AI na straży życia. Medyczny przełom dzieje się na naszych oczach

Przebojem platformy streamingowej Apple TV jest serial "Pluribus", co niezbyt zgrabnie przetłumaczono na język polski jako "Jedyna". Ludzkość jest w nim połączona jedną, wspólną jaźnią, spajającą w zbiorowym umyśle wiedzę i wspomnienia niemal każdego człowieka. Gdy wszyscy mogą zastąpić wszystkich, niepozorny nastolatek będzie z powodzeniem pilotować samolot czy przejmować obowiązki neurochirurga, dysponując jego wiedzą i doświadczeniem.

Namiastką jednego z aspektów serialowej rzeczywistości jest gałąź informatyki znana jako big data, pozwalająca na przetwarzanie gigantycznych ilości informacji. Dane te – odpowiednio opracowane i ustrukturyzowane – stanowią "paliwo" dla AI, oferując niemal całą, utrwaloną w różny sposób wiedzę ludzkości.

W rezultacie zasilona (w wielu przypadkach nielegalnie i z lekceważeniem praw autorskich) światową literaturą sztuczna inteligencja wygeneruje nam – o ile odpowiednio sformułujemy nasze oczekiwania – alternatywną "Iliadę", wiersz w stylu Byrona albo 12 krótkich żartów, które mógłby opowiedzieć przy stole młodociany krasolud. A gdyby, zamiast literatury, podsunąć AI dane medyczne?

Pytanie to nie stanowi już zagadki, bo sztuczna inteligencja nie tylko jest w medycynie wykorzystywana, ale w szybkim tempie ją zmienia, oferując możliwości, o których jeszcze niedawno lekarze i pacjenci mogli wyłącznie marzyć. AI jako diagnosta analizujący zdjęcia RTG? Dobierający optymalne leki? Szacujący ryzyko wystąpienia różnych chorób? Proszę bardzo, dziś to żadna nowość.

Zdarzają się jednak przypadki, które mogą budzić zarówno zaciekawienie, jak i niepokój. Jeden z nich odnotowano w 2015 r. w szpitalu Mount Sinai, gdzie dane 700 tys. pacjentów zostały wykorzystane do treningu AI. Informacje o chorych, wynikach badań, procedurach diagnostycznych i efektach leczenia stały się punktem wyjścia dla narzędzia o nazwie Deep Patient, które potem zaczęło stawiać własne diagnozy.

Deep Patient diagnozował bardzo skutecznie, znajdując w danych m.in. wzorce, pozwalające na szybkie wykrywanie nowotworów. Problem polegał na tym, że diagnozy dotyczyły także prawdopodobieństwa wystąpienia schorzeń psychicznych, do czego – według aktualnej wiedzy medycznej – w dokumentacji nie było stosownych danych.

Czy to źle, jeśli diagnozy były prawidłowe? Opisywane zjawisko nosi nazwę czarnej skrzynki i nawiązuje do sytuacji, gdy znamy dane wejściowe i wynik, ale nie znamy procesu, w jaki wynik ten został wypracowany.

Demis Hassabis z DeepMind (przejęta przez Google firma zajmująca się sztuczną inteligencją), laureat nagrody Nobla z chemii w 2024 r., jest zdania, że rozumienie sposobu działania AI nie jest nam potrzebne. Według niego nie musimy wiedzieć i rozumieć, co dzieje się "wewnątrz" AI – tak samo, jak nie musimy rozumieć mechaniki kwantowej by z niej korzystać. I tak właśnie się dzieje.

Rozwiązania, które świat – nieco mimowolnie – przetestował w czasie lockdownów wywołanych pandemią COVID-19, upowszechniły zdalny dostęp do wielu usług. Jedną z nich stał się kontakt z lekarzem. Następnym krokiem – skoro i tak nie nawiązujemy bezpośredniego kontaktu z diagnozującym nas medykiem – okazało się okazało się wprowadzenie usług, gdzie rozmowa, wywiad i diagnoza zapewniane przez lekarza, realizowane są przez sztuczną inteligencję.

Rozwiązanie o nazwie Agent Hospital okazało się strzałem w dziesiątkę, zapewniając ponad 93-proc trafności diagnoz w przypadku chorób układu oddechowego. AI z powodzeniem wspomaga leczenie chorób układu krążenia, typuje zagrożonych pacjentów czy dobiera optymalne, zindywidualizowane dawki leków.

Trafne diagnozy to jedno, ale sztuczna inteligencja potrafi także z dużym wyprzedzeniem diagnozować, którzy pacjenci trafią do szpitala na dłużej. Pomaga to usprawnić logistykę i lepiej przygotować placówki medyczne do obsługi pacjentów.

Co z tego wszystkiego ma zwykły człowiek, który – na razie – czuje się dobrze, na nic nie choruje, a w szpitalu zjawia się tylko na badania profilaktyczne? Jego również nie omija medyczna rewolucja AI.

Wszystko za sprawą powszechności urządzeń, które – w różny sposób – monitorują naszą aktywność i funkcje naszego ciała. Dziś nie trzeba nosić w tym celu specjalnych sensorów tętna czy sportowych opasek – wystarczy smartwatch czy po prostu noszony przy sobie smartfon.

Urządzenia te zbierają na nasz temat ogromne ilości danych – także medycznych. To właśnie na ich podstawie nasz smartfon może przewidzieć – i z wyprzedzeniem nas ostrzec – przyszłe problemy zdrowotne, zaproponować zwiększenie aktywności czy dostosować zakres treningu do naszych potrzeb.

W ten sposób wspomagana sztuczną inteligencją diagnostyka medyczna staje się nie tylko skuteczna, ale i powszechna. Siłą rzeczy trafia także do tych, którzy w innych okolicznościach nigdy by się nie zbadali, oferując – poprzez konsumencką elektronikę- coraz bardziej dokładne i wiarygodne spostrzeżenia, rady czy alarmy medyczne.

Gdy świat z uwagą śledzi efektowne wykorzystanie AI w medycynie, gdzie sztuczna inteligencja wspomaga lekarzy w największych szpitalach, być może najważniejsza rewolucja dokonuje się na znacznie niższym poziomie z pomocą smartfonów czy smartwatchy. Prywatny lekarz, dietetyk i terapeuta dla każdego? Dzięki AI to możliwe.