AI kui veterinaar? Miks tehisintellekt võib aidata, aga ei tohiks sinu lemmikut ravida

AI kui veterinaar võib tunduda ahvatleva lahendusena, eriti kui lemmikul on halb ja selgeid vastuseid ei paista kuskilt. Viimase aasta jooksul olen märganud, et järjest rohkem loomaomanikke pöördub AI poole lootuses leida vastuseid, mida nad seni pole saanud. See on täiesti mõistetav, aga just siin peitub ka üks suurimaid ohukohti. AI võib olla suurepärane abiline, kuid ta ei tohiks hakata sinu lemmikut ravima. Maailm muutub ja me kõik kasutame AI-d. Seekordses blogis räägin sellest, kuidas AI võib aidata ning miks ei tohiks talle anda vastutust lemmiku raviplaani koostamise eest.

Hiljuti jäi mulle kõlama ühe loomaomaniku lause:

„Oleme Google’i ja AI abil proovinud oma koera aidata.“

Ma saan sellest täiesti aru. Kui lemmikul on halb, senine ravi pole toonud loodetud tulemust ja selgeid vastuseid ei paista kuskilt, hakkab inimene neid ise otsima. See ei tule hoolimatusest. Vastupidi, see tuleb sageli suurest murest ja soovist oma looma kuidagi aidata. Ning AI võib sellises olukorras olla väga kasulik abiline.

Ta võib aidata järgmistes aspektides:

• panna vereanalüüside näitajad ja veterinaari selgitused lihtsamasse keelde;
• korrastada looma haiguslugu ja tulemuste ajajoont;
• märgata, millised tulemused on aja jooksul muutunud;
• aidata valmistada ette küsimused, mida veterinaarilt küsida;
• aidata pärast visiiti saadud infot ja juhiseid korrastada ning märgata, millised küsimused jäid veel vastuseta;
• koostada sümptomite, toidumuutuste ja looma enesetunde jälgimiseks ajajoon, mida saab veterinaariga jagada.

Probleem tekib aga siis, kui AI-st saab info selgitaja asemel raviplaani koostaja.

Miks AI kui veterinaar ei näe kogu tervikpilti?

AI näeb ainult seda infot, mille inimene talle annab. AI ei vaata looma üle. Ta ei hinda looma valu, vedelikupuudust, kehahoiakut, limaskestade värvi, hingamist, lihaskadu, seedimise tegelikku mustrit ega üldseisundit. Samuti ei küsi AI reeglina piisavalt detailseid küsimusi, mis aitaksid aru saada, kas mõni oluline detail on jäänud rääkimata.

AI ei pruugi teada kõiki diagnoose, ravimeid, varasemaid reaktsioone, analüüside dünaamikat ega seda, millised probleemid vajavad just praegusel hetkel kõige kiiremat tähelepanu. Näiteks võib mõnikord kõige olulisem esimene samm olla hoopis see, et loom hakkaks uuesti sööma. Alles seejärel saab liikuda järgmiste toetavate sammude juurde.

Ja üks oluline asi veel. AI vastus võib kõlada väga enesekindlalt ka siis, kui oluline osa tervikpildist on puudu. See teebki asja keeruliseks. Vastus võib tunduda loogiline, rahulik ja hästi põhjendatud, aga see ei tähenda automaatselt, et see on konkreetse looma jaoks õige järgmine samm.

Kõige ohtlikum soovitus ei pruugi olla täiesti vale

Mõni preparaat, toidulisand või uus toit võib iseenesest olla hea ja sobiv. Aga see ei tähenda, et see sobib just sellele loomale, just selles haigusetapis, just selle ravimiga koos või me peaksime toitu vahetama enne, kui mõni teine probleem on stabiliseeritud.

Lemmiku tervise toetamisel loeb ka järjekord.

Kui muudame korraga toitu, ravimeid ja lisame mitu toidulisandit, ei saa me enam aru, mis aitas, mis ei sobinud või mis olukorra halvemaks muutis. Vahel on kõige tähtsam esimene samm hoopis see, et loom hakkaks uuesti sööma. Alles seejärel saab liikuda seedimise, kehakaalu, toitainete, mikrobioomi või muude toetavate sammude juurde.

