Pitate li stručnjake za umjetnu inteligenciju, točnije njih 352 koji su tijekom 2015. godine održali predavanja o strojnom učenju te neuronskim mrežama i koji su sudjelovali u istraživanju znanstvenice Katje Grace sa Sveučilišta Oxford, negdje 2055. godine bolesti oka liječit će umjetno inteligentni strojevi, i to će raditi bolje nego što to ljudi rade danas. Temelji za robotsko preuzimanje medicine već se postavljaju. Moraju i oni negdje početi, reklo bi se. I počeli su.
DeepMind, britanska tvrtka koja se bavi umjetnom inteligencijom (u vlasništvu Googlea od 2014. godine), Klinika za oči Moorfields i istraživači s londonskog University Collegea stvorili su umjetno inteligentni sustav koji je na daljnje liječenje bolesti oka uspio ispravno uputiti pacijente s 50 različitih bolesti, i to je učinio s 94-postotnom točnošću, što je ili jednako ili bolje od svjetskih stručnjaka specijaliziranih za liječenje očiju. Sustav je u dvije faze analizirao snimke mrežnice nastale uz pomoć optičke koherentne tomografije (OCT) – dijagnostičke metode koja se koristi za razvrstavanje pacijenata s oboljenjima oka u četiri kategorije: hitno, djelomično hitno, rutinski i promatranje.
Kako je objašnjeno u članku objavljenom sredinom kolovoza u časopisu Nature Medicine, u prvoj fazi analize pet odvojenih sustava strojnog učenja, uvježbanih na 877 kliničkih snimaka, stvorilo je pet karata tih OCT snimaka. U drugoj fazi analize drugih pet odvojenih sustava strojnog učenja, izvježbanih na 14.884 kliničkih snimaka dobivenih od 7621 pacijenta, analiziralo je tih pet karata te je svaki od tih pet sustava temeljem tih analiza izdao uputnicu za daljnje liječenje. Tih je pet uputnica potom spojeno u jedan rezultat, a uz njega je priložen i postotak sigurnosti u odluku. U slučaju da je sustav stvorio dvosmisleni rezultat, liječnici mogu na uvid dobiti i karte i rezultat kako bi mogli sami interpretirati i objasniti uputnicu za daljnje liječenje.
“Tehnologija koju razvijamo dizajnirana je kako bi pacijenti koji hitno moraju na liječenje što prije došli pred liječnika. Ako bolesti oka možemo ranije dijagnosticirati i izliječiti, to nam daje šansu da ljudima spasimo vid”, rekao je doktor Pearse Keane, oftalmolog u Moorfieldsu. “Umjetna inteligencija potencijalno može ubrzati procese dijagnosticiranja bolesti i sugeriranja terapija”, dodao je Robert Dufton, čelni čovjek dobrotvorne udruge pri Moorfieldsu.
No, dobro. Jedno je dijagnosticiranje bolesti i sugeriranje terapije – što je s operiranjem, drugom ključnom komponentnom gotovo svake grane medicine? Roboti su spremni i to preuzeti, bez brige. Urolog Jaime Wong, vodeći konzultant u odjelu za razvoj tvrtke Intuitive Surgical, 62 milijarde vrijedne tvrtke poznate po svojim robotima za operativne zahvate Da Vinci, smatra da će umjetna inteligencija igrati ključnu ulogu razvoju kirurških tehnika.
“Kirurgija se digitalizira, od stvaranja slika preko pokreta do senzora i sve se to pretvara u podatke. Umjetno inteligentni sustavi mogu obraditi jako velike količine podataka i mi gledamo kako da segmentiramo zahvate. Primjerice, vjerujemo da uz pomoć tih procesa možemo smanjiti broj nenamjernih ozljeda koje se dogode tijekom zahvata”, pojašnjava Wong.
Intuitive Surgical svojim je Da Vincijima pokazao da se digitaliziranjem kirurških zahvata može zaraditi ozbiljan novac i zbog toga bi već iduće godine trebali dobiti konkurenciju u vidu robota Verb koji zajedničkim snagama razvijaju Google i Johnson & Johnson.
