Model AI diterapkan pada setiap kumpulan data di dunia, tetapi hasilnya tidak konsisten. Hal ini berlaku di dunia medis seperti di tempat lain, tetapi perusahaan rintisan bernama Piramidal yakin bahwa mereka memiliki model dasar untuk menganalisis data pemindaian otak.
Para pendiri Dimitris Sakellariou dan Kris Pahuja telah mengamati bahwa teknologi elektroensefalografi (EEG), meskipun digunakan di hampir setiap rumah sakit, terfragmentasi di antara banyak jenis mesin dan memerlukan pengetahuan khusus untuk menafsirkannya. Sebuah perangkat lunak yang dapat secara konsisten menandai pola yang mengkhawatirkan, terlepas dari waktu, lokasi, atau jenis peralatan dapat meningkatkan hasil bagi orang-orang dengan gangguan otak, sekaligus mengurangi sebagian beban perawat dan dokter yang bekerja berlebihan.
“Di ICU saraf, ada perawat yang memantau pasien dan mencari tanda-tanda pada EEG. Namun, terkadang mereka harus meninggalkan ruangan, dan ini adalah kondisi akut,” kata Pahuja. Hasil pembacaan atau alarm yang tidak normal dapat berarti episode epilepsi, atau stroke, atau hal lainnya — perawat tidak memiliki pelatihan tersebut, dan bahkan dokter spesialis mungkin mengenali salah satunya tetapi tidak yang lainnya.
Keduanya mendirikan perusahaan tersebut setelah bertahun-tahun meneliti kelayakan alat komputasional dalam neurologi. Mereka menemukan bahwa ada cara untuk mengotomatiskan analisis data EEG yang bermanfaat untuk perawatan, tetapi tidak ada cara mudah untuk menerapkan teknologi tersebut di tempat yang membutuhkan.
“Saya punya pengalaman dengan ini, dan maksud saya, saya pernah duduk di sebelah ahli saraf di ruang operasi untuk memahami dengan tepat mengapa gelombang otak ini bermanfaat, dan bagaimana kita dapat membangun sistem komputasi untuk mengidentifikasinya,” kata Sakellariou. “Gelombang otak ini bermanfaat dalam banyak konteks, tetapi setiap kali Anda menggunakan perangkat EEG, Anda harus membangun ulang seluruh sistem untuk masalah khusus tersebut. Anda perlu mendapatkan data baru, Anda perlu meminta manusia untuk membuat anotasi data dari awal.”
Itu akan cukup sulit jika setiap sistem EEG, pengaturan TI rumah sakit, dan format data sama, tetapi mereka sangat bervariasi dalam elemen paling dasar, seperti berapa banyak elektroda pada mesin dan di mana mereka ditempatkan.
Para pendiri Piramidal meyakini — dan mengaku tahu, meski hasil akhir karya mereka ini belum dipublikasikan — bahwa model dasar untuk pembacaan EEG dapat membuat deteksi pola gelombang otak yang menyelamatkan nyawa langsung berfungsi, bukan setelah berbulan-bulan penelitian.
Untuk lebih jelasnya, platform ini tidak dimaksudkan untuk menjadi platform medis yang serba bisa — analogi yang lebih mendekati mungkin adalah rangkaian model Llama (relatif) terbuka milik Meta, yang menanggung biaya awal untuk menciptakan kemampuan dasar pemahaman bahasa. Apakah Anda membangun chatbot layanan pelanggan atau teman digital, terserah Anda, tetapi keduanya tidak akan berfungsi tanpa kemampuan dasar untuk memahami bahasa manusia.
Namun, model AI tidak terbatas pada bahasa — model tersebut dapat dilatih untuk bekerja dalam dinamika fluida, musik, kimia, dan banyak lagi. Bagi Piramidal, “bahasa” adalah aktivitas otak, seperti yang terbaca oleh EEG, dan model yang dihasilkan secara konseptual akan mampu memahami dan menginterpretasikan sinyal dari pengaturan apa pun, sejumlah elektroda atau model mesin, dan pasien mana pun.
Belum ada yang membangunnya — setidaknya, tidak secara publik.
Meskipun mereka berhati-hati untuk tidak melebih-lebihkan kemajuan mereka saat ini, Sakellariou dan Pahuja mengatakan, “Kami telah membangun model dasar, kami telah menjalankan eksperimen di atasnya, dan sekarang kami sedang dalam proses memproduksi basis kode sehingga siap untuk diskalakan ke miliaran parameter. Ini bukan tentang penelitian — sejak hari pertama ini tentang membangun model.”
Versi produksi pertama dari model ini akan digunakan di rumah sakit awal tahun depan, kata Pahuja. “Kami sedang mengerjakan empat uji coba mulai Q1; keempatnya akan diuji di ICU, dan keempatnya ingin mengembangkan bersama kami.” Ini akan menjadi bukti konsep yang berharga bahwa model tersebut berfungsi dalam berbagai keadaan yang dihadapi oleh unit perawatan apa pun. (Tentu saja teknologi PIramidal akan lebih baik daripada pemantauan yang biasanya diberikan kepada pasien.)
Model dasar masih perlu disempurnakan untuk aplikasi tertentu, pekerjaan yang menurut Pahuja akan mereka lakukan sendiri pada awalnya; tidak seperti banyak perusahaan AI lainnya, mereka tidak berencana membangun model dasar dan kemudian meraup biaya dari penggunaan API. Namun, mereka jelas bahwa model itu masih sangat berharga sebagaimana adanya.
“Tidak ada dunia di mana model yang dilatih dari awal akan lebih baik daripada model yang telah dilatih sebelumnya seperti milik kami; memulai dari awal hanya akan meningkatkan keadaan,” kata Sakellariou. “Itu masih merupakan model EEG terbesar yang pernah ada, jauh lebih besar daripada apa pun di luar sana.”
Untuk melangkah maju, Piramidal membutuhkan dua hal yang penting bagi setiap perusahaan AI: uang dan data. Yang pertama, mereka telah memulai, dengan pendanaan awal senilai $6 juta yang dipimpin bersama oleh Adverb Ventures dan Lionheart Ventures, dengan partisipasi dari Y Combinator dan investor malaikat. Uang tersebut akan digunakan untuk biaya komputasi (yang sangat besar untuk model pelatihan) dan penambahan staf.
Sejauh menyangkut data, mereka memiliki cukup data untuk melatih model produksi pertama mereka. “Ternyata ada banyak data sumber terbuka — tetapi banyak data sumber terbuka terisolasi data. Jadi kami sedang dalam proses menggabungkan dan menyelaraskannya menjadi penyimpanan data terintegrasi yang besar.”
Kemitraan dengan rumah sakit akan menyediakan data pelatihan yang berharga dan banyak, yang jumlahnya ribuan jam. Sumber ini dan sumber lainnya dapat membantu meningkatkan versi model berikutnya melampaui kemampuan manusia.
Saat ini, kata Sakellariou, “Kita dapat dengan yakin menangani serangkaian pola pasti yang dicari oleh para dokter. Namun, model yang lebih besar akan memungkinkan kita menemukan pola yang lebih kecil daripada yang dapat dilihat secara konsisten dan empiris oleh mata manusia.”
Itu masih jauh dari kenyataan, tetapi kemampuan manusia super bukanlah prasyarat untuk meningkatkan kualitas perawatan. Pilot ICU harus memungkinkan teknologi tersebut dievaluasi dan didokumentasikan dengan lebih ketat, baik dalam literatur ilmiah maupun kemungkinan di ruang pertemuan investor.
