Rok 2023 w technologiach dla zdrowia. AI rozdaje karty

Choć generatywna sztuczna inteligencja zadebiutowała jesienią 2022, rok 2023 przyniósł nowe narzędzia i zaskakujące badania nad AI. Jedno z nich odbiło się szczególnie szerokim echem w mediach. Chodzi o opracowanie „Comparing Physician and Artificial Intelligence Chatbot Responses to Patient Questions Posted to a Public Social Media Forum” („Porównanie odpowiedzi lekarzy i chatbotów sztucznej inteligencji na pytania pacjentów opublikowane na publicznym forum mediów społecznościowych”), które ukazało się w kwietniu 2023 r. na łamach czasopisma naukowego „JAMA Network”. Wynika z niego m.in., że odpowiedzi ChatGPT na pytania pacjentów były niemal 10 razy bardziej empatyczne niż udzielane przez lekarza-człowieka. Do tego jakość odpowiedzi AI była 3,6 razy wyższa niż w przypadku człowieka.

Od razu pojawiły się pytania, czy to zapowiedź zastąpienia lekarzy przez AI. Oliwy do ognia dolała sprawa z jesieni tego roku, gdy prasa opisała historię czteroletniego chłopca. 17 lekarzy w okresie trzech lat nie potrafiło zdiagnozować u niego zespołu pępowinowego. Zrobił to ostatecznie ChatGPT, gdy zdesperowana matka wpisała objawy i wyniki badań do systemu AI.

W obydwu przypadkach wniosek powinien być jeden: generatywna sztuczna inteligencja z powodzeniem wypełni lukę w opiece nad pacjentami i stanie się drugą parą oczu lekarza. Jeśli ChatGPT potrafi poprawnie odpowiadać na pytania pacjentów zadawane na forach internetowych, niech to robi, wyręczając lekarza. Ochrona zdrowia cierpi z powodu chronicznego niedoboru kadr medycznych i wsparcie AI może okazać się długo oczekiwaną pomocą w obsłudze prostych przypadków klinicznych, gdy nie jest potrzebne zaangażowanie lekarza-człowieka. ChatGPT ma dostęp do dużo większej wiedzy niż lekarz ograniczony możliwościami kognitywnymi ludzkiego umysłu. Ale lekarz ma doświadczenie, stawia diagnozę nie tylko na podstawie suchych danych, ale kierując się holistyczną oceną stanu zdrowia pacjenta, którego widzi, słyszy i obserwuje w gabinecie lekarskim. Lekarz daje pacjentowi wsparcie psychiczne, którego nie może zaoferować nawet najdoskonalszy algorytm.

AI i lekarz razem mogą stworzyć harmonijny tandem, w którym każda strona ma inne, wzajemnie uzupełniające się kompetencje. Dlatego sztuczna inteligencja nie jest ani zagrożeniem, ani konkurencją dla lekarzy. Jest po prostu kolejnym narzędziem, takim jak stetoskop albo urządzenia diagnostyczne, poszerzającym możliwości człowieka.

ChatGPT potrafi diagnozować pacjentów, sugerować sposób leczenia, opracowywać zalecenia profilaktyczne, podpowiadać pacjentom, jak się zdrowo odżywiać i zapobiegać chorobom. Ale AI może też „halucynować”, czyli zmyślać fakty i do tego upierać się, że ma rację. Dlatego zawsze to lekarz – tak samo jak doświadczony pilot w samolocie sterowanym nowoczesnymi systemami nawigacji – musi podejmować ostateczną decyzję. Dzięki AI będzie to decyzja oparta na faktach i najnowszych doniesieniach naukowych oraz kompleksowej analizie historii choroby.

Można się spodziewać coraz dokładniejszych modeli AI dla medycyny. Przykładowo, Med-PaLM (duży model językowy od Google) zdał egzamin medyczny w USA, odpowiadając na około 83 proc. pytań poprawnie. Niektóre badania mówią nawet o 90 proc. W przeciwieństwie do ChatGPT, Med-PaLM trenowany jest na danych z bibliotek medycznych i prac naukowych, zapewnia więc jeszcze większą precyzję diagnozowania. Czy wkrótce tego typu modele zostaną zakwalifikowane jako wyroby medyczne i staną się elementem pracy każdego lekarza? To pytanie pozostaje na razie bez odpowiedzi, bo postęp AI jest tak szybki, że trudno o wiarygodne prognozy. 

