Dr Bertalan Mesko, lekar sa doktoratom iz genoma, i medicinski futurista, u prvih 100 autora na Amazonu, predviđa uticaj tehnologije na buduću zdravstvenu zaštitu:
Mnogo puta nakon mojih govora ljudi su me pitali da li bi, teoretski, algoritmi mogli biti bolji u postavljanju dijagnoze od lekara. Kao lekar, moram da branim umetnost medicine. Ali kao medicinski futurista, moram da izrazim svoje iskreno gledište. Postavljanje dijagnoze je umetnost. Mi ljudi nismo inženjerski proizvodi, pa samim tim merenje par parametara i podešavanje nekoliko dugmića neće dati dijagnozu i izlečiti bolest.
Deo umetnosti dijagnosticiranja je i posmatranje celog ljudskog bića. Načini na koji pacijent hoda, govori, miriše ili misli, važni su za konačnu dijagnozu. Drugi deo tačne dijagnoze je učenje i prikupljanje svih informacija relevantnih za pacijentov slučaj. Biti lekar podrazumeva obavezati se celoživotnom učenju. Lekari se često udubljuju u biomedicinske baze podataka recenziranih radova kako bi pronašli potrebne informacije. Normalna rutina u životu lekara jeste da bude u toku sa najnovijom literaturom u njegovoj oblasti interesovanja.
Ono što se poboljšava iskustvom, zahteva kreativnost i instikt, a tehnologija to nikada neće moći da zameni. Prenosni uređaji i usluge kućnog monitoringa mogu da mere dosta parametara, ali utisak lekara pri upoznavanju pacijenta je nezamenljiv.
Ni jedan lekar na svetu ne može biti savršeno ažuriran o nedavnim medicinskim dostignućima, s obzirom da postoji 25 miliona radova na Pubmed.com-u. Ni jedan lekar ne može biti potpuno siguran da je sakupio sve potrebne informacije koje slučaj zahteva. Da bi to uradili, potrebna je pomoć iz sveta tehnologije.
Računari koji praktikuju medicinu
Gari Kasparov je 1996. pobedio u šahovskom meču protiv IBM-ovog kompjutera Deep Blue. Godinu dana kasnije, IBM je poboljšao algoritme kompjutera i Kasparov je izgubio. Kasparov je tvrdio da bi on pobedio da je imao pristup istim bazama podataka kao kompjuter. Na osnovu Kasparovog predloga novi oblik šahovskog meča je uveden u Španiji 1998. Šahisti su igrali jedan protiv drugog pomoću šahovskog softvera. Čovek je taj koji je odlučivao o potezu, ali se timom smatrao par čovek-softver. To je bila dobitna kombinacija ljudske kreativnosti i moći računara.
Takve digitalne pomoći u medicini nije bilo, sve do sada. Watson, IBM-ov novi superkompjuter ima za cilj da popuni tu prazninu u medicini. Nakon što je pobedio dva veoma vešta igrača u televizijskom kvizu Jeopardy, klinike u SAD-u počele su da testiraju njegovu primenu u medicinskoj praksi. Prednost koju Watson nudi je sposobnost da pročešlja kroz kartone pacijenata, engleske udžbenike i milione medicinskih radova u postojećim bazama podataka i to samo u sekundama umesto decenijama. Njegovi algoritmi vode do predloga dijagnoza, kojima se dodeljuju moguće stope uspeha. Na kraju lekar donosi odluku, uz pomoć svih relevantnih informacija koje je dobio od Watsona.
Dve karakteristike Watsona su vredne pomena. On koristi prirodnu obradu jezika, što znači da može da razume i pisani i govorni jezik. Takođe koristi snažnu pitanje-odgovor tehnologiju. Može da započne razgovor i sazna nešto više tokom njega. S obzirom da medicinske prakse koriste različite elektronske medicinske kartone, Watson mora biti u stanju da razume i strukturisane i nestrukturisane podatke. Neki lekari prave zabeleške o pacijentu koji boluje od dijabetesa pominjući „dijabetes“ ili „T1D“ u kliničkom sažetku. Razumevanje prirodnog jezika znači razlikovanje beleški koje su važne od onih koje nisu u datom kontekstu .
Watson na onkologiji
MD Anderson Cancer Center je među prvim klinikama objavila da će početi sa korišćenjem Watsona. U onkologiji, mnogo studija se objavi svaki dan i slučaj svakog pacijenta je jedinstven zbog sposobnosti raka da mutira. Pronalaženje informacija relevantnih za slučaj određenog pacijenta je vrlo teško, bez obzira na to koliko iskustva lekar ima. Kada Watson pregleda pacijentov slučaj, on izlista predloge lečenja i svakom predlogu dodeli interval pouzdanosti koji se kreće od veoma niskog do veoma visokog. Istraživači sa MD Andersona su procenjivali Watson-ovu stopu uspeha i zaključili da je veoma efikasan. S obzirom da lekari ocenjuju predloge koje je Watson izneo, on se poboljšava sa svakim slučajem.
U maju 2015. godine počela je saradnja između Mayo klinike i Watson, Epic softverske kompanije koja se bavi elektronskim zdravstvenim kartonima. Epic ima 350 klijenata koji razmenjuju preko 80 miliona medicinskih zapisa godišnje, a Mayo klinika ima preko milion poseta pacijenata godišnje i sprovodi najmanje 1000 kliničkih ispitivanja u svakom trenutku. Koristiti Watsona da analizira ogromnu količinu podataka ili da odgovara na pitanje pacijenata deluje kao dobar korak napred. Jedan onkolog sa Mayo klinike naglasio je Watson-ov potencijal da obezbedi informacije kliničkih istraživanja kada god je to od ključne važnosti.
Zaključak
Superkompjuter postaje kognitivni računar kada pokušava da reprodukuju ponašanje ljudskog mozga kroz veštačku inteligenciju. Ljudska fiziologija je toliko kompleksna da mi možemo imati koristi od računara koji imitiraju način na koji razmišljamo i postavljamo pitanja. Takvi računari postaju bolji učenjem, baš kao i lekari, ali i brže napreduju.
Može li računar bolje da otkrije informacije bitne za pacijentov slučaj? Apsolutno. Može li da dijagnostikuje tačnije od lekara? Ne postoji razlog zašto to ne bi bilo moguće, iako ćemo morati da čekamo godinama, možda čak i decenijama za taj nivo preciznosti. Da li bi takvi algoritmi mogli da zamene lekara? Sumnjam. Njihova uloga će se promeniti, ali će oni uvek biti potrebni. Ako pitate pacijente da li žele da budu lečeni od strane računara ili osobe, većina će izabrati osobu. Mi smo društvena bića. Moramo da razgovaramo o našim zdravstvenim problemima ne samo radi uspostavljanja odgovarajuće terapije, već i zato što same reči mogu biti lekovite.
Trenutno ne postoji algoritam ili telefonska aplikacija za empatiju i razumevanje. Sigurno će biti nekih koji oponašaju način na koji mi pružamo empatiju, ali to nije smer aktuelnog razvoja.
Po prvi put u istoriji, donošenje odluke o slučaju pacijenta neće biti zasnovana na srećnom otkrivanju ključne informacije iz mnoštva medicinskih baza podataka. Sa kognitivnim računarstvom, lekari će umesto da se fokusiraju na tastaturu i monitor, moći da se fokusiraju da pomognu svojim pacijentima.
Praksa medicine ostaje umetnost, ali njene boje se mogu mešati pomoću algoritma ukoliko je slikar i dalje čovek.
Izvor: Medical Futurist