Prema najavama iz tvrtki koje ga razvijaju, Verb bi trebao biti “kombinacija robotike, naprednih instrumenata i vizualizacije, spojivosti i podataka”. Google i Johnson & Johnson nastojat će demokratizirati kirurgiju te planiraju podići broj operativnih zahvata koje izvode roboti s pet posto na 75 posto. Wong kaže da se raduje konkurenciji, nečemu s čime se približno 4000 Da Vincija diljem svijeta do sada nije moralo susresti. “Mislim da to samo potvrđuje da je ono što radimo već 20 godina pravi put”, rekao je.
CMR Surgical se također planira uključiti u tržište robotima potpomognute kirurgije sa svojim robotom Versiusom koji bi na tržište trebao doći do kraja ove godine. Direktor tvrtke Martin Frost smatra da bi kroz nekoliko godina umjetna inteligencija uz pomoć robota mogla “sama” izvršavati neke operativne zahvate. “Napredujemo malim koracima. Daleko smo još od toga da će strojevi samostalno i bez ljudske pomoći dijagnosticirati i liječiti ljude”, kaže Frost.
Daleko smo možda od potpunog preuzimanja, međutim tržišna kretanja i uspjesi kakve postižu DeepMind pokazuju da je umjetna inteligencija već ušla u medicinu i da je to napravila na jedan održiv način.
Konzultantska tvrtka Accenture predviđa da će vrijednost tržišta umjetno inteligentne medicine u Sjedinjenim Američkim Državama do 2021. godine narasti na 6,6 milijardi dolara. Obećavajući su to podaci kad se uzme u obzir da je 2014. godine tržište vrijedilo samo 600 milijuna dolara.
Iz Accenturea također predviđaju da će primjena umjetne inteligencije u medicini rezultirati uštedom od 150 milijardi dolara u troškovima do 2026. godine. Primjerice, na polju robotima potpomognute kirurgije moglo bi se tako uštedjeti 40 milijardi dolara, implementacija virtualnog sestrinstva mogla bi dovesti do uštede od 20 milijardi dolara, a umjetna inteligencija bi mogla administraciji uštedjeti 17 milijardi dolara.
Britanski sustav za javno zdravstvo National Health Service (NHS) već sada se koristi alatom HeartFlow (razvijen na američkom Sveučilištu Stanford) koji uz pomoć umjetne inteligencije na temelju slika nastalih računalnom tomografijom (CT) stvara personalizirani trodimenzionalni model srca i krvotoka oko srca. Liječnici na temelju tog modela mogu vidjeti kako određene blokade ometaju protok krvi i kako se takvi slučajevi najbolje mogu liječiti, ako ih uopće treba liječiti. Više od pola pacijenata koji su podvrgnuti HeartFlow analizi izbjeglo je angiogram – čest, ali invazivan i za javno zdravstvo skup zahvat.
Konzultanti nadalje smatraju da bi umjetna inteligencija najviše mogla pomoći u rješavanju problema koji nastaju uslijed nedostatka radne snage, među kojima je i problem dostupnosti kvalitetne medicinske usluge, ali i da bi institucije mogle postati učinkovitije i spremnije odgovoriti na izazove moderne medicine.
No, ako pitate Američku liječničku komoru (AMA), umjetna inteligencija u medicini nije nužna i neće značajno pridonijeti dobrobiti pacijenata. “Kombinirajući umjetno inteligentne sustave i nezamjenjive ljudske liječnike pacijentima može pružiti njegu koju ni jedni ni drugi pojedinačno ne mogu. No, moramo precizno definirati kako ćemo se suočiti s dizajnerskim, evaluacijskim i implementacijskim izazovima koji dolaze s tom tehnologijom, budući da se ona sve više i više integrira u sadašnju brigu za pacijenta”, rekao je član vijeća AMA-e Jesse Ehrenfeld.
