət olardı.

Bahislər yüksəkdir. Əgər səylər uğursuz olarsa, bu, milyardlarla dolların boşa getməsi və həyatını xilas edə biləcək digər müdaxilələrdən yayındırılması deməkdir. Ancaq bəzi tədqiqatçılar, klinisyenler və mühəndislər süni intellektin həyatı yaxşılaşdırmaq potensialının o qədər yüksək olduğunu deyirlər, buna görə cəhd etməliyik.

Onun böyüklüyünü başa düşmək üçün xəstələrin süni intellektlə qarşılaşa biləcəyi altı ssenarini nəzərdə tutmuşuq. Həyatın altı nöqtəsində altı uydurma insan, süni intellektin sağlamlığı yaxşılaşdıra biləcəyi yollar qalaktikasına altı baxış – və tədqiqatçıların bu yolda qarşılaşa biləcəyi bir çox maneə.

AI-nin vədi yerinə yetiriləcəkmi? Bunu zaman göstərəcək.

Rəqəmsal əkiz gələcək sağlamlığı proqnozlaşdıra bilər

Miranda anadan olanda onun rəqəmsal əkiz Mirabella da doğuldu. Miranda böyüdükcə onun əkizləri də böyüdü. Qızın həyatının hər tərəfi Mirabellanın kompüter kodunda rəqəmsallaşdırılıb və təhlil edilib.

Həkimlər Mirandanın genetik təlimat kitabını və ya genomunu başdan ayağa oxuyurlar. Onun göbək bağından götürülən hüceyrələr kök hüceyrələrə, sonra isə minlərlə dərman və kimyəvi maddələrlə hopdurulmuş orqanoidlərə və toxumalara yenidən proqramlaşdırıldı. Bu məlumatlar Mirabellaya ötürülürdü ki, həkimlər Mirandanın daha sonra dərmanlara və ya təsadüfən kimyəvi maddələrə məruz qalmasına necə reaksiya verə biləcəyini görmək üçün kompüter simulyasiyaları işlədə bilsinlər.

Sponsor Mesajı

Dövri nəcis nümunələri və dəri çubuqları Miranda və onun üzərində hansı bakteriya, virus, göbələk və digər mikrobların yaşadığını izləyirdi. Bu məlumatlar Mirabellanın rəqəmsal mikrob kolleksiyasını formalaşdırdı və Mirandanın bağırsaq inkişafını, dəri vəziyyətini, qida həssaslığını və hətta beyin sağlamlığını proqnozlaşdırmağa kömək etdi .

Yetkinlik yaşına çatan Miranda mədəaltı vəzi xərçənginə tutuldu. Mirabella üzərində işləyən simulyasiyalar ehtimalı proqnozlaşdırmışdı və Mirandanın həkimləri şişi erkən tutdular. Həkimlər şişin genomunu və xərçəng hüceyrələrinin müalicəyə necə reaksiya verdiyini araşdırıblar. Mirabella rəqəmsal replika şişi aldı. Mirabella və virtual şiş, perspektiv müalicələri sınaqdan keçirən simulyasiya edilmiş klinik sınaqlarda iştirak etdilər. Nəticələr həkimlərə Mirandanın xərçəngini aradan qaldıran müalicə üsullarını seçməyə kömək etdi.

Virtual təcrübələrin təklif etdiyi qocalma müdaxilələri sayəsində Miranda sağlam qocalıqdan həzz aldı. Miranda 102 yaşında vəfat edəndə Mirabella digər insanların sağlamlığını yaxşılaşdırmağa kömək edən daimi klinik sınaq iştirakçısı kimi yaşadı.

Belə tam rəqəmsal əkizlər yaratmaq qabiliyyəti ən azı hələ mövcud deyil. Bu cür virtual insanları yaratmaq, xəstənin həqiqətən fərdi təsvirini yaratmaq üçün vəhşicəsinə müxtəlif növ məlumatların birləşməsini və təhlilini tələb edəcəkdir. Lakin tədqiqatçılar bunun üzərində işləyirlər. İndiki rəqəmsal əkizlər tam bədən təmsilləri deyil. Bəziləri ürək kimi tək bir orqanı təmsil edir . Bu əkizlər fərdi tibbi cihazların dizaynına, mürəkkəb ürək əməliyyatlarının planlaşdırılmasına və ya cinsi hormonların ürək ritmlərinə necə təsir edə biləcəyini başa düşməyə kömək edə bilər . Digər eksperimental əkizlər immun və ya sinir sistemini modelləşdirirlər.

Massanın Leksinqton şəhərindəki MIT Linkoln Laboratoriyasında elektrik mühəndisi və kompüter alimi Ruzbeh Cəfəri deyir ki, insanı tam olaraq təkrarlamaq heç vaxt mümkün olmaya bilər. Lakin rəqəmsal əkizlər həkimlərə səhiyyə xidmətini daha yaxşı fərdiləşdirməyə kömək edə bilər. Həkimlərin “çoxlu məlumatları var, lakin sizdən oxuduqları zaman tətbiq etdikləri biliklər qruplar, icmalar üzərində aparılan araşdırmalara əsaslanır. Ən yaxşı ssenaridə həmin qruplar sizi təmsil edərdi” deyir. Lakin çox vaxt tədqiqat qruplarından alınan məlumatlar xəstəni təmsil etmir və belə olduqda belə, ümumiləşdirilmiş məlumatlar hələ də həqiqətən fərdiləşdirilmir.

Stenford Universitetinin tibb informatikaçısı Tina Hernandez-Boussard deyir ki, rəqəmsal əkizlər şəxsi məlumat anbarlarından daha çox olacaq. Çoxşaxəli simulyasiyalar qasırğanın yolunu təxmin edə bildiyi kimi sağlamlığı da proqnozlaşdırmalıdırlar. Və onlar genetik məlumatlara əsaslanan dəqiq tibbdən kənara çıxaraq, dəqiq qayğıya doğru gedirdilər. Bu cür qayğı sağlamlığa təsir edə biləcək sosial və ətraf mühit amillərini, məsələn, qida səhrasında yaşamaq kimi amilləri nəzərə alır.