Rohkem asju ei tähenda alati paremat tulemust. Tihtipeale hoopis vastupidi. Oluline on teha õigeid asju, õiges järjekorras ja õigel põhjusel.

AI kasutamisel on väga suur vahe

Sageli räägitakse AI-st nii, nagu kõik kasutaksid sama tööriista samal tasemel. Tegelikult see nii ei ole.

Väga suur vahe on selles:

• kas kasutatakse tasuta või tasulist AI versiooni;
• kui põhjalikult on AI-le olukorda kirjeldatud;
• kui täpsed on sisestatud andmed;
• kas AI-le on antud analüüsid, ravimid, sümptomite ajajoon ja toidumuutused;
• kui palju on kasutaja ise võimeline AI vastust kriitiliselt hindama;
• kas AI-d on sama teema raames juba pikemalt “õpetatud” ehk talle on antud taust, varasem info, parandused ja täpsustused.

Tasuline versioon ei tähenda automaatselt, et vastus on alati õige. Tasuta versioon ei tähenda automaatselt, et sealt ei võiks saada kasulikku infot. Aga keerulisemate tervise- ja toitumisteemade puhul võivad mudeli võimekus, konteksti pikkus ja varasemalt antud info teha suure vahe selles, kui asjakohane vastus lõpuks on.

Sama AI võib anda täiesti erineva kvaliteediga vastuseid sõltuvalt sellest, kuidas temaga suheldakse. AI ei ole lihtsalt otsingumootor. Ta vajab õigeid küsimusi, piisavalt taustainfot ja sageli ka seda, et tema esimest vastust julgetaks kriitiliselt hinnata.

Ja isegi siis ei tohiks AI olla ainus otsustaja.

Seega ei ole küsimus ainult selles, kas kasutada AI-d või mitte. Küsimus on selles, millist AI-d kasutatakse, milline info talle antakse ning kas kasutajal on teadmised, mille abil vastust kriitiliselt hinnata. AI kui veterinaar ei muutu usaldusväärseks lihtsalt seetõttu, et tema vastus kõlab veenvalt.

Mina ei võta AI vastuseid kunagi valmis tõena

Kasutan ka ise AI-d info analüüsimisel, mõtete korrastamisel ja erinevate aspektide läbimõtlemisel. Aga minu soovitused ei sünni kunagi ühe AI vastuse põhjal.

Tegelikult vaidlen ma AI-ga väga palju. Kui AI pakub mõne soovituse, siis ma küsin juurde, vaidlustan, kontrollin loogikat, parandan eeldusi ja suunan ta tagasi konkreetse looma olukorra juurde. Väga sageli korrigeerin ma AI pakutud mõtteid, sest need võivad olla liiga üldised, liiga kiired või panna ühte nimekirja asju, mida päriselus ei tohiks korraga rakendada.

Näide elust enesest

Arutasin hiljuti AI-ga koerale toore muna andmist. Nimelt on minu koer Faddy praegu oma õrna seedimise tõttu toidu osas väga valiv, kuid toores muna sobis talle hästi. Minu küsimus ei olnud, kas muna üldse tohib anda, vaid kus jookseb mõistlik piir: kui sageli ja millises koguses seda võiks talle seda hetkeolukorda arvestades pakkuda.

AI vastas esmalt üsna tüüpilise automaatse hoiatusega, et toores muna võib sisaldada baktereid ning toores munavalge võib rohke ja pikaajalise söötmise korral mõjutada biotiini omastamist. Need väited ei olnud otseselt valed. Olukorra tuum oli aga selles, et vastus ei arvestanud konteksti.

Kui juhtisin AI tähelepanu sellele, et räägime tervest munast, mitte suure koguse toore munavalge järjepidevast söötmisest, ning lisasin juurde kogused, söötmissageduse ja konkreetse koera menüü, korrigeeris AI oma vastust. Munavalges sisalduv avidiin seob küll biotiini, kuid munakollane on samal ajal hea biotiiniallikas. Biotiinipuuduse riskiga seostatakse eelkõige rohke ja pikaajalise toore munavalge söötmist, mitte aeg-ajalt terve toore muna andmist.