I premda su iz AMA-e priznali da je tehnologija obećavajuća i da može pomoći u određenim situacijama, naglasili su da je iznimno skupa te da zahtijeva unapređenje postojeće infrastrukture. Ako je američka infrastruktura neadekvatna, što bi tek iz AMA-e rekli na situaciju u Hrvatskoj gdje se, prema podacima iz 2016. godine, pluća snimaju na uređajima iz 1972. godine i gdje je polovica uređaja za CT i trećina uređaja za magnetsku rezonanciju (MR), kako kažu iz Hrvatske liječničke komore, “zrela za muzej”.
“Umjetna inteligencija trebala bi se financirati kao dodatak primarnoj medicinskoj brizi kako bi od nje koristi imali oni pacijenti kojima ona stvarno treba. Umjetna se inteligencija ne smije ukomponirati u brigu za svakog pacijenta”, kažu iz AMA-e.
Premda to nisu eksplicitno spomenuli, AMA bi vjerojatno htjela da se umjetna inteligencija koristi kada se pacijentu naočigled ne može nikako drukčije pomoći, što se i dogodilo u kolovozu 2016. kada je IBM-ov umjetno inteligentni sustav Watson jednoj ženi u Japanu ispravno dijagnosticirao tip leukemije nakon što to liječnici nisu uspjeli. Watson je do dijagnoze došao tako što je njezin karton u samo nekoliko minuta usporedio s 20 milijuna onkoloških nalaza.
Uz dotrajalu infrastrukturu, drugi vodeći razlog nedovoljne raširenosti umjetne inteligencije u medicini svakako je taj da su medicinske ustanove i profesionalci skeptični prema načinu na koji ti umjetno inteligentni sustavi prikupljaju i evaluiraju podatke. Naime, većina umjetno inteligentnih sustava u svojoj suštini funkcionira na principu “crne kutije” – predmeta, uređaja ili sustava koji se promatra isključivo u kontekstu podražaja i odgovora na taj podražaj.
Primjerice, može se dogoditi da nečija krvna slika sugerira da je osoba teško bolesna, a da je umjetna inteligencija tu osobu klasificirala kao pacijenta niskog prioriteta samo zato što se ta konkretna bolest može učinkovito izliječiti. Crna kutija vam neće odgovoriti kako se došlo do tog odgovora. “Da bi umjetna inteligencija bila učinkovita, liječnici njome moraju znati rukovati, a to znači da ćemo buduće liječnike morati obučavati da znaju raditi s algoritmima koji će im pomagati u liječenju pacijenata”, objašnjava Ehrenfeld.
I dok se čeka da liječnici postanu tečni u umjetnoj inteligenciji i da se infrastruktura modernizira, farmaceutska je industrija u umjetnoj inteligenciji pronašla idealnu suradnicu.
Vodeće tvrtke poput Pfizera, Sanofija i Genentecha već se sada koriste ili planiraju koristiti umjetnom inteligencijom kako bi što više smanjile cijenu razvoja novog lijeka koja, prema pisanju Naturea, danas iznosi otprilike 2,6 milijardi dolara.
Pfizer planira uz pomoć IBM-ova Watsona tražiti nove imuno-onkološke lijekove dok će Sanofi s umjetno inteligentnim sustavom tvrtke Exscientia probati osmisliti nove terapije za bolesti metabolizma. Američka tvrtka za biotehnologiju Berg izradila je model za identificiranje prethodno nepoznatih mehanizama raka testiranjem više od tisuću zdravih i rakom pogođenih stanica.
Zagovornici upotrebe umjetne inteligencije za razvoj novih lijekova i terapija poput Pfizera, Sanofija i Berga smatraju da će njihovo stvaranje u budućnosti biti jeftinije i brže te da će sami lijekovi i terapije biti učinkovitiji. “Naglavačke smo okrenuli sustav za otkrivanje lijekova. Napustili smo metodu pokušaja i pogrešaka te se okrenuli pacijentu kako bismo došli da boljih hipoteza”, kaže Bergov suosnivač i čelni čovjek Niven Narain.
Na ovogodišnjem Svjetskom forumu medicinskih inovacija (WMIF) izlagači su istaknuli cijeli niz područja koja bi umjetna inteligencija mogla, rječnikom startupa, “poremetiti”. Predviđaju tako da bi umjetna inteligencija mogla eliminirati potrebu za uzimanjem uzoraka tkiva jer će uređaji za skeniranje ljudskog tijela biti toliko precizni da liječnici jednostavno neće morati dijagnoze potvrđivati uzorcima.
