Bo umetna inteligenca v zdravstvu rešitev za preobremenjene zdravnike in medicinske sestre?

Medtem ko se ob vse hitrejšem razvoju umetne inteligence in priljubljenosti velikih jezikovnih modelov, kot je ChatGPT, vrstijo svarila pred nevarnostmi umetne inteligence (UI), novi uvidi znanosti prinašajo tudi številne koristi. Ob digitalizaciji zdravstva, ki se uvaja kot nujno potrebna rešitev za preobremenjene zdravstvene sisteme, se pojavljajo tudi možnosti implementacije UI v zdravstvu.

Raziskovanje v medicini pozna umetno inteligenco že dlje in danes raziskovalci še naprej iščejo možnosti za njeno uporabo. Ekspertni sistemi, ki delujejo na način »če-potem«, se v zdravstvu in drugih sektorjih uporabljajo že od 80-ih.

Uporabni so predvsem za pomoč pri strokovnem odločanju, saj delujejo po vnaprej določenih pravilih – na primer z medicinskimi algoritmi za diagnostiko.

Težava ekspertnih sistemov je, da se ob večjem številu podatkov zaradi preobremenjenosti podrejo, spreminjanje pravil pa je težavno in zahteva težavno (človeško) delo, zato jih danes čedalje bolj zamenjuje strojno učenje.

Asistenca pri diagnostičnih pregledih in odkrivanje zdravil

Globoko strojno učenje se sicer že dlje časa uporablja za preverjanje rezultatov raziskav. Proces, preko katerega algoritmi pridejo od vnosa do iznosa, ni znan, vendar je, če skupaj s statistično analizo podatkov pridejo do skladnih zaključkov, rezultat načeloma bolj zanesljiv.

Čedalje bolj se uporabljajo specializirani UI-radiologi, ki ponujajo asistenco pri diagnostiki. Letos se je znotraj medicine zvrstilo še mnogo drugih primerov uspešne uporabe umetne inteligence pri diagnostiki. Ameriška agencija za hrano in zdravila (FDA) je nedavno odobrila uporabo kolonoskopije z asistenco UI – z napravo, imenovano MAGNETIQ-COLO, ki pomaga identificirati relevantne tvorbe.

Hongkonško podjetje Insilico Medicine je v letošnjem juniju predstavilo zdravilo, ustvarjeno s pomočjo UI, ki ga trenutno testirajo na ljudeh. Zdravilo naj bi pomagalo pri zdravljenju idiopatske pljučne fibroze (IPF), nevarnega obolenja z neznanim vzrokom, ki povzroča brazgotinjenje pljučnega tkiva. UI je bila nedavno uporabljena tudi za raziskovanje drugih novih zdravil, denimo antibiotikov.

Po svetu naj bi se letno namestilo 200.000 industrijskih robotov, ki postajajo vse pogostejši pri dostavi zalog in razporejanju predmetov v skladiščih. V fizične robote se vse pogosteje vstavlja tudi sisteme umetne inteligence in v prihodnosti je možno pričakovati več takšnih robotov tudi v zdravstvu.

Zaznava simptomov, administrativno delo in diagnostika

Številne na medicino osredotočene spletne strani že danes omogočajo pogovor z robotskim klepetalnikom, ki sogovorcu svetuje pri zdravstvenih težavah. Na trgu se je v zadnjem času zvrstilo tudi mnogo aplikacij za klepetanje s »psihoterapevtskim« robotom, ki trdijo, da lahko ljudem pomagajo pri duševnih težavah.

Julija objavljena raziskava UCLA Health je odkrila, da standardni načini, s katerimi zdravstveni sistemi navadno hranijo in sledijo podatkom o otrocih v urgentni zdravstveni oskrbi, pogosto zgrešijo pomemben delež tistih, ki imajo samomorilne misli ali izkazujejo nagnjenja k samopoškodovanju. Ob tem pa so ugotovili, da bi lahko številni modeli strojnega učenja te rizične skupine otrok bistveno bolje identificirali.

