Umělá inteligence může vrátit do medicíny lidskost
„V dnešní době máme k dispozici velké množství zdrojů dat. Máme spousty velkých dat, big data. Umělá inteligence a strojové učení jsou skvělé koncepty, které mohou těmto datům dát skutečnou hodnotu,“ uvedl prof. Martin Cowie, kardiolog z Imperial College v Londýně, na videosetkání na téma Umělá inteligence v kardiologii – současnost a budoucnost v rámci online konference Evropské kardiologické společnosti ESC Digital Health Week. „Většina kardiologů se ale těchto disciplín trochu obává,“ dodal.
Jednou z brzd rychlého přijetí nástrojů s umělou inteligencí může být tedy neporozumění. „Lékaři v klinické praxi přijmou nové technologie, když porozumějí jejich možnostem a tomu, co obsahují. To vyžaduje dobrou spolupráci mezi technology, inženýry a lékaři. Zatím jsou to tak trochu oddělené světy,“ uvedl profesor Hanspeter Brunner‑La Rocca z Maastricht University Medical Centre.
Dr. Pawel Balsam z Varšavské lékařské univerzity podotkl, že by se měla změnit i příprava lékařů. A to už při studiích, ovšem zapomenout by se nemělo ani na stávající specialisty, kteří už jsou v praxi.
Jako příklad využití umělé inteligence může sloužit práce s daty z britské Biobank. „Biobank je fenomenální soubor dat, který přispěl k rozvoji nástrojů umělé inteligence v oblasti zobrazovacích metod v kardiologii, konkrétně magnetické rezonanci,“ uvedl prof. Steff en Petersen z William Harvey Research Institute v Londýně. Biobank je studie, která sleduje od roku 2006 půl milionu osob ve Velké Británii. Obsahuje jejich EKG, data o krevním tlaku, snímky mozku, srdce a další výsledky vyšetření, genetické informace a tak dále. „Pro výzkum je to naprosto zlatý důl,“ uvedl Petersen. Na souboru některých kardiologických snímků z Biobank se zapojily zhruba dvě desítky výzkumných center na světě, aby vytvořila analytické nástroje s umělou inteligencí, a některé aplikace se zdají nadějné a funkční.
Možnosti prediktivní analýzy pacientských dat mění podle prof. Benjamina Medera z Univerzitní nemocnice v Heidelbergu pohled na prevenci. „Zatím ne tak docela rozumíme tomu, jak se onemocnění u jednotlivého pacienta rozvíjí a jaké faktory jako životní styl nebo životní prostředí na ně působí. Pokud chceme skutečně prediktivní modely s využitím umělé inteligence, potřebujeme porozumět dlouhodobému rozvoji onemocnění. Takové informace můžeme sbírat využitím nositelných zařízení, follow‑up výzkumů a sledovat pacienta na denní bázi,“ tvrdí prof. Meder. Spolupracuje na studii, ve které sledují pacienty po dobu dvou let, kdy mají nastaven individuální plán fyzické aktivity a předpoklad rizika. Pokud budou mít dostatek dat, mohou podle něj prediktivní modely pomoci porozumět, jaký pacient bude nejvíce profi tovat z jakých doporučení ohledně změny životního stylu.
Kvalitní data v takové podobě, aby mohla být skutečně využitelná pro umělou inteligenci, to byla další oblast, kterou řečníci na setkání zmiňovali jako nezbytnost. Integrace platforem pro sdílení dat je jedním z kroků, které by pomohly.
Eric Topol z amerického Scripps Research Institute vnímá umělou inteligenci jako prostředek, který může lékařům do budoucna významně ulevit od mechanických činností a umožní jim věnovat více svého času a empatie komunikaci s pacientem. „Pomocí umělé inteligence můžeme zlepšit přesnost. To už se děje a v příštích letech to uvidíme. To je ale jen dílčí cíl. Co je ale ten hlavní cíl, kterého chceme nakonec dosáhnout, je vrátit do medicíny více lidskosti. Tím, že ulevíme přetíženým lékařům, a tím, že dáme pacientům více autonomie, můžeme se vrátit k medicíně, jaká byla před třiceti čtyřiceti lety, k hlubšímu vztahu mezi lékaři a pacienty. Umělá inteligence je hlavní cesta, která nás k tomu může dovést,“ říká dr. Topol. K tomu, aby se umělá inteligence skutečně prosadila v medicínské praxi, bude podle něj potřeba ještě dalších kvalitních studií. Ani když se dostanou mechanismy hlubokého učení do praxe, tím to neskončí, budou muset být neustále zlepšovány a kontrolovány, není to něco, co se jednou stane a bude hotovo, ale je to proces, na kterém se bude neustále pracovat. Co tu sledujeme, není obdoba historického šachového utkání mezi velmistrem Garrym Kasparovem a počítačovým programem s umělou inteligencí Deep Blue. To, co se teď děje, je cesta synergie a technologické pomoci lidským lékařům, míní Topol.
Bertalan Meskó, popularizátor digitalizace z maďarského institutu The Medical Futurist, zdůraznil, že umělá inteligence lékaře nikdy nenahradí. Ovšem lékaři, kteří ji budou umět využívat, mohou nahradit ty, kteří ji používat nebudou. „Sen, který sdílejí lidé z oboru digitalizace zdravotnictví, spočívá v tom, že umělá inteligence může z pacientů udělat skutečný středobod poskytování zdravotních služeb. Ať jste kdekoli, můžete díky vyspělým technologiím získat diagnostiku i léčbu,“ uvedl Meskó.
Zdroj: MT