Stenforddan kardioloq Cozef Vu deyir ki, bu vahid baxış vacibdir. “İnsan ağlı insan sağlamlığımızın əsas oyunçusudur” deyir. Düşüncə tərzimiz hansı qidaları və nə qədər yeyəcəyimizi, kiminlə ünsiyyətdə olduğumuzu və bu münasibətlərin keyfiyyətini, məşq nümunələrimizi, işlərimizi, stress səviyyələrimizi, peyvənd alacağımızı və təyin olunmuş dərmanlarımızı qəbul edib-etməyəcəyimizi və s. müəyyən edir. . DNT və kök hüceyrə məlumatları insanın hansı cəmiyyətdə doğulacağını və ya hansı yoluxucu xəstəliklərə məruz qala biləcəyini proqnozlaşdıra bilmir. Wu deyir ki, əsl rəqəmsal əkiz bu amilləri özündə birləşdirəcək və insanın şərtləri dəyişdikcə dəyişəcək.

Sığortasızlar və təcrid olunmuş və ya az xidmət göstərən icmalardan olan insanlar da daxil olmaqla, həssas əhali üçün bu cür məlumatları əldə etmək çətindir. Bəzi insanlar məlumatlarını paylaşmaqda rahat olmaya bilər. Hernandez-Boussard deyir: “Virtual sən, rəqəmsal sən haqqında bu anlayış qorxulu ola bilər”. Digərlərinin hərtərəfli məlumatı yoxdur, çünki onlar işdən məzuniyyət götürə bilmirlər, görüşlərə gedə bilmirlər və ya sığorta ilə əhatə olunmayan əlavə testləri ödəyə bilmirlər.

Hernandez-Boussard deyir ki, AI-nin hansı məlumatlardan istifadə etdiyi və niyə istifadə etdiyi ilə bağlı şəffaflıq da vacibdir. Məsələn, İspan və ya Qara olmaq hamiləliyin pis nəticələrinin proqnozlaşdırıcısıdır. Ancaq tək irq əlaqəni izah etmək üçün səhv məlumat nöqtəsidir. “Bunun nə üçün bağlı olduğuna dair heç bir genetik və ya əcdad komponenti yoxdur” deyir. “Bunu parçalamağa başlayanda görürük ki, gözləyin, bu qidalanma ilə bağlıdır. Xroniki hipertoniya ilə əlaqədardır. Bu, prenatal baxımla bağlıdır”. Klinisyenlərə və xəstələrə bu modellərə hansı məlumatların daxil olduğunu və onların necə qurulduğunu izah etmək inam yaratmaq üçün vacibdir. – Tina Hesman Saey

Süni intellekt üzrə kimyaçı yeni növ antibiotiklər kəşf edə bilər 

Güləş turnirindən sonra Esteban adlı orta məktəb şagirdi çiynindəki sıyrıqlardan birinin sağalmadığını gördü. Dəri isti, qırmızı və sərt idi. Həkim ona bakterial dəri infeksiyası diaqnozu qoyub və antibiotiklər təyin edib. Dərmanlar işə yaramadı.

Bakteriyalar metisillinə davamlı “superbug” və ya MRSA idi və onlara qarşı tez-tez istifadə olunan antibiotiklərə cavab vermirdi. Həkim təsirli bir dərman tapa bilməsə, bakteriya qana yayıla bilər ki, bu da ölümcül ola bilər. Xoşbəxtlikdən, AI infeksiyanı sıxışdıran yeni bir antibiotik təyin etdi. Esteban tezliklə sağaldı və o, döşəklərə qayıtdı.

Süni intellekt artıq müxtəlif xəstəlikləri, o cümlədən superbug infeksiyalarını müalicə edə bilən dərmanlar üçün milyonlarla kimyəvi birləşmənin verilənlər bazasını araşdırır. Kompüter alqoritmləri 1990-cı illərdən kimyəvi strukturları və onların funksiyalarını proqnozlaşdırmaq üçün istifadə olunur, yeni antibiotiklərin inkişafını dəstəkləyən qlobal qeyri-kommersiya təşkilatı CARB-X-in tədqiqat və inkişaf şöbəsinin rəhbəri Erin Duffy deyir.

Ancaq yeni antiviral dərmanlar, göbələk əleyhinə dərmanlar və bakteriyaları öldürən antibiotiklər tapmaq üçün vasitələrə böyük ehtiyac var. Antibiotiklərə davamlı bakteriyaların sıraları artır və onlar 2019-cu ildə bütün dünyada bir milyondan çox insanın ölümünə səbəb olub . Bununla belə, insanların çoxu narkotiklərə az fikir verir. “Antibiotiklər demək olar ki, su kimi qəbul edilir” deyir Duffy. “Sizdə olmayana qədər heç kim bu barədə düşünmür.”

Bir çox əczaçılıq şirkətləri dərmanların hazırlanması xərclərini və rentabelliyin azlığını əsas gətirərək, antibiotiklərin yaradılması biznesindən əl çəkiblər. Duffy deyir ki, süni intellekt böyük dərman şirkətlərini oyuna qaytarmaq üçün kəşf, inkişaf və dizaynı kifayət qədər asanlaşdıra bilər.

MIT-də biomühəndis Jim Collins deyir ki, son onillikdə süni neyron şəbəkələrinə əsaslanan dərin öyrənmə bir çox narkotik ovçularının seçdiyi süni intellekt yanaşması olub. O və həmkarları bu yaxınlarda xüsusi bakteriya növlərini öldürə bilənləri tapmaq üçün kimyəvi birləşmələrin böyük kolleksiyalarını sınaqdan keçirdilər və bu məlumatlar üzərində qrafik neyron şəbəkəsini öyrətdilər. Qrafiklərdə təsvir oluna bilən məlumatların işlənməsi üçün istifadə edilən bu alətlər şəkillərdə və kimyəvi birləşmələrdə əlaqələri yaxşı tanıyır. Tədqiqatçılar daha sonra süni intellektdən əvvəllər görmədiyi milyonlarla kimyəvi maddəni taramasını və hansının yaxşı antibiotik ola biləcəyini qeyd etməyi xahiş etdilər.

