Sztuczna inteligencja w medycynie
Rozwojowi sztucznej inteligencji (SI), zdaniem prof. Marcina Moniuszko, rektora Uniwersytetu Medycznego w Białymstoku, towarzyszy szereg nieuzasadnionych lęków. Tymczasem jest ona bliżej nas, niż nam się wydaje: w telefonach, bankowości, algorytmach kierujących mediami społecznościowymi. Jest, oczywiście, i w medycynie.
- Czy lęki przed rosnącą rolą SI są uzasadnione? - pytał po wielokroć w wykładzie o wciąż rosnącej roli sztucznej inteligencji i nowych technologii w medycynie rektor UM w Białymstoku. Wykład wygłoszony został w z okazji otwarcia XXV Zjazdu Polskiego Towarzystwa Neurologicznego.
Zdaniem naukowca, te lęki są uzasadnione, jeśli SI uzyskałaby autonomię wyższego rzędu i byłaby w stanie wymknąć się spod kontroli. Czy to realne zagrożenie? Być może tak.
- Dlatego warto dać szansę państwom, systemom, organizacjom, by strzegły nas przed zagrożeniami, ale warto też nie wylać dziecka z kąpielą – nie każdy rodzaj SI jest zagrożeniem. Czasem w prosty sposób ulepsza nam życie – przekonuje prof. Moniuszko.
Ekspert zwraca uwagę, że potocznie SI wyobrażamy sobie jako humanoidalne roboty. Również w medycynie roboty dziś to już nic nadzwyczajnego. To wciąż drogie rozwiązanie, ale wręcz niezbędne, doskonałe narzędzie pozwalające zwiększyć precyzję, a więc zmniejszyć występowanie zdarzeń niepożądanych.
Lekarz przypomniał, że o skuteczności SI decyduje nie tyle kreatywny informatyk, ile to, na jakich bazach danych to narzędzie było wykarmione, zdobywało swoją „mądrość”, zatem im wyższe jakościowo zbiory danych, tym większa szansa, że narzędzie będzie się lepiej sprawdzało w prawdziwym życiu.
- Nie możemy sobie pozwolić, abyśmy do pacjentów wyszli z rozwiązaniami o szumnej nazwie „sztuczna inteligencja”, ale wykarmiona na słabych zbiorach danych. Na to nas nie stać. Będziemy bowiem mieli bezsensowne odpowiedzi, jak w starej wersji chat GPT, który starał się być miły, dać odpowiedź, choćby bezsensowną. Zawsze trzeba zachować dystans i krytycyzm, by nie poddać się manipulacji. To bardzo trudne – zapewnia naukowiec z Białegostoku.
Gdzie w medycynie stosuje się już SI?
Najbardziej realnie narzędzia SI są wykorzystywane tam, gdzie zbiory danych stosunkowo łatwo usystematyzować. Na początku rozwoju SI wiele rozwiązań pojawiło się w radiologii, w diagnostyce histopatologicznej. Te dane łatwiej uporządkować niż np. opisy lekarskie pochodzące z wywiadów z pacjentem czy badania przedmiotowego.
- Im zbiór danych większy, tym bardziej precyzyjnie będzie postawiona odpowiednia diagnoza, zaproponowana terapia. Mamy przykłady w histopatologii. Również neurologia zaczęła z tego narzędzia czerpać pełnymi garściami. Doniesienia o pacjentach z SM – powstają rozwiązania oparte o analizę setek, tysięcy obrazów radiologicznych pacjentów w określonym stadium choroby, poddawanym określonym formom leczenia po to, żeby zbudować ogromny zasób danych. Następnie te dane są przeprocesowane przez właściwy algorytm, a to sprawia, że uczą się rozróżniać pewne sytuacje. To nie magia, to analiza danych – mówił prof. Moniuszko.
Algorytmy weszły również w świat pacjentów po różnego rodzaju udarach. Triumfem informatycznym jest zamknięcie tego wszystkiego w aplikacji mobilnej, która umożliwia radiologowi, lekarzowi otrzymanie surowego obrazu radiologicznego, we własnym telefonie przetransformowanie obrazu, w sposób, który umożliwia stwierdzenie, która tętnica w danym momencie uległa niedokrwieniu.
- W idealnym świecie taka informacja jest przekazywana do innych specjalistów i personelu pielęgniarskiego i na tej podstawie przyspiesza się komunikacja. Dwukrotnie skróci to czas do podjęcie reakcji. A w przypadku udarów czas jest niezwykle ważny – mówi prof. Moniuszko.
Dane pacjenta a SI
Kłopot z danymi polega na tym, że są w różny sposób tworzone, gromadzone, zabezpieczane, nie są usystematyzowane, tworzone na innym systemie informatycznym.
- Wciąż nie są wypracowane reguły bezpiecznego, rozsądnego wykorzystania danych na temat pacjentów. One muszą być bezpieczne. Wierzę, że te kwestie ulegną znormalizowaniu. Po to, aby naukowcy pracujący w szpitalach klinicznych, dużych uczelniach medycznych, instytutach badawczych, mogli jak najlepiej przysłużyć się pacjentom – mówi rektor UM w Białymstoku.
- Białystok też próbuje inwestować w tego typu dane. Ma jednak tylko 300 tys. mieszkańców, a „małe miasteczka” chińskie mają po kilka, kilkanaście milionów obywateli. Nie stworzymy nowych rozwiązań, bijąc ich liczbą pacjentów. Chodzi raczej o innowacyjność, ale też o głębokość, kompleksowość danych. To zaś wymaga ciężkiej pracy – przekonuje rektor UM Białystok.
Opowiada o badaniu Białystok Plus, w którym biorą udział nie tylko ludzie w sposób oczywisty chorzy onkologicznie czy metaboliczne, ale wylosowani do badania: pacjenci z cukrzycą, po przechorowaniu COVID-19.
- Badamy ich na poziomie genomowym, metabolicznym. Ciężką pracą zespołową tworzymy zbiór danych, żeby je później zintegrować. Tu jest potrzebna współpraca z informatykami, a także z bioinformatykami. Musimy nauczyć się wspólnego języka, musimy zacząć rozumieć, co do siebie mówimy. To jakoś nam się udaje. Genetyka i genomika to nie jest już dziś luksus w medycynie, podobnie jak robotyka – przekonuje prof. Moniuszko.
- W Białymstoku wykonaliśmy badania pacjentów z COVID-19. Pokazaliśmy, że oprócz wieku, masy ciała, także płeć męska jest ważnym czynnikiem zwiększającym ryzyko ciężkiego przebiegu choroby. Wariant genetyczny związany z chromosomem trzecim zwiększał blisko dwukrotnie ryzyko ciężkiego przebiegu COVID-19 – opowiada prof. Moniuszko.
Jego zdaniem Polska jako duży kraj ma ogromne możliwości badań na styku medycyny i SI. Powód jest prozaiczny.
- Mamy dużo chorych. Te duże zbiory danych mogą być skarbem, który poprawi los kolejnych chorych – podsumowuje prof. Moniuszko.
Beata Igielska, zdrowie.pap.pl
Źródło:
Prof. Marcin Moniuszko, rektor Uniwersytetu Medycznego w Białymstoku, wykład wygłoszony w czasie otwarcia XXV Zjazdu Polskiego Towarzystwa Neurologicznego o wciąż rosnącej roli sztucznej inteligencji i nowych technologii w medycynie, Białystok 2024.09.11.
