Ta klinika okulistyczna przeszła pod pełną kontrolę algorytmów. Sztuczna inteligencja bada już pacjentów

Jaskra oraz zwyrodnienie plamki żółtej (AMD) to jedne z głównych przyczyn utraty wzroku na świecie. Aby je powstrzymać, konieczna jest szybka diagnoza. Jednak globalny system ochrony zdrowia cierpi na poważny deficyt specjalistów. Odpowiedzią na ten kryzys ma być automatyzacja.

Badacze z Pekińskiego Instytutu Badań Wzroku (BERI), zamiast instalować pojedyncze oprogramowanie ułatwiające pracę lekarzom, postanowili stworzyć klinikę zaprojektowaną od podstaw wokół sztucznej inteligencji. Wyniki tego niezwykłego eksperymentu opublikowano właśnie na łamach prestiżowego „Nature Medicine”.

Kto tak naprawdę podejmuje decyzje?

Informacja, że sztuczna inteligencja „przejęła klinikę”, może budzić zrozumiały niepokój, ale w praktyce nie oznacza to całkowitego wyeliminowania ludzi. Jak to działa? W tradycyjnym szpitalu AI jest zaledwie dodatkowym programem otwieranym na życzenie specjalisty. W projekcie AI-TEC odwrócono te role. To algorytm zarządza całym przepływem pacjenta – przeprowadza cyfrowy wywiad, analizuje skany oka i stawia wstępną diagnozę.

Człowiek nie zniknął z gabinetu, ale jego funkcja mocno ewoluowała. Żywy lekarz działa tu jako ostateczny nadzorca z prawem weta. Dlaczego to takie ważne? Eksperyment udowodnił, że maszyna na tym etapie wciąż potrafi się mylić. Absolutna autonomia AI jest dziś niemożliwa ze względów bezpieczeństwa. System potrzebuje człowieka. Jeszcze.

Jakość danych wygrywa z ilością

Eksperyment przyniósł przełomowe wnioski dotyczące tego, jak uczyć medyczne systemy AI. Początkowo skuteczność algorytmu w wykrywaniu chorób oczu była niska – i to pomimo zasilenia go potężną bazą prawie 27 tys. zdjęć.

Badacze zmienili więc taktykę i wprowadzili do systemu zaledwie 1426 najwyższej jakości skanów, perfekcyjnie opisanych przez wybitnych oftalmologów. Dopiero wysoka jakość zdjęć sprawiła, że mierzona standardowym wskaźnikiem AUROC (skala od 0 do 1) dokładność systemu przekroczyła próg 0,93, zrównując się z najlepszymi komercyjnymi skanerami.

Nawet doskonała technologia bywa jednak bezużyteczna, jeśli personel nie ma czasu z niej korzystać. Naukowcy zauważyli, że w jednym z miesięcy zaledwie 3,8% wszystkich badań (tylko 41 z 1113 przypadków) przeprowadzono z pełnym wsparciem algorytmów. System wymagał zbyt wielu kliknięć. Gdy inżynierowie uprościli interfejs, zdejmując z lekarzy biurokratyczny ciężar, statystyki użycia natychmiast skoczyły do 23%.

Zimny algorytm kontra empatia. Co wybierzemy?

Oddanie procesu diagnostycznego w cyfrowe ręce wywołuje na świecie gorącą debatę. Entuzjaści argumentują, że automatyzacja to jedyny ratunek dla przeciążonej ochrony zdrowia. Maszyna nie odczuwa zmęczenia i może błyskawicznie przebadać tysiące pacjentów w biedniejszych regionach.

Z drugiej strony stoją bioetycy, którzy obawiają się „odczłowieczenia” medycyny. Ich obiekcje budzi tzw. problem czarnej skrzynki oraz odpowiedzialności prawnej – jeśli system AI przeoczy chorobę, a nadzorujący lekarz mu zaufa, kto poniesie za to karę? Sceptycy przypominają, że diagnoza to też po prostu obserwacja pacjenta. Algorytmy patrzą na człowieka zero-jedynkowo, analizując wyniki testów, podczas gdy to żywy specjalista musi reagować na złożone objawy i oferować absolutnie niezbędną w leczeniu empatię.

Czeka nas medycyna AI?

Chiński eksperyment udowodnił, że cyfrowy asystent może z sukcesem stanowić trzon diagnozy klinicznej. Jednak pogoń za samymi rekordami wydajności maszyn to pułapka. Na razie wydaje się, że prawdziwy sukces medycyny przyszłości może spowodować wyłącznie ścisła i mądrze zaprojektowana współpraca człowieka z maszyną, która realnie, na co dzień poprawia zdrowie pacjentów. A to już brzmi trochę lepiej.

Źródło: Nature Medicine

Szukasz więcej inspirujących podróży, fascynujących odkryć i opowieści ze świata nauki? Skorzystaj ze specjalnej oferty prenumeraty magazynów National Geographic Polska i National Geographic Traveler.

Nasz autor

Jonasz Przybył

Redaktor i dziennikarz związany wcześniej m.in. z przyrodniczą gałęzią Wydawnictwa Naukowego PWN, autor wielu tekstów publicystycznych i specjalistycznych. W National Geographic skupia się głównie na tematach dotyczących środowiska naturalnego, historycznych i kulturowych. Prywatnie muzyk: gra na perkusji i na handpanie. Interesuje go historia średniowiecza oraz socjologia, szczególnie zagadnienia dotyczące funkcjonowania społeczeństw i wyzwań, jakie stawia przed nimi XXI wiek.