Но искусственный интеллект, и в частности глубокое обучение, повлияет не только на практическую медицину. Косвенным образом ИИ преобразит и биомедицинские науки в целом. Например, облегчит разработку новых лекарств. Искусственный интеллект поможет извлекать полезные сведения из комплексных массивов данных, среди которых миллионы последовательностей нуклеотидов в геномах, сложные структуры человеческого мозга, интегрированные потоки данных, получаемые в режиме реального времени с многочисленных датчиков, которые регистрируют показатели жизнедеятельности. В основе этих усилий – стремление позаботиться о пациенте, но стремительное развитие фундаментальной науки и методов разработки новых лекарств тоже окажет огромное влияние на медицину.

Искусственный интеллект может внести революционные изменения и в другие аспекты нашей жизни, которые так или иначе обусловлены отношением к здоровью. Один из таких аспектов касается нашего питания. Неожиданное, но уже применяемое на практике достижение машинного обучения – это создание потенциальной научной основы для персонализированного здорового питания. Это поистине удивительное достижение – знать, какие виды пищи наилучшим образом подходят каждому конкретному индивидууму.

Сейчас мы можем предсказать, какие виды пищи могут вызвать резкий подъем уровня глюкозы в крови у здорового человека, не страдающего сахарным диабетом. Благотворное действие персонализированного питания способно далеко превзойти эффект традиционных диетических рекомендаций – классических «пирамид питания» или, например, модных в свое время диет (диета Аткинса или «диета Южного пляжа»), не имеющих под собой твердой доказательной базы. Применяя искусственный интеллект, мы сможем проанализировать огромные массивы данных и предсказать будущие направления развития «умной» диетологии. Многие из этих бытовых новшеств пойдут рука об руку с виртуальным медицинским помощником. Скорее всего, это будет голосовой ассистент, как Siri, Alexa или Google Home: едва ли все сведется к иконкам на экране. Мне кажется, что лучший способ – это создание некоего виртуального аватара или даже голограммы (но если кому-то удобнее, то можно получать информацию и в виде обычного текста или электронных писем). Виртуальный медицинский ассистент – это квинтэссенция глубокого машинного обучения всем индивидуальным данным, тщательно собранным, непрерывно совершенствуемым и объединенным со всем массивом биомедицинских знаний; при этом такой ассистент способен и давать обратную связь, и обучать пользователя. Такие системы поначалу будут ориентированы на специфические заболевания – например, на сахарный диабет или артериальную гипертонию, – но со временем они начнут представлять собой обширные платформы для заботы о здоровье, которые помогут предотвращать болезни или лучше их лечить.

Все эти потенциальные преимущества могут быть сведены на нет злоупотреблением персональными данными. Эти злоупотребления не ограничиваются преступлениями, которые и сейчас совершаются слишком часто, – скажем, киберворовство, вымогательство (преступники шантажируют пациентов больниц их личной информацией), взлом баз данных, – но и включают в себя продажу и безнравственное крупномасштабное использование конфиденциальных персональных данных. Новое явление, тревожное и совершенно неприемлемое: страховые компании или работодатели смогут использовать все ваши данные – и все результаты глубокого обучения – для принятия жизненно важных для вас решений относительно размера медицинской страховки, премий и сохранения за вами рабочего места. Чтобы избежать подобных ужасных сценариев, потребуются разумные меры, которые, конечно, будут стоить больших усилий.