Stroj a lékař bok po boku. Rozšířená inteligence

„Nemusí to být umělá inteligence. Je tu prostor pro rozšířenou inteligenci, pro lidi a stroje pracující bok po boku, technologie spolu s lékařem,“ myslí si expertka na umělou inteligenci dr. Sobia Hamidová, PhD, zakladatelka Data Insight Cambridge. Uvedla to na konferenci Inovace ve zdravotnictví, kterou pořádala společnost Pfizer.

„Proč v posledních letech slyšíme o umělé inteligenci tolik? Jsou za tím dvě příčiny. Máme nové zdroje dat – ve zdravotnictví jsou to elektronické zdravotní záznamy, laboratorní data, data ze zobrazovacích přístrojů,“ uvádí dr. Hamidová. Tou druhou příčinou podle ní jsou inovace ve výpočetní technice, jmenovitě například grafické procesory GPU nebo počítačové technologie založené na technologii cloudu.

Jen v loňském roce schválila americká agentura FDA pro použití ve zdravotnictví dvanáct technologií, které využívají umělou inteligenci. Dr. Hamidová citovala statistiku, kterou provedl expert na digitální inovace ve zdravotnictví Eric Topol. Spolu se dvěma technologiemi, které byly schváleny už v roce 2017, jich tedy začátkem letošního roku bylo čtrnáct. A rychlost, kterou přibývají, je velká. K letošnímu 20. dubnu napočítal Eric Topol už 26 schválených technologií s umělou inteligencí pro zdravotnictví.

Velkou pozornost si získaly hodinky Apple Watch, které od FDA získaly schválení pro detekci rizika fibrilace síní. Nejčastější použití u zařízení s razítkem FDA je ale v zobrazovacích metodách. „Klíčovou oblastí využití umělé inteligence pro zdravotnictví jsou zobrazovací techniky,“ říká dr. Hamidová. Různá řešení si kladou za cíl zpřesnit a usnadnit čtení snímků ze zobrazovacích metod. Žádný program není ani deklarován, ani schválen k tomu, aby nahradil při čtení snímků lékaře. Pomáhají lékařům hledat na snímcích anomálie a fungují tak trochu jako druhý názor. Některé dovedou snímky třídit tak, aby lékař ze všech nejdříve vyhodnotil ty, které byly aplikaci podezřelé. Pro mamografii takto například existují programy cmAssist, Transpara nebo SecondLook. Na snímky z magnetické rezonance nebo CT se zaměřují aplikace firem Aidoc, Zebra Medical, Icometrix, Viz.ai, Arterys, MaxQ‑AI.

Kromě zvyšování kvality v zobrazovacích metodách očekává dr. Hamidová největší dopad umělé inteligence ve zdravotnictví v oblasti výzkumu a vývoje, v nových cestách, jakými se zdravotní služby k pacientovi dostávají, zvýšení informovanosti jak poskytovatelů, tak i pacientů nebo v lepších možnostech sledování epidemií a pandemií.

V příštím čtvrtstoletí očekává, že se dočkáme chatbotů trénovaných klinickými lékaři tak, že budou plně použitelné pro roztřídění pacientů, diagnostiku a plánování zdravotní péče. A také že z dat z elektronických zdravotních záznamů dokážeme pomocí umělé inteligence předem odhadnout délku hospitalizace.

Ještě větší význam pro zdravotnictví než samotná umělá inteligence může mít podle dr. Hamidové jiná příbuzná nová technologie, a to počítačové zpracování přirozeného jazyka (NLP). Tato technologie směřuje k extrahování informací z mluveného slova do strukturovaného textu. Podle dr. Hamidové to může být technologie, která převrátí zdravotnictví naruby. „Má potenciál uvolnit čas 3 800 lékařů na péči místo psaní záznamů. Pokud bychom dokázali zaznamenat klinické konzultace, mělo by to také velký význam pro výzkum,“ uvedla dr. Hamidová.

Dále dr. Hamidová upozorňuje, že zdravotnické aplikace umělé inteligence nejsou perfektní, i když jsou slibné. Obecně má používání umělé inteligence ještě určitý prostor ke zlepšení, mimo jiné v reprodukovatelnosti jejího testování. Ve zdravotnictví pak je jednou z překážek, které ještě musí umělá inteligence překonat, nedostatek opravdu ověřených klinických dat a dat o výsledcích. Další výzvou je malá míra standardizace procesů napříč různými organizacemi. Kromě zlepšení v oblasti dat a metodiky pro umělou inteligenci bude také zapotřebí vypořádat se s etickými otázkami.

Jak zmínila dr. Hamidová, FDA v dubnu oznámila, že zvažuje nová pravidla pro schvalování zdravotnických prostředků založených na umělé inteligenci. To značí, že i regulátor se potřebuje novým technologiím přizpůsobit. FDA chce reagovat na příchod technologií, ve kterých se umělá inteligence učí nejen před uvedením na trh, ale postupně se učí i z dalších dat, která zpracovává při svém reálném chodu. „Hledáme postup, který by umožnil, aby se algoritmus měnil pomocí učení se v reálném světě, a přitom zajistil bezpečnost a účinnost softwaru při údržbě zdravotnického prostředku,“ vysvětluje v oficiálním stanovisku komisař FDA Scott Gottlieb. FDA chce mít možnost prověřit, jestli v reálném světě fungují zdravotnické prostředky s umělou inteligencí tak, jak se to jevilo před vstupem na trh.

Zdroj: MT