Fərqli bakteriyalara qarşı antibiotik tapmaq üçün təlim keçmiş süni intellekt modelləri iki yeni antibiotik sinfi kəşf ediblər. 2001: A Kosmos Odyssey filmindəki yaramaz süni intellektə görə adlandırılan Halisin  geniş  spektrli bakteriyaları öldürə bilər , Collins və həmkarları 2020-ci ildə Cell -də bildirdilər. Və abaucin bir çox dərmana qarşı müqavimət inkişaf etdirən patogen olan Acinetobacter baumannii-ni öldürə bilər . Tədqiqatçılar 2023-cü ildə Nature Chemical Biology jurnalında məlumat verdilər .

Problemlərdən biri odur ki, heç kim hər hansı bir süni intellekt modelinin bir molekulun yaxşı bir antibiotik yaradıb-yaratmayacağına necə qərar verdiyini dəqiq bilmir. Tədqiqatçılar araşdıra və başa düşə bilmədikləri bir şeyə etibar etməkdə tərəddüd edə bilərlər. Johns Hopkins Universitetinin Məlumat Elmləri və Süni İntellekt İnstitutunun müvəqqəti kodirektoru və kompüter və biologiya mühəndisi Rama Çellappa deyir: “Bu gün AI… qara qutudur”. “Görəsən, bunu necə edir? Səhv olarsa, izah edə bilmək istəyirsən”.

Bostonda yerləşən qeyri-kommersiya təşkilatı Phare Bio-nun həmtəsisçisi olan Kollinz süni intellektin gördüyü nümunələri anlamaq istəyir. Prosesi aydınlaşdırmaq tədqiqatçılara yeni antibiotik siniflərini tapmağa və təkmilləşdirməyə imkan verə bilər. Və bu, alimləri qara qutu ilə bağlı proqnozlardan ehtiyatlanmağa inandıra bilər. Kollinz deyir: “Həmkarlarımın bir çoxu mexaniki izahı olmayan və ya bu rəqəmin əsaslandırılması olmadan sadəcə bir nömrədən narazıdır”.

Süni intellektin öz işini göstərməsi üçün o və həmkarları yeni qrafik alqoritmi yaratdılar. Süni intellektə bakteriyaları öldürə bilən və süni intellektin insan hüceyrələrinə zərər verməyəcəyini təxmin etdiyi kimyəvi maddələr kitabxanası haqqında məlumat verildi. O, hər bir kimyəvi maddənin içərisində atomların və bağların düzülüşünə qiymətlər təyin edir, onların strukturlarını xəritələşdirir. Bir antibiotikin necə görünməsi lazım olduğunu öyrəndikdən sonra tədqiqatçılar süni intellektə əvvəllər görmədiyi 12 milyondan çox birləşməni süzdülər.

O, bakteriyaları öldürdüyü məlum olan halqa strukturlarını ehtiva edən bəzi potensial antibiotikləri tapdı. Kollinz və həmkarları 2024-cü ildə Təbiətdə bildirdilər ki, alimlərin əvvəllər bilmədiyi kimyəvi strukturlara malik digər kimyəvi strukturlara malik olanları da aşkar edib . Digər təcrübələrdə, bu yeni antibiotik sinfi MRSA və bəzi digər antibiotiklərə davamlı bakteriyaları da öldürdü.

Kollinz deyir ki, süni intellekt yeni antibiotiklərin tapılması və dərmanların insanları bakteriyalarla birlikdə zəhərləyəcəyini proqnozlaşdırmaq üçün vəd verir, lakin toksiklik proqnozlaşdırıcısı etik narahatlıqlarla gəlir. “Bu vasitələr potensial olaraq antidotlarımız olmayan zəhərli olan yeni təsir mexanizmləri olan birləşmələri müəyyən etməyi asanlaşdırır.”

Lakin o, bunun AI alətlərinin istifadəsini məhdudlaşdırmalı olduğunu düşünmür. “Onların açıq və geniş şəkildə əlçatan olması həqiqətən vacibdir ki, bütün dünyada qruplar tərəfindən yaxşılığa doğru istifadə olunsun.” Eyni zamanda, elm adamları mənfur süni intellekt tərəfindən xəyal edilə bilən şeylərə, eləcə də təbii toksinlərə qarşı tədbirlər hazırlamalıdırlar. Collins artıq dəniz toksin antidotları üçün süni intellekt üzərində işləyir. – Tina Hesman Saey

Chatbotlar psixi sağlamlıq xidmətini daha əlçatan edə bilər

Emmanın 21 yaşı var və anamnezində yemək pozğunluğu var. Həkimi onu anoreksiya üçün stasionar müalicəyə göndərdi, lakin təxmini gözləmə müddəti bir aydır. Boşluğu aradan qaldırmaq üçün Emma psixi sağlamlıqla bağlı süni intellekt chatbotunu yükləyir. Lakin chatbot onun qida ilə bağlı narahat edən düşüncələrini və davranışlarını dəyişməyə kömək etmək əvəzinə, ona pəhriz məsləhətləri verir.

Bu hekayədəki qadın uydurmadır, lakin ssenari birbaşa reallıqdan gəlir. 2023-cü ildə Milli Yemək Bozukluğu Dərnəyi bir istifadəçiyə uyğun olmayan pəhriz məsləhətləri verdikdən sonra Tessa adlı chatbotunu bağladı.