Ka bakteririski kirjeldas AI alguses ebaproportsionaalselt suurelt, justkui oleks üks värske toores muna koerale automaatselt eriline oht. Samas söövad ka inimesed toorest muna, olgu selleks lapsepõlvest tuttav koogelmoogel või veisetartari juurde serveeritud toores munakollane.

See ei tähenda, et bakteririsk puudub, vaid et ainuüksi sõna „toores“ ei muuda toitu automaatselt sobimatuks. Risk sõltub muuhulgas muna kvaliteedist, värskusest, säilitamisest, hügieenist, kogusest ja söötmise sagedusest. Lisaks on koera seedesüsteem loomse toidu töötlemiseks teistsuguselt kohandunud. See ei muuda koera toidupatogeenide suhtes immuunseks, kuid tähendab, et inimesele ja koerale ei saa alati rakendada täpselt ühesugust riskihinnangut.

See on väga hea näide sellest, kuidas AI võib korrata üldist hoiatust, arvestamata kohe koguseid, söötmissagedust, kogu menüüd ja konkreetse looma tervikpilti.

AI kõige ohtlikum viga ei pruugi olla vale fakt. Probleem võib tekkida siis, kui õige infokild esitatakse ilma vajaliku kontekstita või rakendatakse vale looma, vale koguse või vale olukorra puhul.

Probleem ei ole alati infos, vaid selle vales rakendamises

AI võib anda sulle täiesti õigeid infokilde, aga kui neid rakendatakse vales koguses, vales olukorras või vale looma puhul, tekib probleem.

Väga tihti otsin ma oma õppematerjalidest ja integratiivsete veterinaaride käsitlustest lisainfot ning annan ka selle AI-le, et ta arvestaks just nende teadmistega. Traditsiooniline ja integratiivne veterinaarmeditsiin võivad mõnes küsimuses läheneda probleemidele erinevalt. Seetõttu püüan ma alati vaadata erinevaid allikaid ning panna need konkreetse looma puhul tervikuks kokku. Lisaks leidub internetis väga palju infot, mis on küll osaliselt õige, kuid esitatud ilma koguste, haiguse staadiumi või konkreetse looma tervikpilti arvestamata.

Ma ei lähtu sisuliselt kunagi ainult ühe allika või ühe spetsialisti soovitustest. Mida keerulisem on juhtum, seda olulisem on vaadata erinevaid vaatenurki ning panna need tervikuks kokku. Ja see ongi oluline erinevus.

AI võib aidata mõelda, aga inimene peab oskama hinnata, kas saadud vastus on üldse praktiliselt kasutatav. Selleks on vaja aga teadmisi, kogemust ja oskust näha tervikpilti.

Olen viimased seitse aastat ennast järjepidevalt loomade toitumise, seedimise ja organismi toetamise teemadel harinud ning töötanud selle aja jooksul läbi tuhandeid lehekülgi õppematerjale.

Need teadmised annavad mulle raamistiku, mille abil hinnata:

• kas saadud info on konkreetse looma puhul asjakohane;
• millised sammud on hetkel prioriteetsed;
• millised soovitused võivad oodata;
• mida ei tohiks korraga muuta;
• millal on kindlasti vaja kaasata veterinaar.

Ilma selle taustata võib AI-st saadud soovitustest kujuneda lihtsalt pikk nimekiri toitudest, preparaatidest ja võimalikest lahendustest, mis kõik pannakse korraga ühte patta lootuses, et midagi neist toimib.

Kui võimalused tunduvad otsa saavat

Sageli pöörduvad inimesed FendaFi poole alles siis, kui tavapärane lähenemine pole toonud loodetud tulemust või omanikule on jäänud tunne, et võimalused hakkavad otsa saama.

Sellises olukorras vaatame olemasolevat infot laiemas tervikpildis. Lähtume kogemusest, toitumisalastest teadmistest ning muuhulgas ka integratiivsete veterinaaride mõtteviisist, kus looma toetamisel vaadatakse keha tervikuna, mitte ainult üksikut sümptomit.