Koniec EDM, jaką znamy

Każdy lekarz wie, jak ważna w diagnozowaniu i leczeniu jest skrupulatnie prowadzona dokumentacja medyczna. Jednak wprowadzanie danych do elektronicznej dokumentacji medycznej nie należy do ulubionych czynności medyków. Wystukiwanie informacji na klawiaturze, przechodzenie od zakładki do zakładki, klikanie w kolejne komunikaty – praca z EDM jest uciążliwa i kradnie lekarzowi czas, który mógłby poświęcić na rozmowę z pacjentem. Jest szansa, że to się wkrótce zmieni.

W 2023 r. pierwsi dostawcy systemów IT z USA zaczęli wprowadzać do EDM rozwiązania bazujące na AI. Przykładowo elektroniczna dokumentacja medyczna nowej generacji, oparta na systemach transkrypcji mowy na tekst, „przysłuchuje się” rozmowie lekarza z pacjentem, rozpoznaje grupy danych, które są automatycznie wprowadzane do jej odpowiednich pól. Lekarz musi jedynie zatwierdzić podsumowanie przygotowanie przez sztuczną inteligencję. Za pomocą poleceń głosowych można wystawić receptę, skierowanie i poprosić system o napisanie zrozumiałym językiem podsumowania wizyty dla pacjenta.

AI zintegrowana z EDM wprowadza też zupełnie nowy sposób pracy z dokumentacją pacjenta. Lekarz nie będzie musiał już przeglądać kilku zakładek, aby sprawdzić historię choroby. Wystarczy poprosić sztuczną inteligencję o najważniejsze dane, np. przygotowanie wykresu ciśnienia krwi z ostatnich 10 lat w zestawieniu z zażywanymi lekami. Zastosowanie AI do analizy EDM jest istotne jeszcze z jednego punktu widzenia: w masie danych (o rozpoznaniu, chorobie, stosowanych lekach i wynikach badań laboratoryjnych) informacje wpisywane jako luźne notatki giną i rzadko kiedy lekarze zaglądają do nich ponownie. A mogą one zawierać wskazówki i informacje determinujące sposób komunikacji z pacjentem lub ważne dla decyzji klinicznych. AI w kilka sekund przejrzy gigabajty danych i przygotuje krótkie podsumowanie, co lekarzowi zajęłoby kilka godzin.

Sztuczna inteligencja wypełnia też powoli lukę, jaka powstaje w opiece nad pacjentem między wizytami. Pacjent chory przewlekle widzi się z lekarzem przez około 15 min raz na kilka miesięcy. 15 min z 43 200 min w 30-dniowym miesiącu. Pozostałe 43 185 min to czas, kiedy pacjent jest sam na sam z chorobą: swoimi obawami i wątpliwościami, pytaniami dotyczącymi wyników nowych badań, dylematami, czy leczenie jest na dobrej drodze. W tym czasie chatboty korzystające z AI będą pełniły rolę mentorów i doradców dostępnych przez całą dobę. Przykładem jest Dave, pierwszy na świecie mentor dla pacjentów onkologicznych, albo Woe-bot – chatbot oparty na podstawach terapii kognitywno-behawioralnej. W żadnym wypadku nie chodzi o zastępowanie lekarzy, ale o połączenie poszatkowanych dotychczas punktów opieki w jedną spójną podróż pacjenta.

Rok 2024: transformacja ochrony zdrowia przyspieszy

W nowym roku można się spodziewać fali kolejnych rozwiązań opartych na AI dla ochrony zdrowia: cyfrowych doradców pacjentów, systemów wspomagania decyzji klinicznych, narzędzi automatyzujących prace administracyjne, np. tworzenie EDM, chatbotów, systemów klasy Ambient Clinical Intelligence (zbierających dane z otoczenia, np. podczas wizyty pacjenta z pomocą). Sztuczna inteligencja w medycynie przestanie być kojarzona wyłącznie z radiologią i będzie dostępna dla każdego lekarza. Po okresie eksperymentowania i pilotaży prowadzonych w dużych ośrodkach akademickich wdrażanie AI do praktyki lekarskiej nabierze tempa.

