Ludzie powinni patrzeć w przyszłość z ogromnym optymizmem, bo AI zwiększa tempo badań nad nowymi lekami na każdym poziomie, a Google może stać się największą firmą farmaceutyczną na świecie — mówił niedawno w wywiadzie dla „Borsen”, siostrzanej redakcji „Pulsu Biznesu”, Derya Unutmaz, profesor immunologii z 35-letnim doświadczeniem.
O tym jak sztuczna inteligencja już zmienia medycynę i jak może zmieniać ją w przyszłości — w tym tygodniu w Krakowie będą dyskutować uczestnicy pierwszej edycji międzynarodowej konferencji AIMed, która odbywa się w dniach 7-8 maja.
— Prof. Bartek Papież z Big Data Institute Uniwersytetu Oksfordzkiego żartował niedawno w jednym z tekstów, że AI w medycynie jest jak dziecko ordynatora w szpitalu — wchodzi szybko, głośno i z założeniem, że nikt nie będzie zadawał zbyt wielu pytań. Spośród lekarzy na tym samym poziomie wykształcenia medycznego bardziej kompetentny będzie ten, który opanuje narzędzia AI wspomagające jego pracę — nauczenie się korzystania z nowej technologii będzie więc koniecznością — mówi dr Piotr Gajewski, organizator konferencji, prezes Polskiego Instytutu Evidence Based Medicine, czyli medycyny opartej na dowodach.
Sztuczna inteligencja nie zastąpi lekarzy
Konferencja AIMed wypączkowała z organizowanego od dekady w Krakowie kongresu MIRCIM, na który zjeżdżają się specjaliści w dziedzinie chorób wewnętrznych z kilkudziesięciu krajów. Weźmie w niej udział około tysiąca osób.
— Lekarze nie są w stanie samodzielnie śledzić wszystkich postępów na różnych polach medycyny. Dlatego potrzebują wydarzenia o charakterze edukacyjnym, na które zapraszamy czołowych klinicystów i twórców wytycznych postępowania. W tym roku do MIRCIM i międzynarodowego konkursu dla młodych talentów w medycynie wewnętrznej dodaliśmy konferencję poświęconą sztucznej inteligencji AIMed, na której inżynierowie tworzący nowoczesne narzędzia będą mogli się spotkać z końcowymi użytkownikami, czyli lekarzami — mówi Piotr Gajewski.
AI szybko wkracza do biur, a zwłaszcza do firm pracujących nad oprogramowaniem. W szpitalach wdrożenia idą znacznie wolniej.
— AI nie zastąpi lekarzy, tu nie mam wątpliwości, ale na pewno ułatwi pracę. W publikacjach naukowych możliwości AI w medycynie zazwyczaj wyglądają dobrze. Badania wskazują np., że modele mogą efektywnie segregować i priorytetyzować pacjentów na oddziałach ratunkowych, wspomagać diagnozowanie chorób czy nawet empatycznie rozmawiać z pacjentami. Jednak gdy przychodzi do użycia narzędzi tego typu w codziennej pracy, to pojawia się wiele pytań i problemów — mówi szef Polskiego Instytutu Evidence Based Medicine.
Zdrowie to nie pole do eksperymentów
Podstawową różnicą jest oczywiście to, że życie i zdrowie ludzkie jest ważniejsze od tabelek w Excelu, więc związane z pacjentami decyzje nie mogą być polem do eksperymentów z automatyzacją.
— Narzędzia AI muszą być dobrze zwalidowane, byśmy mieli pewność, że możemy podejmować decyzje w opiece nad chorymi na podstawie dostarczanych przez nie informacji. Ostatecznie to lekarz musi podjąć decyzję i wziąć za nią odpowiedzialność — uważa Piotr Gajewski.
Problem wiąże się też z wykorzystywaniem przez narzędzia AI wrażliwych danych medycznych, których użycie jest mocne regulowane.
— To też kwestia etyczna związana z prywatnością danych, ale sądzę, że musimy na problem spojrzeć z perspektywy dobra ogólnego. Jeśli chcemy, by w diagnostyce, leczeniu czy zapobieganiu chorobom zachodził postęp, to nie ma innej drogi. Postępu nie będzie lub będzie wolniejszy niż mógłby być, jeśli dane — oczywiście zanonimizowane — nie będą wykorzystywane do uczenia modeli AI. A potrzebne są dane z bardzo dużych i zróżnicowanych populacji, ponieważ to, co działa w określonej grupie pacjentów w jednym kraju, niekoniecznie będzie działać gdzie indziej — podkreśla szef Polskiego Instytutu Evidence Based Medicine.
Terapia od doktora czata
Problematyczne w związku z AI w medycynie jest też podejście pacjentów. Konkretnie to, że ci, którzy w ostatnich latach diagnozowali się przy pomocy tzw. doktora Google'a, teraz szukają wskazówek w sprawie leczenia u ChataGPT.
— Mamy duży i zasadniczy problem z zaufaniem do lekarzy. Jeśli lekarz nie ma z pacjentem relacji opartej na zaufaniu, pacjent może uznać coś przeczytanego w internecie za bardziej wiarygodne od jego diagnozy. Zwłaszcza że AI w ślepych testach jest uznawane przez pacjentów za bardziej empatyczne od lekarzy. Jeśli nie wie się na przykład, że AI doskonale halucynuje, to jego diagnozy można brać za dobrą monetę, zwłaszcza że czat przedstawi je w sposób bardzo przekonujący — przestrzega Piotr Gajewski.
W tych obszarach AI może szybko pomóc
Recepta? Według szefa Polskiego Instytutu Evidence Based Medicine lekarze powinni stopniowo przekonywać się do używania AI przede wszystkim w obszarach, które nie rodzą ryzyka dla pacjentów, a pozwalają oszczędzać czas pracowników ochrony zdrowia.
— Dokumentacja medyczna i jej uzupełnianie to najprostszy przykład szybkiego wdrożenia sztucznej inteligencji w szpitalach czy gabinetach lekarskich. AI może zwięźle podsumowywać informacje pozyskane przez lekarza podczas wywiadu z pacjentem, oszczędzając czas poświęcany dziś na robienie tego ręcznie — mówi Piotr Gajewski.
Jako obszar, w którym AI relatywnie szybko może się zadomowić, wskazuje również diagnostykę obrazową.
— Coraz więcej szpitali ma np. zaawansowane tomografy komputerowe, ale na wyniki badań pacjenci i tak czekają długo, bo brakuje specjalistów radiologów wykonujących opisy badań i są oni przeciążeni. Ocena obrazów przez AI zachodzi błyskawicznie i może stanowić dla radiologa ogromne wsparcie, a efektem tego będzie skrócenie czasu oczekiwania na wyniki — tłumaczy Piotr Gajewski.