Systémy umelej inteligencie dnes v niektorých diagnostických úlohách dosahujú výsledky porovnateľné s lekármi a v niektorých testoch ich aj prekonali, no odborníci oslovení Nature varujú, že to ešte neznamená, že sú pripravené prevziať medicínu v reálnej praxi. Najväčší rozdiel medzi pôsobivou ukážkou a skutočnou zdravotnou starostlivosťou je v tom, že pacient neprichádza s dokonale usporiadaným príbehom a diagnóza nevzniká len z jedného zoznamu údajov.
How good are ‘AI doctors’ — and will they take over medicine?
Práve to je hlavná otázka, ktorú si článok kladie: ako dobrí sú dnešní „AI lekári“ a či by raz mohli rozhodovať o diagnózach bez človeka. Odpoveď zatiaľ znie opatrne. Umelá inteligencia sa v zdravotníctve rýchlo zlepšuje, no podľa viacerých výskumníkov stále neukázala, že zvládne chaotickosť skutočnej klinickej praxe.
Niektoré jednoduchšie úlohy už AI systémy vykonávajú. Pomáhajú s písaním poznámok alebo s obnovovaním receptov. To je však niečo iné než prevziať celú diagnostiku. David Wu z Harvard Medical School upozorňuje, že medicína je neporiadna disciplína a pacienti zriedka opisujú svoje ťažkosti tak, ako to vyzerá v učebnici. Podľa neho zatiaľ neexistuje dôkaz, že takéto systémy vedia tento neporiadok spoľahlivo zvládnuť.
Napriek tomu sa objavili výsledky, ktoré výskumníkov zaujali. V štúdii publikovanej v apríli v časopise Science skúmali, ako si poradí pokročilý veľký jazykový model pri hodnotení stavu ľudí, ktorí prišli na urgentný príjem v bostonskej nemocnici. Model o1 od OpenAI pracoval s informáciami, ktoré počas návštevy zaznamenal nemocničný personál. Správnu alebo takmer správnu diagnózu určil v 67 % prípadov. Dvaja lekári zapojení do experimentu dosiahli približne 50 až 55 %.
Podľa odborníkov, s ktorými hovoril Nature, je dôležité, že išlo o údaje z reálneho sveta. Predchádzajúce testy AI sa často opierali o modelové scenáre alebo starostlivo vybrané medicínske prípady. Aj tento posun však má jasné hranice. Ani model, ani lekári v danej štúdii nemohli s pacientmi priamo hovoriť. Chýbala teda časť klinického procesu, ktorá v skutočnosti často rozhoduje.
Pozornosť vzbudila aj ďalšia práca, zverejnená v marci na serveri arXiv ešte pred recenzným konaním. Tím vedcov z Google Research v nej sledoval systém Articulate Medical Intelligence Explorer, skrátene AMIE. Ten si cez textové správy písal so skutočnými pacientmi, ktorí boli objednaní na urgentné vyšetrenie na klinike v Bostone. Rozhovory prebehli najviac päť dní pred návštevou lekára.
AMIE počas tejto komunikácie zbieral anamnézu a rozoberal možné diagnózy. Následne vytvoril zoznam pravdepodobných vysvetlení zdravotných ťažkostí. Správna diagnóza sa nachádzala medzi jeho tromi najlepšími návrhmi v 75 % prípadov a na prvom mieste bola v 56 % prípadov. Výkon systému bol podobný lekárom, ktorých pacienti nakoniec navštívili. Ľudskí klinici však navrhovali praktickejšie a nákladovo efektívnejšie liečebné plány než AMIE.
Aj preto sa dnešná debata nevedie len o tom, či AI trafí diagnózu, ale aj o tom, čo s ňou urobí ďalej. V praxi totiž nestačí pomenovať problém. Treba navrhnúť vhodný postup, zvážiť náklady, bezpečnosť, dostupnosť starostlivosti a priebeh liečby. Práve tu sa ukazuje, že výkon v jednej úzko nastavenej úlohe nie je to isté ako plnohodnotná medicínska starostlivosť.
Robert Wachter z University of California, San Francisco, ktorý napísal knihu o tom, ako AI mení zdravotníctvo, považuje vývoj posledných troch rokov za výrazný. Veľké jazykové modely sa podľa neho posunuli od zvládania jednoduchších úloh, ako je úspech v medicínskych testoch s výberom odpovedí, k diagnostike zložitejších prípadov, ak dostanú potrebné informácie. To však ešte neznamená, že sú pripravené samostatne prevziať rozhodovanie v ambulancii či na urgente.
V praktickej rovine je význam týchto výsledkov jasný: AI môže byť čoraz užitočnejším pomocníkom pri triedení informácií, predbežnom zvažovaní diagnóz a podpore lekára. Zdroj ale zároveň ukazuje, že medzi asistentom a náhradou človeka zostáva veľká medzera.
Čo dnes znamená pojem „AI lekár“
Označenie „AI lekár“ je skôr skratka než presný opis.
Snímka zobrazuje: At least one clinical trial is in the works that aims to test the ability of an ‘AI doctor’ to take a patient’s information and propose a diagnosis.
V článku Nature nejde o stroje, ktoré by samostatne viedli celú starostlivosť o pacienta od prvého kontaktu po liečbu. Ide o systémy, ktoré dokážu spracovať zdravotné údaje, komunikovať s pacientom v textovej forme alebo navrhovať možné diagnózy.