Avstraliyanın Brisben şəhərindəki Queensland Universitetində yemək pozğunluqları üzrə tədqiqatçı və klinik psixoloq Gemma Sharp deyir ki, bu, psixi sağlamlıq problemləri üçün chatbotlardan istifadə ilə bağlı narahatlıq doğurur. “Çatbot yalnız onun öyrədildiyi məlumatlar qədər yaxşıdır” deyir. Əgər bot heç vaxt müəyyən suallara necə cavab verməyi öyrənməsəydi, o, səhv və ya hətta təhlükəli olan cavablara tüpürə bilər.

Sharp və bu sahədəki digər şəxslər süni intellekt chatbotları ilə bağlı bir sıra digər potensial narahatlıqları, o cümlədən insanların məxfiliyini necə qorumaq, bir chatbotun gözlənilən böhranı tanıyıb, müvafiq yardım göstərə bilməsi və insanların sorğularına qeyri-təbii cavabların mümkünlüyü kimi suallar verə bilər.

Ancaq bu mükəmməl olmayan köməkçilərin bəzi daxili faydaları var. Onlar geniş şəkildə əlçatandır, 24/7 əlçatandır və insanlara həssas məlumatları müzakirə etməkdə özlərini rahat hiss etməyə kömək edə bilər.

Bu gün istifadəçilər Woebot, Mello və Earkick daxil olmaqla, psixi sağlamlıq chatbot proqramlarının uzun siyahısından seçim edə bilərlər. Sevimli avatarlar tez-tez mürəkkəb hesablamalardan imtina edirlər. Süni intellekt chatbotları təbii dil emalından, kompüterlərə insan dilindən istifadə etməyə imkan verən süni intellekt növündən istifadə edir. Çoxları ChatGPT kimi böyük dil modellərindən istifadə edir ki, bu modellərdə elm adamları internet səhifələrindəki mətnlər, məqalələr və internetdəki kitablar da daxil olmaqla geniş məlumat anbarlarında təlim keçiblər.

Alternativ olaraq, Sharp kimi tədqiqatçılar süni intellektə terapevtlər və xəstələr arasında real söhbətlər üzərində təlim keçə bilər, beləliklə o, ssenarili cavabdan daha təbii bir şəkildə cavab verə bilər. Sharp-ın ən son botu yemək pozğunluğunun müalicəsi üçün gözləmə siyahısında olan insanları dəstəkləməyə yönəlib . O, dekabr ayında bir klinik sınaqdan keçirdi və botu bu ilin əvvəlində istifadəyə verməyi planlaşdırır.

Çatbotlar psixi sağlamlığın digər sahələrində də qəbul edilir. Kanadanın Nyu-Brunsvik Universitetində rəqəmsal sağlamlıq tədqiqatçısı Luke MacNeill psixi sağlamlıq chatbot Wysa-nı artrit və diabet xəstələri üzərində sınaqdan keçirib. 68 nəfərin iştirakı ilə keçirilən sınaqda Wysa-dan dörd həftə istifadə edənlər proqramdan istifadə etməyə başlamazdan əvvəl olduğundan daha az narahatlıq və depressiya hiss ediblər , MacNeill və həmkarları 2024-cü ildə JMIR Formative Research -də bildiriblər . Wysa-dan istifadə etməyənlər heç bir dəyişiklik görməyiblər.

MacNeill deyir ki, insanlar botun rahatlığını və “əsasən chatbot-a hər şeyi deyə bilmələri və mühakimə olunmaqdan narahat olmamaları” faktını bəyəndilər. Lakin Wysa-nın cavabları təkrarlana bilər və istifadəçilər bəzən chatbot onların dediklərini başa düşmürmüş kimi hiss edirdilər.

Bu tapıntılar kompüter alimi Sabirat Rubyanın psixi sağlamlıq üçün 10 chatbot tətbiqinin 6000-dən çox istifadəçi rəyini təhlil edərkən kəşf etdiklərini əks etdirir. Milwaukeedəki Marquette Universitetindəki Rubya komandasının 2023-cü ildə bildirdiyinə görə, ümumilikdə istifadəçilər botların insana xas ünsiyyət tərzini bəyəndilər .

Rubya deyir ki, bu proqramlar hələ də mükəmməllikdən çox uzaqdır. Cavablar hamıya çox uyğunlaşa bilər. Məsələn, əksər chatbotlar insanların fiziki qüsurunun olub-olmamasına diqqət yetirməyə meyllidirlər, bu, botların tövsiyə etdiyi müəyyən məşqləri edə bilməyən istifadəçilər üçün əsəbi ola bilər. Botlar isə yaş, cinsi və mədəni fərqlərdən asılı olmayaraq insanlarla eyni şəkildə danışmağa meyllidirlər.

Rubya deyir ki, istifadəçilərdən söhbət etməzdən əvvəl sorğu anketini doldurmağı xahiş etmək botlara kiminlə danışdıqlarını anlamağa kömək edə bilər. Gələcəkdə daha çox chatbotlar çox güman ki, ChatGPT-ə etibar edəcəklər ki, bu da söhbətləri daha da insani hala gətirə bilər. Lakin hazırda bu chatbotlarla yaradılan dialoq qərəzliyə meyllidir və xətaları ehtiva edə bilər.

MacNeill, psixi sağlamlıqla bağlı fövqəladə hallar olan bir chatbot-a etibar etməyəcəyini söylədi. Nəsə səhv gedə bilər. Bunun əvəzinə, “yəqin ki, əsl psixi sağlamlıq mütəxəssisi axtarmalısan” deyir.

Sharp komandası, psixi sağlamlıq problemi olan bir istifadəçi aşkar edərsə, müvafiq xidmətlərə xəbərdarlıq göndərmək üçün gözləmə siyahısı chatbotunu öyrətdi. Ancaq burada da insan köməyi botların edə bilməyəcəyini təklif edə bilər. Əgər ofisindəki bir xəstə böhran keçirirsə, Sharp onları xəstəxanaya apara bilər. Bir chatbot “heç vaxt bunu edə bilməyəcək” deyir.