Podobno upajo raziskovalci glede bolnikov, ki z zdravstvenim osebjem ne želijo sodelovati in otežujejo iskanje ustrezne intervencije: UI bi lahko omogočila bolj personalizirano oskrbo in zdravstvene delavce opozarjala v trenutkih, ko naj bi bila potrebna takšna ali drugačna intervencija.

Raziskuje se tudi UI metode v povezavi s t. i. dreganjem (ang. nudging) v zdravstvu, pristopom, ki temelji na usmerjanju bolnikovega vedenja k zdravju koristnim dejanjem, denimo v kombinaciji z biosenzorji na pametnih urah, informacijskimi vmesniki itn.

Obdelava naravnega jezika (ONJ) je vrsta UI, ki omogoča interpretacijo in uporabo človeškega jezika, v zdravstveni industriji pa se uporablja pri številnih podatkovnih aplikacijah, na primer za iskanje klinično relevantnih podatkov o bolniku, ki je na ta način bistveno hitrejše, kot če bi to opravljali ročno.

Uporablja se z namenom izboljšanja oskrbe bolnikov prek boljše diagnostike, pospešitve kliničnega procesa in bolj posamezniku prilagojenih storitev. Nekatere zdravstvene organizacije so s klepetalniki že eksperimentirale – in sicer na področju interakcije z bolniki, duševnega zdravja ter tele-zdravja. ONJ aplikacije naj bi bile uporabne pri preprostih opravilih, kot je predpisovanje receptov in naročanje na pregled.

UI ponuja rešitve tudi pri administrativnem delu v zdravstvu: strojno učenje bi lahko zavarovalnicam olajšalo delo s preverjanjem podatkov zavarovancev za kritje storitev in zdravil. Ustrezen model bi bolj zanesljivo, z manj stroški in hitreje analiziral in popravljal napake, kar bi pripomoglo vsem deležnikom.

Pomisleki: od »kiberhondrije« do infrastrukturnih ovir

Ankete kažejo, da naj bi danes že okoli 90 % ljudi pred obiskom zdravnika glede svojih simptomov posvetovalo z brskalnikom Google. Strokovnjaki za duševno zdravje pri tem pozivajo, da se je ob novih tehnologijah pojavila tudi t. i. »kiberhondrija« – pojav kompulzivnega iskanja informacij o zdravju na spletu, ki pogosto vodi v tesnobo in paničnost.

Podobno vlogo »robotskega zdravnika« lahko igrajo tudi modeli, kot je ChatGPT – ali za to posebej specializirani modeli. Raziskava univerze v Kaliforniji je sicer ugotovila, da je ChatGPT, čeprav je brskalnik Google boljši v sledenju najnovejšim izsledkom, za pridobitev informacij o zdravju bolj zanesljiv in točen. Razlog za to je v tem, da Google kot brskalnik vključuje vse, od zanesljivih virov do reklam, medtem ko so stvaritelji ChatGPT namerno izbrali le najzanesljivejše spletne vire. Pri tem naj bi imela oba težave z dostopnostjo informacij za manj izobražene skupine.

Anketa ameriških uporabnikov petih najbolj priljubljenih klepetalnih robotov v zdravstvu je sicer pokazala, da so pacienti zaskrbljeni glede zaupnosti in varstva podatkov ter uporabnosti storitve kot take.

Ovira vpeljavi UI v zdravstveno administrativno delo je tudi dejstvo, da ta zahteva celovito digitalizirano podatkovno bazo, primerno infrastrukturo in ustrezno izobraženo delovno osebje. Strokovnjaki so v prispevku za Nature opozorili, da zdravstveni sistem določa zapletena mreža prepletenih političnih, ekonomskih in drugih dejavnikov ter da »preprosto dodajanje UI aplikacij razdrobljenemu sistemu ne bo ustvarilo trajnostne spremembe«.