AI w medycynie to inwestycja w ludzi

Zastosowanie AI w medycynie to coraz gorętszy temat, bowiem jest to branża, w której łatwo wyobrazić sobie wartość dodaną poprzez takie rozwiązania. Pacjenci cieszą się z potencjalnych usprawnień i podniesienia jakości. Lekarze i personel medyczny, natomiast, często patrzą w przyszłość z niepokojem: obawiają się, że jeszcze chwila i mogą zostać bez pracy. Blisko współpracując z branżą medyczną, nasi eksperci uważają takie obawy za nieuzasadnione – jest wręcz przeciwnie. Sztuczna inteligencja, według nas, to inwestycja w ludzi. Dlaczego?

AI w medycynie

Nowoczesna branża medyczna oferuje niemal idealne warunki do efektywnych wdrożeń AI. Jak wyjaśnialiśmy w naszych poprzednich publikacjach, sztuczna inteligencja do poprawnego działania potrzebuje właściwie tylko jednego: bogatego zasobu danych – zweryfikowanych i wysokiej jakości – na podstawie których nauczy się ich logiki, znajdzie kluczowe powiązania, zacznie wyciągać wnioski.

W medycynie takich danych nie brakuje, bowiem właściwie do każdego przypadku dołączonych jest kilka różnych dokumentów (np. zdjęcie, opis, diagnoza, zalecenia, recepta…). Według badania Kleiner Perkins Caufield & Byersna, zasób danych w branży medycznej co roku powiększa się aż o 48% w stosunku do poprzedniego! Do dyspozycji mam więc nie tylko pokaźną objętość informacji, ale także ich duże zróżnicowanie. Dzięki temu odpowiednio „nauczone” AI może asystować ludzkiemu lekarzowi właściwie na każdym kroku wizyty pacjenta, na przykład:

• Analizując obraz z miniaturowej kamery zdiagnozować anginę na podstawie charakterystycznych zmian w gardle;
• Zaproponować optymalne leczenie na podstawie aktualnych obserwacji, informacji o historii choroby i innych informacjach o pacjencie (np. uczulenia) i dostępnych lekach;
• Przygotować receptę i sporządzić notatkę z wizyty.

Na tym etapie warto zwrócić uwagę na kluczowy szczegół. Roboty jeszcze przez długi czas na pewno nie zastąpią całkowicie lekarzy w przychodniach. Po pierwsze, jest to zwyczajnie zabronione prawnie. Ludzie diagnozują i leczą ludzie – bez wyjątków. Po drugie, nawet gdyby taka możliwość istniała, rzadko która przychodnia zdecydowałaby się na tak radykalną zmianę. Po prostu niewielu pacjentów byłoby w stanie zaakceptować taką formę opieki i udaliby się w inne miejsce. Jak pokazują badania, coraz więcej pacjentów chętnie skorzystałoby z pomocy robotów w konkretnych, zwykle dość prostych, czynnościach – ale nie powierzyliby im całości leczenia. Sztuczną inteligencję w medycynie można więc na razie wykorzystać tylko do pomocy człowiekowi, nie do zastąpienia go.

Poszerzanie wiedzy

Pomoc w leczeniu prostych, oczywistych przypadków to tylko jedno z zastosowań AI w medycynie. Równie ważne jest to, w jaki sposób sztuczna inteligencja może pomóc w poszerzaniu wiedzy. Co roku publikowane są setki nowinek, badań i innych publikacji naukowych dotyczących poszczególnych specjalizacji lekarzy. Nikt nie ma możliwości zapoznać się ze wszystkim, tak więc do tej pory pewne braki w wiedzy naszego lekarza były czymś zupełnie normalnym i oczekiwanym.

Wprowadzenie AI może natomiast znacznie ograniczyć ten problem. Dla algorytmu przeczytanie i przyswojenie absolutnie wszystkiego, co publikuje się na dany temat nie będzie żadnym wyzwaniem. Nowo nabyte informacje będzie więc później w stanie podsunąć lekarzowi przy codziennej pracy i tym samym zagwarantuje, że ostateczna diagnoza będzie oparta o pełne informacje. Oczywiście, nadal będą lepsi i gorsi lekarze – nadal to tylko od nich zależy co zrobią z informacją podsuniętą przez AI. Jednak w teorii różnica między nimi może się mocno zmniejszyć.