İnsan və AI xidmətlərini qarışdırmaq ən yaxşı ola bilər. Xəstələr lazım olduqda və ya klinisyenlər mövcud olduqda klinisistlərdən şəxsi dəstək və aralarındakı dövrlər üçün AI botlarından elektron dəstək ala bilər. “Mən şadam ki, bizdə bu texnologiya var” dedi Sharp. Ancaq “insandan insana təmasda olduqca xüsusi bir şey var ki, onu əvəz etmək çox çətin olacaq.” – Meghan Rosen

Süni intellektlə işləyən robotlar əməliyyatı təkbaşına həyata keçirə bilirdilər

2049-cu ildir. Astronavtlardan ibarət kiçik bir ekipaj Marsa yollanır, insanlar ilk dəfə Qırmızı Planetə missiyaya başlayıblar. Mekik bağırsaqlarının dərinliklərində 40 yaşlı mühəndis Ava qarnının aşağı hissəsində ağrı hiss edib. Əvvəlcə gəlir və gedir, amma sonra gəzəndə pisləşir. Appendisit. Əməliyyat olmadan Ava ölə bilər. Amma təyyarədə cərrah insan yoxdur. Əksinə, onun həyatı süni intellektdən asılıdır.

İnsan nəzarəti olmadan appendektomiya edə bilən süni intellektə malik robot elmi fantastika kimi səslənə bilər. Xüsusilə bu gün mövcud olanları nəzərə alsaq. Da Vinci adlanan ən çox istifadə edilən cərrahi robot insan operatorlarına əsaslanır. Cons Hopkins Universitetində tibbi robot mütəxəssisi Axel Krieger deyir ki, öz-özünə dilimləyən, tikən və qərarlar verən tam avtonom bot “mütləq çox uzaqdır”. Amma o və digər alim və həkimlər belə bir sistemin əsasını qoyurlar.

Dünyadakı komandalar süni intellektin əməliyyat zamanı kömək edə biləcəyi üsulları sınaqdan keçirir. Bu texnoloji yardımların çoxu laparoskopik əməliyyatın video lenti kimi vizual məlumatı şərh edən AI növü olan kompüter görmə qabiliyyətinə əsaslanır. Elm adamları bu yaxınlarda bir xəstənin öd kisəsinin çıxarılması əməliyyatı zamanı SurgFlow adlı belə sistemlərdən birini sınaqdan keçirdilər . SurgFlow prosedurdakı addımları tanıya, cərrahi alətləri izləyə, anatomik strukturları müəyyən edə və cərrahın mühüm bir addımı tamamlayıb-batırmadığını qiymətləndirə bilər, Pietro Mascagni və həmkarları 2024-cü ildə British Journal of Surgery jurnalında bir konsepsiya sübutu nümayişində bildirdilər .

Fransanın IHU-Strasburqda cərrahi məlumatlar üzrə alimi Mascagni deyir ki, bir gün belə bir sistem “cərraha kömək edən əlavə gözlər dəsti” ola bilər.

Daha sonra, Utrextdəki Princess Máxima Uşaq Onkologiya Mərkəzində Hollandiyada beyin əməliyyatı zamanı müntəzəm olaraq istifadə edilən Sturgeon . Nərə balığı ikinci göz təklif etmək əvəzinə, cərrahlara bir növ super güc verir: şişin DNT-sini sürətlə keçmək və onun alt növünü müəyyən etmək bacarığı. Bu məlumat cərrahlara əməliyyat zamanı nə qədər toxumanın oyulması lazım olduğunu müəyyən etməyə kömək edir.

Patoloqlar adətən nümunələri mikroskop altında tədqiq etməklə şişin alt növünü müəyyən edirlər ki, bu da qeyri-müəyyən ola bilər. Nərə balıqları real vaxt rejimində DNT məlumatlarını təhlil edə və diaqnoz qoya bilər.
UMC Utrecht və Oncode İnstitutunun bioinformatikaçısı Jeroen de Ridder deyir ki, bütün proses təxminən 90 dəqiqə və ya daha az çəkir – cərrahların əməliyyat zamanı məlumat əldə etməsi və istifadə etməsi üçün kifayət qədər sürətli.

25 cərrahiyyədən 18-də Sturgeon düzgün diaqnozu təklif etdi, de Ridderin komandası 2023-cü ildə Nature jurnalında xəbər verir . Qalan yeddi halda AI bitərəf qalıb. Bu vacibdir, de Ridder deyir, çünki səhv diaqnoz qoymaq “baş verə biləcək ən pis şeydir”. Bu, cərrahın çox beyin toxumasını kəsməsinə və ya aqressiv bir şişin parçalarını geridə qoymasına səbəb ola bilər.

Lakin de Ridder süni intellektin risklərinə açıqdır. Sturgeon kimi bir alqoritm cavab verdikdə, qeyri-müəyyənlik çalarları olmadan qara və ya ağ görünə bilər. “Qüsursuz olduğunu iddia etmək çox asandır və aydın deyil” deyir.

Bu qüsurları əvvəlcədən müəyyən etmək çətindir, AI probleminin bir hissəsi qara qutudur. Mascagni deyir ki, əgər sistemin necə işlədiyini bilmiriksə, onun necə uğursuz olacağını təxmin etmək çətindir. Nə vaxt qeyri-müəyyən olduğunu söyləyən AI dizaynı bir həlldir. Digəri, de Ridder deyir ki, ciddi yoxlamadır. Bu, süni intellektin cərrahlara qərar qəbul etməsinə kömək etməsindən asılı olmayaraq lazımdır – ya da hamısını özü verir.

Krieger on ildir ki, süni intellektə malik bir cərrah, Smart Tissue Autonomous Robot üzərində işləyir . 2022-ci ildə Krieger və həmkarları bildirdilər ki, STAR canlı donuzların içindəki yaraları insan köməyi olmadan tikə bilər , nazik bağırsaqların boru hissələrini tikə bilər.

