Google может получить доступ к данным генома пациентов. Что в этом такого?

Искусственный интеллект уже работают на благо здравоохранения в Англии, поскольку DeepMind от Google обеспечивает технологии, помогающие наблюдать за пациентами. И вот выяснилось, что Google встретилась с Genomic England — компанией, созданной Министерством здравоохранения, для разработки 100 000 проектов генома — чтобы обсудить, можно ли поучаствовать DeepMind.

Если это произойдет, могли бы снизиться затраты и ускориться генетическое секвенирование — потенциально в помощь науке и ее процветанию. Но каковы риски предоставления частной компании доступа к конфиденциальной генетической информации?

Секвенирование генома имеет огромный потенциал — оно может дать ключ к улучшению нашего понимания целого ряда заболеваний, включая рак, и в конце концов помочь найти лечение для них. Проект 100 000 геномов  (100 000 Genomes Project) был создан английским правительством для секвенирования геномов 100 000 людей, как это можно понять из названия. И этим он не ограничится. В новом докладе главного врача Великобритании Салли Дэвис предлагается расширение проекта.

Тем не менее заявление Министерства здравоохранение в ответ на запрос о свободе информации дало понять, что решение уже принято. Министерство сообщило, что проект будет интегрирован в единую национальную базу геномных данных. Цель этого заключается в поддержке «медицинского ухода и исследований, а также в ускорении промышленного использования». Хотя проект «неизбежно превысит изначальные 100 000 геномов, мы не думаем, что нужно устанавливать ограничения по поводу количества геномов, которое он может включать».

Стоимость секвенирования генома в национальных масштабах невероятна. Первый геном человека был секвенирован за 3 миллиарда долларов. Но уже спустя двадцать лет Illumina, которая отвечает за секвенирование в проекте 100 000 Genomes, произвела геном за 1000 долларов, поразительно скостив расходы. Применение машинного обучения в геномике — то есть общего искусственного интеллекта — имеет потенциал значительно снизить расходы и далее. Выстраивая нейронную сеть, эти алгоритмы могут интерпретировать целую кучу генетических, медицинских и экологических данных, чтобы спрогнозировать статус здоровья человека, например, риск сердечного приступа.

DeepMind уже работает с Министерством здравоохранения Англии. В рамках партнерства с несколькими трастами, компания создала различные платформы, приложения и системы машинного обучения для мониторинга пациентов различными способами и предупреждения клинических групп в зоне риска.

Но все это очень спорно. Компания анонсировала о первой волне сотрудничеств в феврале 2016 году, заявив, что создает приложение, которое поможет больничному персоналу мониторить пациентов с заболеванием почек. Однако позже выяснилось, что соглашение выходит за рамки этих условий и предоставляет DeepMind Health доступ к большим объемам данных пациентов — включая, среди прочего, медицинские записи 1,6 миллиона пациентов. Возникли предположения, что в ходе передачи данных был нарушен закон. Компания утверждала, что данные пациентов «никогда не будут связаны с продуктами Google, сервисами или коммерцией».

Google по-прежнему настаивает на оцифровке данных пациентов. Представители Google и Genomics England встречались, чтобы обсудить «использование DeepMind среди прочего» для анализа геномных данных.

Дэвис настаивает, что эти данные должны оставаться анонимными. Министерство здравоохранения всегда обещает, что медицинские данные, используемые в таких инициативах, всегда будут анонимными. Другой вопрос, который возникает в связи с этим, должны ли они оставаться таковыми, если работа с алгоритмами искусственного интеллекта может и должна быть полезной для анализа этих данных?