Oszczędności czasu i kosztów

Sztuczna inteligencja w medycynie oznaczać też będzie zwyczajne oszczędności – i to nie tylko w kosztach. Prognozy World Health Organization zakładają, że jeżeli medycyna nadal będzie działać tak jak dzisiaj, to w 2035 roku na świecie brakować będzie prawie 13 milionów lekarzy. Za część tego deficytu odpowiadają problemy geograficzne – ale za niewielką. Natomiast znacznie większym problemem jest zwyczajny brak czasu. Dany lekarz jest w stanie jednego dnia czy roku przyjąć tylko określoną liczbę pacjentów, chociaż następni czekają w długich kolejkach. Co jednak stałoby się, gdyby ten sam lekarz byłby w stanie zapewnić każdemu swojemu pacjentowi ten sam poziom opieki, ale poświęcając na to tylko połowę czasu? Problem zostałby niemal całkowicie wyeliminowany.

Nie jest to tylko gdybanie – właściwe wykorzystanie technologii AI jest w stanie zapewnić takie oszczędności. Ile czasu podczas każdej wizyty lekarz poświęca na wszelkiego rodzaju formalności – szukanie poprzednich wyników, pisanie notatek, wystawianie recepty itd.? Często więcej, niż na samo diagnozowanie. Nic nie stoi natomiast na przeszkodzie, aby znaczną część tej pracy przekazać algorytmowi, który będzie przysłuchiwał się rozmowie, sporządzał notatkę, przygotowywał receptę. Lekarz na końcu sprawdzi tylko, czy komputer wychwycił wszystko prawidłowo i się podpisze. W ten sposób będzie w stanie przyjąć nie 20, tylko 30 czy nawet 40 pacjentów dziennie. Każdemu z nich będzie też mógł poświęcić więcej uwagi, bo nie będzie go rozpraszać konieczność ciągłego pisania. Znów mamy więc „tylko” wyręczenie człowieka w żmudnej części jego pracy, a nie całkowite zastąpienie go.

Zdalna pomoc

Lekarzy i cały personel medyczny odciążyć można na jeszcze jeden sposób: upewniając się, że dany pacjent naprawdę musi przyjść do przychodni. W tym przypadku AI sprawdzi się doskonale we wszelkiego rodzaju chatbotach, z którymi pacjent może porozmawiać na etapie zapisywania się na wizytę. Sztuczna inteligencja odpyta go o objawy i inne istotne informacje i albo skieruje go to precyzyjnie dobranego specjalisty, albo – w najprostszych, oczywistych przypadkach – pomoże choremu zdalnie. „To tylko przeziębienie, nie ma sensu odwiedzać przychodni. Zostań w łóżku, pij dużo i weź te bezreceptowe leki: X, Y, Z. Gdyby objawy nie ustępowały zadzwoń niezwłocznie.”

To zastosowanie AI jest już stosunkowo często używane w opiece zdrowotnej. Czołowe polskie sieci medyczne z powodzeniem używają podobnych systemów na swoich stronach internetowych i telefonicznych Call Center. Co ciekawe, takie rozwiązania są najbardziej popularne w mało oczywistych miejscach – na przykład w wielu krajach afrykańskich, gdzie ze względu na niską jakość infrastruktury dostanie się do prawdziwego lekarza jest bardzo trudne lub nawet całkiem niemożliwe.

Już dziś podobne systemy mogą pochwalić się imponującą skutecznością. Diagnozy systemu Babylon, jednego z czołowych rozwiązań tego typu, zostały w zeszłym roku porównane z pracą wysoko wykwalifikowanych i doświadczonych lekarzy pierwszego kontaktu. Babylon osiągnął 80% skuteczności diagnozy, a ludzcy lekarze – pomiędzy 64 a 97%. Algorytm już na tę chwilę jest więc porównywalny z prawdziwym lekarzem – a wraz z dalszą pracą, jego wiedza i skuteczność będzie tylko rosnąć. AI jeszcze przez dłuższy czas nie zastąpi człowieka w leczeniu raka czy psychoterapii – ale jak najbardziej jest w stanie pomóc zaradzić prostszym, bardziej oczywistym problemom.

Od AI nie ma odwrotu

Mało kto wątpi dziś, że sztuczna inteligencja to przyszłość właściwie każdej branży – opieki zdrowotnej także, a może nawet przede wszystkim. Już na tym wczesnym etapie rozwoju jest ona w stanie znacznie podnieść efektywność i jakość usług medycznych. Wprowadzenie AI do przychodni medycznych nie powinno być więc powodem do obawy – ani dla pacjentów, ani dla personelu. Obu stronom wyjdzie to tylko na dobre, a pozycja ludzi jeszcze przed długi czas pozostanie niezagrożona.