Kriegerin komandası cərrahi tapşırıqları mərhələlərə bölmək və sonra süni intellektə robotu hər addımda düzgün manipulyasiya etməyi öyrətməklə STAR-a təlim keçib. Lakin bu günlərdə o, fərqli bir yanaşmadan həyəcanlanır – ChatGPT-nin əsasını təşkil edən neyron şəbəkə arxitekturasını ekspert nümayişlərinə əsaslanan bir növ süni intellekt təlimi ilə birləşdirən yanaşma. Buna təqlid öyrənmə deyilir və bu, AI modellərinə birbaşa video məlumatlarından öyrənməyə imkan verir. Kriegerin komandası keçən noyabrda Robot Öyrənmə Konfransında bildirmişdi ki, tədqiqatçılar da Vinçi robotunun toxuma parçasını qaldıran və ya tikiş düyünü bağlayan model videolarını qidalandırdılar və model tapşırıqları necə yerinə yetirəcəyini anladı.

İndi komanda sistemini daha mürəkkəb cərrahi tapşırıqlar üzərində sınaqdan keçirir. Krieger optimistdir. “Mən həqiqətən inanıram ki, bu, sahəmiz üçün ən perspektivli gələcək istiqamətdir” dedi. Artıq müəyyən muxtariyyətə malik cərrahi prosedurlar olsa da (görmə qabiliyyətini yaxşılaşdırmaq üçün LASIK-ı düşünün), bəlkə bir gün Kriegerin yanaşması hətta müxtəlif planetlərdə belə mürəkkəb əməliyyatları yerinə yetirən avtonom maşınları işə sala bilər. – Meghan Rosen

Geyilənlər yaxınlaşan simptomları və xəstəlikləri proqnozlaşdıra bilər

Linda 60 yaşlarındadır, təqaüdə çıxıb və təzəcə səhər turşusu oynamaq üçün yola düşüb.

O, məhkəməyə gedərkən paltarına toxunmuş sensorlar bədən istiliyini, qan təzyiqini, tərindəki kimyəvi maddələri və mədəsinin gurultusunu izləyir. Texnologiya demək olar ki, görünməzdir. Linda büstqalterinə quraşdırılmış skanerin fərqinə belə varmır.

Altı ay əvvəl həkimlər onun döşündəki şişdən biopsiya etdilər. Bu xoşxassəli idi, lakin sonrakı skan yaxınlıqda başqa bir şiş aşkarladı. O vaxtdan bəri Linda yeni topağın böyüməsini izləmək üçün UltraBra taxır. Büstqalter sinəsinin müntəzəm ultrasəs şəkillərini çəkir və inteqrasiya olunmuş süni intellektə aid olan hər şeyi qeyd edir. İndiyə qədər hər şey yaxşı görünürdü. Büstqalter onun vaxtına qənaət etdi (həkim ofisinə daha az səfər) və ona rahatlıq verdi (Əgər süni intellekt şübhəli bir şey aşkar edərsə, o, tezliklə həkimindən xəbər tutacaq). İndi, Linda xərçəngdən narahat olmaq əvəzinə, diqqətini öz yeməklərinə yönəldə bilər.

Bu uydurma səhnə (və büstqalter) Marvel filmindən kənar bir şey kimi səslənir, məsələn, JARVIS süni intellekti Toni Starkın həyati funksiyalarını izləyir və narahatlıq hücumu diaqnozu qoyur. Los-Ancelesdəki Cənubi Kaliforniya Universitetində kompüter alimi Emilio Ferrara deyir: “Biz heç bir texnologiya səviyyəsinə yaxın deyilik”. Lakin biz bu cür fərdiləşdirilmiş sağlamlıq anlayışlarını təklif edən geyilə bilən cihazlara doğru irəliləyirik.

Ferrara deyir ki, çox da uzaq olmayan gələcəkdə süni intellektlə işləyən qurğular virtual həyat məşqçiləri kimi fəaliyyət göstərə bilər, insanın bədənindən gələn məlumatlarla bağlı fikirlər əldə edə bilər və onları istifadəçilər üçün təkliflər şəklində qablaşdıra bilər. Bir gün, süni intellekt fərdin real vaxt məlumatlarından istifadə edərək, pəhrizini, fəaliyyətini və ya yuxu vərdişlərini dəyişdirsə, altı ay və ya bir il sonra sağlamlığının necə dəyişəcəyini proqnozlaşdıra bilər.

Alimlər laboratoriyada belə ideyaları sınaqdan keçirirlər. Və AI artıq milyonlarla insanın hər gün istifadə etdiyi Fitbits, Apple Watches və Pixel Watches-a inteqrasiya olunub. Bu cihazlar ürək dərəcəsini izləyə, yuxuda və ya oyaq olduğunuzu anlaya və fiziki fəaliyyəti tanıya bilər. Sietldə yaşayan Google tədqiqatçısı Xin Liu deyir: “Bunların hamısı süni intellekt modelləridir.

Məsələn, insan hərəkəti məlumatları əsasında hazırlanmış süni intellekt alqoritmləri cihazlara insanların fəaliyyətlərini qaçış, velosiped sürmək və ya gəzinti kimi kateqoriyalara ayırmağa imkan verir. Digər alqoritmlər cihazın aşkarlamağa çalışdığı siqnalı – kiminsə ürək döyüntüsü kimi – daxil olan digər səs-küydən ayırmağa kömək edir.

Liu daha təkmil AI əsaslı sistemlər üzərində işləyir. O, böyük dil modellərinin gücündən istifadə etməyin yollarını araşdırır. Ferrara deyir ki, onlar “məlumatlarda nümunələri öyrənmək üçün son dərəcə güclü arxitekturalardır”. Liu və həmkarları bu yaxınlarda kiminsə taxıla bilən məlumatlarını nəzərdən keçirə və yuxu və fitneslə bağlı tövsiyələr verə bilən Google-un Əkizlər versiyası haqqında məlumat verdilər .

