A Stanford Egyetem emberközpontú mesterségesintelligencia-kutatással foglalkozó intézete (Stanford Institute of Human-Centered AI) a koronavírus-járvány kapcsán tartott konferenciát, amelyen a szervezet egyik vezetője ismertette egy MI-vezérelt otthoni rendszer koncepcióját. A körülményekre való tekintettel virtuálisan lebonyolított előadás egy olyan megoldásról szólt, amely képes folyamatosan monitorozni a lakók egészségi állapotát, különös tekintettel a COVID-19 vírusfertőzés tüneteire, miközben már a tervezésekor is alapvető szempontnak tekintik a személyes adatok védelmét és az informatikai biztonságot.

A rendszer legfőképpen az egyedül élő idősebb emberek összekapcsolását szolgálná családjukkal és az egészségügyi intézményekkel. Ez a mostanihoz hasonló helyzetekben azért bizonyulhat különösen hasznosnak, mert ilyenkor az ő védelmükben éppen hogy minimálisra kell szorítani a kontaktusok számát, ez viszont azt jelenti, hogy nehéz idejében meggyőződni róla, ha a megbetegedés jeleit mutatják. Ez az ellentmondás a technológia segítségével oldható fel, mivel az lehetővé teszi a fizikai kapcsolat nélküli ellenőrzést az amúgy is különféle betegségekkel élő felhasználóknál.

A mostani kutatásban egy olyan interdiszciplináris csapat vesz részt, amelyben a kórházi orvosoktól a számítástechnikai szakemberekig képviseltetik magukat a kapcsolódó tudományterületek, és amely már a koronavírus megjelenésének legelső időszaka óta ezen a projekten dolgozik. Bár az elmúlt években is az idősek függetlenebb életét és krónikus betegségeik hatékonyabb kezelését segítő MI alapú megoldásokat kutatták, az csak most vált nyilvánvalóvá, hogy ugyanaz a technológia a járványok közepette, a tömegesen karanténná alakuló otthonokban is kiválóan alkalmazható lenne.

Az egész elképzelés a lakásokba telepített kamerákon és szenzorokon, illetve testen hordható érzékelőkön keresztül égzett adatgyűjtésre, ami különösen a kamerák esetében vet fel adatvédelmi kérdéseket. Ezek ugyanis nagyon pontos és részletes információt szolgáltatnak a felhasználók aktivitásáról, viszont a legkevésébé kompatibilisek a legtöbb ember személyiségi jogi igényeivel. Ahogy nemrég írtuk, az egészségügyi vészhelyzetben a durva beavatkozások mindenhol hatékonynak bizonyulnak, azonban azzal is számolni kell, hogy a személyes adatokhoz fűződő jogokat nem feltétlenül jó ötlet erre hivatkozva kritika nélkül felfüggeszteni.

Az első pillanattól szempont a biztonság

A szenzorok elvileg egy biztonságos központi szerverre továbbítják a személyes attribútumok nélküli adataikat, a folyamatot pedig szabványokhoz igazodva próbálják minél biztonságosabbá tenni. Az eredményeket orvosok és MI-szakértők elemzik és kommentálják, hogy rövid idő alatt létrehozzák a megfelelő gépi tanuló modelleket, amelyeket aztán a klinikai értelemben releváns minták felsismerésére tréningezhetnek (légzés, alvás, étkezés stb.) A rendszer tulajdonképpen csak a számára is érdekes negatív változásokat figyeli az alanyok napi aktivitásában, de ez közel sem terjed ki minden tevékenységükre, és a kutatók szerint megfelelő kompromisszumot jelent majd a hasznosság és az adatvédelem összefüggésében.

A betanított modelleket később a merevlemezes titkosítással működő edge eszközökre (vagyis a szenzorokkal közvetlenül kapcsolatban álló lokális gépekre) telepítenék, és innentől zárt rendszerben, helyben futna, nem cserélne adatokat semmilyen külső forrással. A kétségtelenül biztonságosabb felállás persze lehetetlenné teszi a modellek további tanítását, legalábbis a hagyományos értelemben. Az eszközök frissítése továbbra is szükséges lehet az új környezetekhez való adaptációhoz vagy a rendszerek megbízhatóságának fejlesztéséhet, ez azonban emberi felügyelet vagy értesítések nélkül történne a federated learning (kb szövetségben tanulás) nevű eljárással, amely az adatok anonimizálása mellett egy megbízható harmadik felet iktat a folyamatba.

A rendszer az eredményeket a kijelölt egészségügyi intézmények vagy családtagok felé is továbbítja, ahol mobil vagy alkalmazásból vagy valamilyen webes interfészen keresztül, többfaktoros azonosítást követően lehet hozzájuk férni. A kutatók azt is hangsúlyozzák, hogy ez semmiképpen sem lehet a diagnosztikai döntéshozatal eszköze, de a folyamatos felügyelet és az esetleges riasztások nagyban megkönnyíthetik a valamilyen okból egyedül lévő, jellemzően idősebb vagy valamilyen fertőzés miatt izolált emberek ellenőrzését. Érdemes megjegyezni, hogy a Stanford kutatási projektje az elképzelés tudományos oldalára koncentrál, de egy San Franciscó-i idősgondozással foglalkozó szervezettel közösen a gyakorlatban is sikerült a következő szintre emelni a fejlesztéseket.