Już teraz wielu lekarzy eksperymentuje z ChatGPT, a jego możliwości robią wrażenie, o czym można m.in. przeczytać w książce wiceszefa Microsoftu Petera Lee „Rewolucja AI w medycynie. GPT-4 i nie tylko” („The AI Revolution in Medicine. GPT-4 and Beyond”).

Nie tylko AI zdominuje ochronę zdrowia. Sektor ten od dawna jest w kręgu zainteresowań biznesowych dużych firm technologicznych. Z końcem 2023 r. Amazon – światowy gigant sprzedaży detalicznej – ogłosił wprowadzenie nowej usługi: wirtualnej opieki zdrowotnej w abonamencie za 99 dol. rocznie (na razie tylko w USA). Apteka Amazona oferuje np. bezpłatnie wybrane leki w abonamencie za 5 dol. miesięcznie. Wygodnie i bez kolejek, a do tego z perfekcyjną obsługą klienta, z jakiej znana jest firma. 

Każda kolejna generacja smartwatchy i smartfonów Apple’a, Samsunga lub Huawei ma nowe funkcje związane ze zdrowiem. Przyzwyczailiśmy się, że inteligentne zegarki mierzą tętno, EKG, temperaturę ciała, jakość snu, aktywność fizyczną. W kolejce czekają m.in. monitoring ciśnienia i poziomu glukozy we krwi. Ich wprowadzenie jest już tylko kwestią czasu. Badania przeprowadzane do niedawna tylko w gabinecie lekarskim i laboratorium medycznym można coraz częściej wykonać w domu, a startupy z całego świata pracują nad kolejnymi innowacjami, m.in. inteligentnymi toaletami wykonującymi regularne badania moczu, systemami wykrywającymi choroby na podstawie próbek głosu. 

Kwiecień 2024 może się okazać najważniejszą datą w rozwoju wirtualnej rzeczywistości. To właśnie wtedy do sprzedaży trafią zapowiadane od kilku miesięcy okulary VR Apple Vision Pro. Dla lekarzy może to oznaczać zupełnie nową jakość np. udzielania wirtualnych porad, przygotowywania i wykonywania operacji chirurgicznych, kształcenia medycznego. Okulary mają 14 wbudowanych kamer, system mikrofonów i innych czujników, mogą monitorować wiele nowych biomarkerów zdrowia – obraz siatkówki oka, głos, ruchy ciała itd. Pacjenci zyskają zupełnie nowe opcje terapeutyczne dzięki wirtualnym sesjom relaksacyjnym i edukacyjnym, dostosowanym do indywidualnych potrzeb i jednostek chorobowych.

Koniec roku 2023 przyniósł jeszcze jedną innowację zasługującą na wzmiankę. Chodzi o AiPin – małe urządzenie dopinane do ubrania, wyposażone w kamerę i głośnik, które ma zastąpić smartfon. Polecenia wydawane są za pomocą głosu i gestów, a nie dotyku – jak w przypadku smartfonów. Informacje mogą być wyświetlane na dłoni albo przekazywane głosowo prosto do ucha. Łatwo sobie wyobrazić taki gadżet podczas obchodu szpitalnego, gdy kamera rozpoznaje pacjenta, a następnie informuje o zmianach parametrów jego stanu zdrowia.

2023 był rokiem, w którym wszystkich nas zaskoczyło tempo rozwoju sztucznej inteligencji. 2024 będzie z kolei czasem wprowadzania do ochrony zdrowia praktycznych rozwiązań opartych na AI i postępującej konwergencji technologii, czyli przenikania się i łączenia różnych innowacji, takich jak sztuczna inteligencja, rzeczywistość wirtualna i rozszerzona, technologie ubieralne, asystenci głosowi.