Onun komandası, həmçinin , “Müxtəlif fəsillərdə yuxu rejimim nədir?” kimi sağlamlıqla bağlı real həyatda açıq-aşkar suallara cavab vermək üçün Əkizlər bürcünü digər hesablama alətləri ilə birləşdirən sistem üzərində işləyir. və “Keçən ay mənim addımlarımdakı anomaliyalardan danış.” Keçən il Liu və həmkarlarının bildirdiyinə görə, bu cür sorğularla sınaqlarda cavablar vaxtın 80 faizindən çoxunda dəqiq olub. Lakin araşdırma hələ ilkin mərhələdə olduğunu deyir.

Bir problem, bir çox sağlamlıq suallarında olduğu kimi, “bir cavab yoxdur” Liu deyir. “10 müxtəlif mümkün həll yolu var və onların hamısı ağlabatandır.”

Digər komandalar tibbi tətbiqlər üçün süni intellektlə işləyən geyilə bilən cihazları araşdırırlar. Qastroenteroloq Robert Hirten Fitbits, Apple Watches və Oura Rings-in məlumatlarından istifadə edərək, insanın iltihablı bağırsaq xəstəliyinin nə vaxt alovlana biləcəyini proqnozlaşdıran model üzərində işləyir. Bu cihazlar elm adamlarının xəstəliyi olan insanlarda iltihabı müəyyən etmək üçün kifayət qədər məlumat toplayır, Hirten komandası 2024 Həzm Xəstəlikləri Həftəsi toplantısında bildirdi.

Zamanla taxıla bilən məlumatları izləyən süni intellekt, simptomlar görünməzdən həftələr əvvəl xəstələrə diqqət yetirə bilər. Nyu Yorkdakı Sina dağındakı İcahn Tibb Məktəbindən Hirten deyir: “Kimsə ishal, qanaxma və ya ağrı inkişaf edənə qədər gözləmək əvəzinə, biz bunun qarşısını almağa başlaya bilərik”.

Hirten qeyd edir ki, tibb üçün hər hansı bir AI alətinin real dünyada yoxlanılması çox vacibdir. “Biz bunun etibarlı olduğuna və həkimlərə və ya xəstələrə təqdim edəcəyi məlumatın dəqiq olduğuna çox əmin olmalıyıq” deyir.

Kanadanın Kalqari Universitetinin biotibbi mühəndisi Uttandaraman Sundararaj deyir ki, rəqəmsal cihazlarımız arasında bu qədər çox sağlamlıq məlumatı ötürülür, məxfilik ehtiyatlı olmaq üçün başqa bir böyük sahədir. Şəxsi sağlamlıq məlumatlarının sındırılması ehtimalı var. Sundararaj deyir ki, verilənləri şifrələmək və ya başqa yolla qorumaq vacibdir.

O, bir gün infarkt və ya vuruşun nə vaxt baş verə biləcəyini təxmin etmək üçün daşına bilən məlumat axınlarını birləşdirərək təhlükəsiz AI sistemlərini nəzərdə tutur. Sundararaj deyir ki, bu analitik güc “bizə gələcəyi görmək qabiliyyəti verir”. – Meghan Rosen

AI xəstə məlumatlarından sağlamlıq risklərini hesablaya bilər

Təqaüdçü Hərbi Dəniz Qüvvələri veteranı burnunu çəkən uşağı zooparka apardıqdan sonra nəvəsindən soyuqdəymə olduğunu düşündü. Balaca oğlan geri döndü, lakin GG-Pop özünü daha pis hiss etməyə davam etdi. O, öskürək, qızdırma, əzələ ağrıları və nəfəs almaqda çətinlik çəkərək təcili yardıma müraciət edib. Döş qəfəsinin rentgenoqrafiyası onun sətəlcəm olduğunu göstərdi.

Onun qanını təhlil etmək üçün istifadə edilən süni intellekt onun immun sisteminin infeksiyaya həddindən artıq reaksiya verdiyi sepsis inkişaf riski altında olduğunu ortaya qoydu. Birləşmiş Ştatlarda hər il 1,7 milyondan çox böyüklər sepsis inkişaf etdirir və vaxtında müalicə edilmədikdə vəziyyət toxuma və ya orqan zədələnməsinə, xəstəxanaya yerləşdirilməsinə və ölümə səbəb ola bilər. Xəstəxanaya yerləşdirilərkən sepsis inkişaf etdirən təxminən 350,000 insan ölür və ya hospisə göndərilir.

GG-Popu xəstəxanaya yerləşdirən həkimlər ona maye və antibiotiklər veriblər. Ehtiyat olaraq, onun həkimləri keçmiş və indiki elektron tibbi qeydlərini sıralayan başqa bir süni intellektdən istifadə etdilər və həkimlərə müalicəyə baxmayaraq, adamın sepsis təhlükəsi zonasına yaxınlaşdığını xəbərdar etdilər. Komanda ona immun sistemini sakitləşdirmək üçün steroid verdi. GG-Pop sağaldı və tezliklə nəvəsi ilə başqa macəralara çıxdı.

Johns Hopkins Whiting Mühəndislik Məktəbinin süni intellekt üzrə tədqiqatçısı Suchi Saria deyir ki, sepsis üçün bəzi süni intellektə əsaslanan risk proqnozlaşdırıcıları artıq klinik istifadədədir və ya tezliklə onlayn olacaq. Çikaqoda yerləşən Prenosis tərəfindən hazırlanmış biri, keçən aprel ayında ABŞ Qida və Dərman İdarəsindən icazə aldı. Belə AI yardımı vacibdir, çünki sepsisi aşkar etmək çətin ola bilər. Standart testlər əksər pnevmoniya hallarında yoluxucu mikrobu müəyyən edə bilmir. Və sepsis ilə sepsis arasında heç bir sərt ayırıcı xətt yoxdur. “Erkən əlamətlər yaxşı başa düşülmədiyi üçün fərq etməmək çox asandır” dedi Saria. “Bu ssenaridə hər saat vacibdir.”

