Sztuczna inteligencja w medycynie: czy i dlaczego jej potrzebujemy?

Jacek Janik/Rynek Zdrowia - 14-08-2020

Wykorzystanie sztucznej inteligencji w medycynie ma zarówno zwolenników, którzy widzą w niej przyszłość, jak i przeciwników, którzy nie kryją obaw przed zbytnią ingerencją AI w leczenie i opiekę nad pacjentami. Jedno nie ulega wątpliwości: przed naukowcami jeszcze ogrom pracy.

Sztuczna inteligencja w medycynie: czy i dlaczego jej potrzebujemy?

Zdaniem prof. Marka Gzika, dziekana Wydziału Inżynierii Biomedycznej Politechniki Śląskiej, percepcja człowieka, nawet najlepszego specjalisty, nie jest w stanie kompleksowo ogarnąć dostępnej i ciągle poszerzającej się wiedzy medycznej pochodzącej z tysięcy ośrodków badawczych i naukowych. Jak, korzystając z niej, postawić trafną diagnozę i zaordynować skuteczną terapię dla konkretnego pacjenta? Czy może w tym pomóc sztuczna inteligencja?

Piotr Buszman, wicedyrektor ds. badań przedklinicznych, kierownik pracowni doświadczalnej Centrum Badawczo-Rozwojowego American Heart of Poland przekonuje, że mówiąc o AI w medycynie powinniśmy zadać sobie zasadnicze pytanie: dlaczego chcemy, i dlaczego powinniśmy wprowadzać sztuczną inteligencję do medycyny?

- AI ma tu już swoje zastosowanie. To prawda, że na razie jest ono ograniczone, ale wchodzi do praktyki klinicznej przede wszystkim tam, gdzie wiemy, że sobie nie radzimy. Zwłaszcza w obrazowaniu - radiologii, histopatologii - wymienia prof. Buszman i dodaje, że algorytm sztucznej inteligencji pozwala skutecznie analizować określone obszary i wskazywać na te, na które lekarz powinien zwrócić uwagę.

- Należy jednak zauważyć, że obecnie jeszcze nie AI, a określone algorytmy pomagają nam w praktyce, szczególnie w dużych badaniach przesiewowych, dla których brakuje nam kadr. To już się dzieje - mówi ekspert.

Jako przykład podaje „kioski” w których zadaje się pacjentom - według określonych algorytmów - szereg pytań, a w wyniku analizy odpowiedzi pacjenci są kierowani na właściwą ścieżkę diagnostyczną.

- Na razie AI wspiera lekarzy, szczególnie tam, gdzie dostęp do nich jest ograniczony - podkreśla prof. Buszman i zaznacza, że w przyszłości AI może okazać się nieodzowna chociażby z tego właśnie względu.

To narzędzie ma swoje ograniczenia
Prof. Zbigniew Nawrat, dyrektor kreatywny Fundacji Rozwoju Kardiochirurgii im. prof. Zbigniewa Religi w Zabrzu, prezydent Międzynarodowego Stowarzyszenia na rzecz Robotyki Medycznej do wielkich nadziei dotyczących AI w medycynie podchodzi bardzo ostrożnie.

Jako przykład przywołuje system IBM Watson okrzyknięty wielkim osiągnięciem w stawianiu diagnozy przez AI. Za ogromne pieniądze został on wprowadzony do kilkunastu szpitali, ale okazało się, że diagnozę na wysokim poziomie skuteczności potrafi postawić jedynie w kilku chorobach onkologicznych.

- Watson analizuje ok. 200 tys. różnego rodzaju informacji i efektem jest diagnoza, tymczasem lekarze potrafią to często zrobić na podstawie jednej rozmowy z pacjentem. Na razie trudno zatem wskazać na wielkie sukcesy AI w medycynie. Są one widoczne na przykład w grach, gdzie sztuczna inteligencja świetnie sobie radzi. Dotyczy to jednak gier, w których istnieje kilka niezmiennych reguł. Rzeczywistość dotycząca ludzi jest jednak inna - podkreśla prof. Nawrat.