V širšom kontexte sa pod túto nálepku môžu schovať veľmi odlišné nástroje. Niektoré len sumarizujú záznamy, iné pomáhajú s administratívou a ďalšie sa pokúšajú o klinické uvažovanie. Práve preto je dôležité nepliesť si dobrý výsledok v jednej úlohe s dôkazom, že AI zvládne všetko, čo robí lekár počas bežného dňa.
Prečo sú nové testy dôležité
Dôležitosť spomenutých štúdií spočíva najmä v tom, že sa posúvajú bližšie k reálnej praxi. Jeden systém pracoval s údajmi zo skutočných návštev urgentného príjmu, druhý komunikoval s reálnymi pacientmi pred vyšetrením. To je krok ďalej oproti starším porovnaniam, ktoré často stáli na modelových prípadoch pripravených tak, aby boli pre testovanie prehľadné.
Zároveň však ide stále len o obmedzené situácie. V jednej štúdii chýbal priamy kontakt s pacientom. V druhej prebiehala komunikácia cez textové správy, čo je užitočné, ale stále to nezachytí celý priebeh fyzického vyšetrenia ani všetky signály, ktoré lekár vníma osobne. Výsledky sú teda zaujímavé, no nie sú dôkazom, že AI už obstojí v plnom chaose klinickej praxe.
Najväčšou hranicou je podľa odborníkov samotná povaha medicíny. Pacienti neprichádzajú s učebnicovým opisom príznakov. Môžu niečo zabudnúť, niečo zle pochopiť, ťažko sa vyjadrovať alebo mať viac problémov naraz. Klinické rozhodovanie preto nevzniká len z dát, ale aj z doplňujúcich otázok, skúsenosti a schopnosti rozpoznať, čo v príbehu nesedí.
Zdroj tiež pripomína, že aj keď AI dosiahne podobnú presnosť pri diagnostike, ešte to neznamená rovnako dobré rozhodovanie o ďalšom postupe. V prípade systému AMIE boli liečebné plány ľudských lekárov praktickejšie a lacnejšie. To je v zdravotníctve zásadné, pretože dobrá medicína nie je len o správnej nálepke diagnózy.
Prečo lekári pravdepodobne nezmiznú
Z vyjadrení výskumníkov vyplýva, že AI skôr rozšíri schopnosti zdravotníkov, než by ich úplne nahradila. Už dnes preberá niektoré jednoduchšie alebo opakujúce sa činnosti. To môže lekárom ušetriť čas a umožniť sústrediť sa viac na pacienta, rozhodovanie a liečbu.
Vo všeobecnom pohľade na zdravotníctvo je lekár zároveň človek, ktorý nesie zodpovednosť, komunikuje neistotu, zvažuje kompromisy a prepája medicínske poznatky s konkrétnou životnou situáciou pacienta. To sú schopnosti, ktoré sa zle merajú jedným percentom úspešnosti v teste. Aj preto sa dnes skôr hovorí o podpore rozhodovania než o úplnom vytlačení lekárov zo systému.
Čo bude rozhodovať o ďalšom vývoji
Ďalší posun bude závisieť od toho, ako sa tieto systémy osvedčia v prísnejších skúškach. Zdroj spomína, že sa pripravuje aspoň jedna klinická skúška, ktorá má testovať schopnosť „AI lekára“ prijať informácie o pacientovi a navrhnúť diagnózu. Práve takéto overovanie bude dôležitejšie než jednotlivé výrazné titulky o tom, že AI niekoho porazila v konkrétnej úlohe.
Rozhodovať bude aj to, či systémy zvládnu nielen rozpoznať možnú diagnózu, ale aj fungovať bezpečne, spoľahlivo a užitočne v každodennej praxi. Kľúčové bude, ako si poradia s neúplnými údajmi, nejasnými príznakmi a s tým, že skutočný pacient nie je testovacia úloha. Práve tam sa ukáže, či sa z dnešných sľubných nástrojov stanú bežní pomocníci lekárov, alebo len pôsobivé demonštrácie technologických možností.
Na poskytovanie tých najlepších skúseností používame technológie, ako sú súbory cookie na ukladanie a/alebo prístup k informáciám o zariadení. Súhlas s týmito technológiami nám umožní spracovávať údaje, ako je správanie pri prehliadaní alebo jedinečné ID na tejto stránke. Nesúhlas alebo odvolanie súhlasu môže nepriaznivo ovplyvniť určité vlastnosti a funkcie.
Funkčné
Vždy aktívny
Technické uloženie alebo prístup sú nevyhnutne potrebné na legitímny účel umožnenia použitia konkrétnej služby, ktorú si účastník alebo používateľ výslovne vyžiadal, alebo na jediný účel vykonania prenosu komunikácie cez elektronickú komunikačnú sieť.
Predvoľby
Technické uloženie alebo prístup je potrebný na legitímny účel ukladania preferencií, ktoré si účastník alebo používateľ nepožaduje.
Štatistiky
Technické úložisko alebo prístup, ktorý sa používa výlučne na štatistické účely.Technické úložisko alebo prístup, ktorý sa používa výlučne na anonymné štatistické účely. Bez predvolania, dobrovoľného plnenia zo strany vášho poskytovateľa internetových služieb alebo dodatočných záznamov od tretej strany, informácie uložené alebo získané len na tento účel sa zvyčajne nedajú použiť na vašu identifikáciu.
Marketing
Technické úložisko alebo prístup sú potrebné na vytvorenie používateľských profilov na odosielanie reklamy alebo sledovanie používateľa na webovej stránke alebo na viacerých webových stránkach na podobné marketingové účely.
