Prije tri godine, kanadski fizičar Geoffrey Hinton šokirao je svjetsku medicinsku scenu izjavivši da će umjetna inteligencija za samo pet godina u potpunosti preuzeti radiologiju. Upravo zato, izjavio je tada Hinton, radiologe više ne bi trebalo obučavati za tu službu.
No, nisu se svi u potpunosti složili s njegovim 'proročanstvom'.
- Nije to baš tako – smatra Boris Brkljačić, profesor radiologije i prodekan Medicinskog fakulteta Sveučilišta u Zagrebu, koji je ujedno i predsjednik Europskog društva radiologa.
U intervjuu s portalom Euractiv.com rekao je da umjetna inteligencija ima veliki potencijal u pojednostavljanju svakodnevice radiologa, osobito u kontekstu interpretacije zdravstvenih podataka i same dijagnostike. Međutim, smatra Brkljačić, tehnologija neće tako brzo zamijeniti same radiologe.
- Tehnologija našoj struci može pomoći u mnogim drugim instancama, poput opsega posla i integraciji dijagnostike sa sustavom podrške – izjavio je, istaknuvši pritom da je u bolnicama diljem svijeta pohranjeno puno zdravstvenih podataka koji nemaju namjenu daljnjeg korištenja u svrhu istraživanja.
Takvi bi podaci mogli biti integrirani za kliničku upotrebu, dok bi se umjetna inteligencija mogla fokusirati na nepravilnosti koje su ljudskom oku nevidljive. Potencijal umjetne inteligencije značajan je osobito u dijagnostici te povezivanju genetskih predispozicija sa životnim stilom pacijenata kako bi se predvidjeli određeni zdravstveni ishodi.
- Upravo bi to moglo igrati ključnu ulogu u personaliziranoj medicini i točnosti dijagnoza – zaključio je Brkljačić.
Unatoč tome što je umjetna inteligencija dugoročno gledano održiva, još uvijek postoji puno izazova, osobito u kontekstu obučavanja radiologa i studenata. Jedan od prioriteta Europskog društva radiologa, udruge kojom Brkljačić predsjeda, je povezati umjetnu inteligenciju s kurikulumom medicinskih fakulteta.
Etički problemi
Usprkos početnom entuzijazmu, suradnja tehnologije i zdravstvene skrbi još uvijek podrazumijeva mnoge moralne nedoumice, koje su osobito uočljive u kontekstu zaštite podataka o zdravlju pacijenata. Osim što bi se ti podaci mogli početi koristiti za komercijalnu svrhu, Brkljačić smatra da bi umjetna inteligencija mogla doći u posjed osjetljivih dijagnoza i predispozicija koje sami pacijenti nisu spremni dijeliti s javnošću.
- Dok u državama poput Kine takvi problemi nisu visoko na ljestvici prioriteta, u Europi je zaštita podataka pacijenata zahvaljujući GDPR-u od ključne važnosti – izjavio je.
Drugi izazov je snošenje odgovornosti pri eventualnim greškama u dijagnostici.
- Netko bi u tom slučaju trebao pravno odgovarati. Hoće li to biti developer softwarea? Ili radiolog koji je samo potpisao izvješće? - zapitao se.
Jedan od aspekata takvog scenarija koji svakako treba izbjegavati je i fenomen 'crne kutije', koji najavljuje da će tehnologija u potpunosti nadići ljudske vještine u struci.
Trenutna ograničenja
Vodeće tehničko ograničenje kojem prvom prilikom treba pronaći odgovor je proces označavanja podataka na kojima se algoritmi testiraju u donošenju dijagnoza.
- Taj zadatak mora napraviti netko tko poznaje radiologiju, a ti bi podaci trebali biti reprezentativni – smatra Brkljačić, istaknuvši da postoje brojne rijetke bolesti koje algoritam ne može prepoznati zbog nedostatka podataka.
Također, jedan od problema je i standardizacija softwarea umjetne inteligencije, koji bi trebalo uskladiti sa svim tipovima samih strojeva. Europsko društvo radiologa nedavno je objavilo istraživanje u kojem je sažeto na koji će se način umjetna inteligencija primjenjivati u svakodnevici medicine, osobito u kontekstu neuroradiologije mozga, multiple skleroze i predviđanju Alzheimerove bolesti.
- No, tehnologija još uvijek nije spremna za svakodnevno kliničko korištenje – upozorio je.
Na upit hoće li umjetna inteligencija dodatno povećati jaz nejednakosti koji vlada među bolnicama, Brkljačić je odgovorio da 'može i ne mora'. Ako se ispravno koristi, umjetna bi inteligencija trebala smanjiti trošak zdravstvene usluge što će pozitivno utjecati na nejednakost u samoj skrbi. Međutim, priznao je, tehnologija će se prvo uvesti u najsuvremenije i najbolje opremljene bolnice koje si takvu inovaciju mogu priuštiti.
- Očekujemo da će se umjetna inteligencija prvo primijeniti u vodećim akademskim centrima najrazvijenijih država – zaključio je Brkljačić. Dugoročno gledano, Brkljačić smatra da bi umjetna inteligencija mogla homogenizirati zdravstveni sustav, osobito u slučaju integracije patoloških podataka iz cijele Europe koji će se u konačnici odraziti na dobrobit pacijenata.
Ovaj članak napisan je u sklopu projekta Digitalna transformacija zdravstva.