Jego zdaniem AI, która jest działem robotyki, ma takie same kłopoty jak sama robotyka w aplikacji do różnych dziedzin. Musi się nauczyć miejsca, w którym będzie wykonywała określone zadanie. - AI nie rozwiąże wielu naszych problemów. Jest nam jednak potrzebna, zwłaszcza w obszarach, w których lekarz nie ma dostępu do różnych danych. Im mniej inwazyjna jest chirurgia, tym bardziej musimy liczyć w diagnostyce na procesory i algorytmy - podkreśla prof. Nawrat.

Wskazuje też na inną przyczynę, z powodu której będziemy musieli coraz bardziej bazować na AI - nasza własna inteligencja maleje. Rosła od wieków i było tak z pokolenia na pokolenie, jednak pewne rozwiązania, np. upowszechnienie kalkulatorów, spowodowały obniżenie inteligencji ludzi w zakresie zadań arytmetycznych. Nie używamy już swojego mózgu tak, jak kiedyś, bo wykorzystujemy narzędzia wspomagające naszą pamięć i obliczenia.

- AI, podobnie jak roboty - podkreśla prof. Nawrat - to tylko narzędzia o znacznych ograniczeniach. To od lekarzy będzie zależało jak będą wykorzystywane i na ile będą skuteczne.

Pułapek nie brakuje
Zdaniem prof. Piotra Sankowskiego z Instytutu Informatyki Uniwersytetu Warszawskiego, członka Rady Centrum Narodowego Centrum Badań i Rozwoju, choć dzisiaj tworzymy sztuczną inteligencję i budujemy sieci neuronowe, to jednak często nie rozumiemy jak naprawdę działa AI.

- Książkowa definicja sztucznej inteligencji tłumaczy ją jako naśladowanie tego, w jaki sposób myśli człowiek. Obecnie jednak ta AI, która odnosi spektakularne sukcesy, jak chociażby Deep Blue wygrywający z Kasparowem w szachy, nie myśli tak jak człowiek. Mamy przykłady, gdzie AI i uczenie maszynowe święci triumfy, ale patrząc na procesy zachodzące w środku nie wszystko jesteśmy w stanie zrozumieć. To dotyczy także głębokich sieci neuronowych - przekonuje prof. Sankowski.

- Przed badaczami i naukowcami stoi zatem ogrom pracy. To samo dotyczy zastosowania sztucznej inteligencji w medycynie - podkreśla specjalista.

Jak przekonuje, przed badaczami sztucznej inteligencji pojawia się wyzwanie stworzenia algorytmów, które będziemy w stanie zrozumieć. Kiedy ludzie zaczęli używać algorytmów głębokiego uczenia maszynowego, zaczęli sobie zdawać sprawę z własnej niewiedzy. Okazało się na przykład, że AI odróżnia kota od psa nie na postawie tego co widzi, ale np. dlatego, że zdjęcie kota jest robione zazwyczaj w pomieszczeniu, a psa - na trawie.

- Takich pułapek jest wiele. Słynnym przykładem jest algorytm rozpoznawania nowotworów stworzony na Uniwersytecie Stanforda. Nie nauczył się ich rozpoznawania, ale tego, na jakiej maszynie zostało zrobione zdjęcie. Oczywistością jest zatem, że narzędzia jakimi obecnie dysponujemy, nie mogą podejmować decyzji medycznych - podkreśla prof. Sankowski.

Przyda się takie wsparcie
Jak przekonuje Marcin Bruszewski, dyrektor generalny Philips Health Tech na Polskę i Kraje Bałtyckie, każdy pacjent chciałby trafić do lekarza z dużym doświadczeniem, który ma jednak oparcie w narzędziach wykorzystujących sztuczną inteligencję.