Svjetska zdravstvena organizacija kaže da u svijetu nedostaje više od pet milijuna liječnika te da zbog toga više od pola čovječanstva nema pristup najosnovnijim medicinskim uslugama. Prema jednom od izlaganja, umjetna inteligencija bi mogla raditi jednostavnije pretrage kao što je skeniranje pluća kako bi se utvrdilo boluje li osoba od tuberkuloze. Umjetna inteligencija bi također mogla pomoći olakšati administrativne poslove kao što su unošenje podataka u kartone ili diktiranje anamneze. U tome bi liječnicima mogli pomagati i virtualni asistenti poput Siri ili Alexe budući da do nekog podatka mogu doći dok liječnik pacijentu mjeri tlak ili provjerava grlo.
Umjetna bi inteligencija mogla ranije identificirati pacijente kod kojih postoji rizik da će razviti otpornost na antibiotike, a na WMIF-u je također rečeno da bi se umjetnom inteligencijom mogli unaprijediti alati kojima se analiziraju patološki nalazi, prema patologu Jeffreyju Goldenu iz bostonske bolnice BWH, izvori 70 do 75 posto svih podataka koji se nalaze u kartonu pacijenta i baza za 70 posto svih liječničkih odluka.
No nema garancije da će se umjetna inteligencija nastaviti razvijati tempom kojim se trenutačno razvija. Google Translate još uvijek pacerski griješi u jezično zamršenim situacijama, a da ne govorimo o tome da neke riječi tijekom prijevoda uopće ne prepoznaje. Neke su tvrtke upravo zbog neizvjesne budućnosti umjetne inteligencije odlučile maksimalno iskoristiti njezine sadašnje mogućnosti.
Tvrtka Babylon Health iz Londona uz pomoć vlastitog umjetno inteligentnog sustava i liječnika iz 60 zemalja svijeta za 50 britanskih funti godišnje (411 kuna) svojim pretplatnicima (prema podacima iz kolovoza 2017. ima ih milijun diljem svijeta) nudi medicinske usluge kao što su personalizirane procjene zdravstvenog stanja, savjetovanje o liječenju i konzultacije s liječnikom u svako doba dana i noći. “Kao liječnik u klinici pacijenta ću možda vidjeti jednom. Neću uvijek imati vremena napraviti kontrolni pregled”, rekao je medicinski direktor tvrtke dr. Mobasher Butt u razgovoru za DW. Ako je slučaj hitan, dr. Butt će tek onda nazvati i provjeriti kako se pacijent oporavlja. Inače jednostavno ne stigne. Tu na scenu stupa umjetna inteligencija koju su razvili u Babylon Healthu. “Naš umjetno inteligentni sustav može prosuditi kada liječenje treba završiti i tada može pacijentu poslati poruku kako bi provjerio je li terapija bila uspješna”, dodaje Butt. Komunikacijske rupe između pacijenta i liječnika popunjava umjetna inteligencija koja se u “razgovoru” s pacijentom oslanja na 530 milijuna jedinica recenziranih medicinskih podataka koje je odabrao Babylonov tim za “bazu znanja”.
Najbolji aspekt implementacije umjetne inteligencije u medicini, a i šire, vjerojatno je najbolje sažeo David Ferrucci, doktor računalnih znanosti iz tvrtke Bridgewater Associates te jedan od suosnivača IBM-ova umjetno inteligentnog računalnog sustava Watson. On smatra da će nam umjetna inteligencija primarno pomoći u donošenju boljih odluka. “Računala će nam dati širu perspektivu, imat ćemo bolji, da tako kažem, periferni vid. Neće nam dopustiti da nešto propustimo, a istovremeno će nam omogućiti da ispitamo više mogućih ishoda određene situacije”, rekao je Ferrucci.
Kada je riječ o pitanjima života i smrti, kao što je u medicini, dvije glave su uvijek bolje od jedne. Ili u ovom slučaju, milijuni virtualnih glava.