Veterinaarivisiit on sageli vaid üks hetk pikemas teekonnas. Vastuvõtul võib saada palju infot, kuid kodus tuleb hakata neid soovitusi igapäevaelus rakendama, jälgima looma reaktsioone ning otsustama, millised küsimused vajavad järgmisel visiidil uuesti arutamist. Just selles etapis võib omanik tunda, et ta vajab kedagi, kes aitaks saadud info rahulikult läbi mõelda, kokkulepitud suunal püsida ja muudatusi mitte korraga üle kuhjata.

Aitame läbi mõelda:

• millest alustada;
• millised sammud võivad oodata;
• mida tasub muuta ühekaupa;
• kuidas jälgida looma reaktsiooni;
• millised tähelepanekud tasub veterinaarile edasi anda;
• milliseid küsimusi võiks järgmisel visiidil arutada;
• millal on vaja veterinaariga uuesti ühendust võtta.

Mõnikord vajab omanik lisaks infole ka kedagi, kes kuulaks, aitaks tekkinud mõtteid korrastada ning hoiaks kogu protsessi ühel mõistlikul rajal. Mitte selleks, et veterinaari asendada, vaid selleks, et veterinaari antud soovitused, looma igapäevane enesetunne ja omaniku tähelepanekud saaksid kokku üheks arusaadavaks tervikuks.

FendaF’is ei diagnoosi me haigusi ega muuda veterinaari määratud ravimeid. Aitame omanikul olemasolevast infost paremini aru saada, teha teadlikumaid valikuid ning toetada oma lemmikut läbimõeldult ja sammhaaval. Vajadusel aitame sõnastada ka küsimused, mida veterinaariga arutada, ning mõtestada koos, milliseid muutusi on looma seisundis pärast visiiti märgatud.

Me ei asenda veterinaari. Me aitame omanikul veterinaarilt saadud teadmistega päriselus edasi minna.

Kasuta AI-d targalt

AI kui veterinaar ei saa asendada looma läbivaatust, meditsiinilist vastutust ega oskust hinnata kogu tervikpilti. Küll aga võib AI olla väärtuslik abiline, mis aitab infot korrastada, küsimusi ette valmistada ja tehtud plaanist paremini aru saada.

Lemmiku toetamisel ei ole kõige olulisem leida võimalikult palju soovitusi. Oluline on mõista, milline samm on praegu õige, milline võib oodata ja millal tuleb otsida abi inimeselt, kes oskab näha kogu tervikpilti.

Tervise toetamine ei tähenda alati rohkemate asjade tegemist. See tähendab õigete asjade tegemist õiges järjekorras ja õigel põhjusel. Looma seisund ei parane tingimata seetõttu, et lõpuks leiti „täiuslik“ toit, toidulisand või raviskeem. Püsivamad muutused tekivad siis, kui lõpetame kiirete lahenduste tagaajamise ning hakkame looma organismi toetama läbimõeldud ja sammhaaval kulgeva protsessi kaudu.

Vaata kõigepealt, milline valdkond vajab praegu kõige rohkem tähelepanu. Mitte viis asja korraga, vaid üks. Seejärel tee selles valdkonnas üks mõtestatud muudatus ja anna looma organismile aega sellele reageerida. Need ei pruugi olla suured ega dramaatilised muutused. Sageli on need hoopis vundamendi parandused. Ja just tugevast vundamendist saavad alguse püsivamad tulemused.

Kui lõpetame ühe lahenduse juurest teise juurde hüppamise ning hakkame seoseid nägema, muutub ka kogu teekond rahulikumaks. Iga ägenemine ei tundu enam automaatselt uue hädaolukorrana, iga otsust ei pea lõputult kahtluse alla seadma ning loom saab selle, mida tema organism sageli kõige rohkem vajab: järjepidevuse.

Sest tervise taastumine ei sünni pidevast suunavahetusest. See sünnib läbimõeldud plaanist, õigesti järjestatud sammudest ja sellest, et organismile antakse aega vastata. AI võib aidata neid samme paremini mõista. Aga nende sammude valimine nõuab endiselt teadmisi, kogemust ja oskust näha tervikpilti.