Bayesian Health şirkətini quran Saria, sepsisin erkən əlamətlərini aşkar etmək üçün elektron sağlamlıq qeydlərini çeşidləyən süni intellekt yaratmağa kömək etdi. 2022-ci ildə Təbiət Təbabətində Saria və həmkarlarının bildirdiyinə görə , Hədəfli Real Zamanlı Erkən Xəbərdarlıq Sistemi üçün TREWS adlandırılan süni intellekt sepsis hallarının 82 faizini düzgün qeyd edib .

Həkimləri AI-nin xəbərdarlığına dərhal cavab verən sepsis xəstələrinin ölmə ehtimalı daha az idi və həkimləri cavab vermək üçün üç saatdan çox vaxt sərf edənlərə nisbətən daha qısa xəstəxanada qaldılar .

Inflammatix-in həmtəsisçisi və baş direktoru Tim Sweeney deyir ki, bir çox sepsis proqnozlaşdırıcıları elektron sağlamlıq məlumatlarını birləşdirir. Alternativ olaraq, onun şirkəti FDA tərəfindən nəzərdən keçirilən, infeksiyanın bakterial və ya viral olub -olmadığını müəyyən etmək üçün ağ qan hüceyrələrindən 29 xəbərçi RNT-ni (zülal yaratmaq üçün plan kimi fəaliyyət göstərən molekullar) ölçən maşın öyrənmə qan testi hazırladı. xəstə növbəti həftə sepsis inkişaf edəcək.

Sweeney deyir ki, sınaq təsdiqini qazansa belə, şirkət onun performansını izləməli və testi müvafiq olaraq yeniləməli olacaq. “Alqoritmi hansısa şəkildə daha çox məlumatla yeniləmək mexanizminə malik olmamaq qeyri-etik olardı” deyir. Hökumətin təsdiqi düzgün yeniləmə planına malik olmaqdan asılı ola bilər. FDA, Səhiyyə Kanada və Böyük Britaniyanın Dərman və Səhiyyə Məhsullarını Tənzimləmə Agentliyi maşın öyrənməsi və ya daha təkmil süni intellektlə işləyən tibbi cihazların yenilənməsi üçün təlimatlar barədə razılığa gəlib.

Nashvilledəki Vanderbilt Universiteti Tibb Mərkəzində bioinformatika mütəxəssisi Maykl Matheny deyir ki, süni intellekt müəyyən edilmiş və unudulacaq bir təklif deyil. Matheny və həmkarları xəstəxanaların kəskin böyrək zədələnməsinin qarşısının alınmasını  - böyrəklərin qandan tullantı məhsulları süzmək qabiliyyətinin qəfil azalması – ürək kateterizasiyasından sonra, tıxanmış arteriyaları tapmaq və təmizləmək üçün tez-tez istifadə olunan proseduru qiymətləndirən süni intellekt yaratdılar. Bəzi tədqiqatlar göstərir ki, ABŞ xəstəxanaları davamlı olaraq yaxşı profilaktik strategiyalardan istifadə etsələr, hər il 140.000 kəskin böyrək zədələnməsinin təxminən yarısının qarşısını almaq olar.

Matheny və həmkarları süni intellektə öyrətdi və onun müxtəlif parametrlərdə işlədiyinə əmin oldular. Ancaq zaman keçdikcə “biz bu modellərdən istifadə etməyə çalışdıq və onlar qırılmaya davam etdi” Matheny deyir. Bunun səbəbi, AI-nin hazırladığı məlumatların həmişə real həyatda qarşılaşdığı məlumatlarla eyni olmamasıdır. Real-dünya məlumatları zamanla dəyişir və ya “drift” olur, buna görə yeniləmələrə ehtiyac var.

Lakin Matheny komandası lazımsız əsaslı təmirdən qaçmaq istəyirdi. Tədqiqatçılar birinciyə nəzarət etmək üçün başqa bir süni intellektdən istifadə etdilər və nəticələr qeyri-adi görünəndə həyəcan təbili çaldılar. Nəzarətçinin dəyəri COVID-19 pandemiyası vurduqda aydın oldu və son məlumat sürüşməsini gətirdi.

Pandemiyadan əvvəl ürək kateterizasiyalarının əksəriyyəti böyrək zədələnmə riski aşağı olan seçmə ambulator prosedurlar idi. Lakin sonra, 2020-ci ilin mart ayında “məlumatlar çılğınlaşdı” dedi Matheny. “Bütün seçmə [kateterizasiyalar] üç-dörd ay dayandırıldı. Bundan sonra yenidən kateoloji laboratoriyaya gətirilən xəstələr sizin adi, orta xəstənizdən çox fərqli idi. Beləliklə, alqoritm pozuldu.” Lakin nəzarətçi problemi qeyd etdi və elm adamları onu düzəltdi.

Matheny deyir: “Əgər biz sabit bir strategiya etsəydik, modelin sadəcə sındığı bir dövrümüz olardı”.

Süni intellektdən istifadə edən xəstəxanalar böyrək zədələnməsinin gözləniləndən daha aşağı olduğunu qeyd ediblər. Lakin həmin xəstəxanalar araşdırmadan sonra sistemdən istifadə etməyi dayandırdılar. Bu, süni intellekt tərtibatçılarının öz sistemlərinin faydalı və etibarlı olduğundan əmin olmalı və onları etibarlı saxlamaq üçün bir plana sahib olmalı olduğunun göstəricisidir, Vanderbilt-də informatik və Matheny-nin həmkarı Sharon Davis deyir. “Dünyanın ən dəqiq modelini yarada bilərsiniz, lakin biz onu yaxşı çatdırmasaq və o, provayderlərə təsirli məlumat təqdim etməsək, bu, heç nəyi dəyişməyəcək” deyir. – Tina Hesman Saey

Bunu paylaşın:

• E-poçt
• Facebook
• Twitter
• Pinterest
• Cib
• Reddit
• Çap et

Bu məqalə ilə bağlı suallarınız və ya şərhləriniz? Bizə feedback@sciencenews.org ünvanına e-poçt göndərin  Tez-tez verilən suallar

Bu məqalənin versiyası Scie