- Takie zestawienie daje największą pewność podejmowania trafnych decyzji i zaordynowania najskuteczniejszej terapii. Ideałem byłaby sytuacja, kiedy doświadczony lekarz ma czas dla pacjenta i może długo analizować jego przypadek. Niestety, świat nie jest idealny - lekarzy i personelu pielęgniarskiego brakuje. W sukurs przychodzi nam technologia - uczące się maszyny, algorytmy, statystyka - generalnie predykcja realizacji działań w oparciu o AI - stwierdza dyrektor Philips Health Tech.

Zdaniem Dariusza Wiśniewskiego, COO w firmie BrainScan, w której powstało oprogramowanie oparte o AI do automatycznej analizy badań z tomografii komputerowej głowy, sztuczna inteligencja oparta o uczenie maszynowe długo jeszcze nie będzie mogła samodzielnie podejmować decyzji. To jedynie narzędzie, ale pożądane i jedyne, które może pomóc w sytuacji niedoborów kadrowych w ochronie zdrowia. - AI przyspieszając procesy decyzyjne może tę lukę kadrową załatać - podkreśla.

Jak wyjaśnia Marek Witulski, dyrektor działów Diagnostic Imaging i Advanced Therapy w Siemens Healthcare, istnieje wiele barier, które towarzyszą rozwojowi sztucznej inteligencji w medycynie. Można je podzielić na dwa obszary. Pierwszy to tworzenie oprogramowania, algorytmów AI i baz danych. Drugi to legislacja.

- Obecne regulacje nie pozwalają nam na wprowadzenie do użytku samouczących się narzędzi. Musimy nauczyć czegoś aplikację, a następnie zamrozić jej stan wiedzy. Dopiero wówczas może zostać dopuszczona na rynku medycznym - mówi dyrektor Witulski dodając, że największe bariery stanowią jednak te psychologiczne.

Wszystkie wypowiedzi zanotowano 30 czerwca 2020 roku podczas sesji „Sztuczna inteligencja w medycynie” w ramach V Kongresu Wyzwań Zdrowotnych Online.

 


Drogi Użytkowniku!

W związku z odwiedzaniem naszych serwisów internetowych możemy przetwarzać Twój adres IP, pliki cookies i podobne dane nt. aktywności lub urządzeń użytkownika. O celach tego przetwarzania zostaniesz odrębnie poinformowany w celu uzyskania na to Twojej zgody. Jeżeli dane te pozwalają zidentyfikować Twoją tożsamość, wówczas będą traktowane dodatkowo jako dane osobowe zgodnie z Rozporządzeniem Parlamentu Europejskiego i Rady 2016/679 (RODO).

Administratora tych danych, cele i podstawy przetwarzania oraz inne informacje wymagane przez RODO znajdziesz w Polityce Prywatności pod tym linkiem.

Jeżeli korzystasz także z innych usług dostępnych za pośrednictwem naszych serwisów, przetwarzamy też Twoje dane osobowe podane przy zakładaniu konta, rejestracji na eventy, zamawianiu prenumeraty, newslettera, alertów oraz usług online (w tym Strefy Premium, raportów, rankingów lub licencji na przedruki).

Administratorów tych danych osobowych, cele i podstawy przetwarzania oraz inne informacje wymagane przez RODO znajdziesz również w Polityce Prywatności pod tym linkiem. Dane zbierane na potrzeby różnych usług mogą być przetwarzane w różnych celach, na różnych podstawach oraz przez różnych administratorów danych.

Pamiętaj, że w związku z przetwarzaniem danych osobowych przysługuje Ci szereg gwarancji i praw, a przede wszystkim prawo do sprzeciwu wobec przetwarzania Twoich danych. Prawa te będą przez nas bezwzględnie przestrzegane. Jeżeli więc nie zgadzasz się z naszą oceną niezbędności przetwarzania Twoich danych lub masz inne zastrzeżenia w tym zakresie, koniecznie zgłoś sprzeciw lub prześlij nam swoje zastrzeżenia pod adres odo@ptwp.pl.

Zarząd PTWP-ONLINE Sp. z o.o.