Величезний потенціал застосування штучного інтелекту в медицині не викликає сумнівів. Але також складно сперечатися з тим, що можливості ШІ досі використовуються не повною мірою. Йост Хьюскенс, галузевий експерт (базується в Нідерландах) з охорони здоров'я в SAS, міркує про те, чому медичні установи не поспішають впроваджувати рішення на основі штучного інтелекту у великих масштабах і як може змінитися галузь, якщо всі складнощі вдасться подолати.
Сила автоматизації
Не займайтеся самолікуванням! У наших статтях ми збираємо останні наукові дані і думки авторитетних експертів у сфері здоров'я. Але пам'ятайте: поставити діагноз і призначити лікування може тільки лікар.
Зазвичай для штучного інтелекту знаходять досить обмежене і очевидне застосування. Наприклад, інтелектуальні рішення використовують для поліпшення якості діагностики у відділеннях невідкладної допомоги в лікарнях. Алгоритми аналізують результати обстежень і визначають найбільш ймовірне захворювання, тим самим допомагаючи лікарям поставити діагноз і визначитися з подальшим ходом лікування. Штучний інтелект також допомагає підвищити якість скринінгу, наприклад, при виявленні ймовірності розвитку раку у пацієнта.
Є кілька причин, чому використання штучного інтелекту досі не виходить за межі подібних одиничних випадків. Частково справа в тому, що це досить складна технологія і, перш ніж братися за масштабні проекти, потрібно відточити навички застосування на більш простих завданнях. Приклади, про які ми говорили вище, об'єднує те, що штучний інтелект в них робить те, з чим справляється найкраще: працює з величезними масивами даних і виявляє закономірності. Людині це заняття може здатися занадто складним або нудним, але машини не втомлюються і не відволікаються, а значить, не упустять одну на десять тисяч аномалію і не побачать те, чого насправді немає.
Проблема «чорних скриньок»
Однак не варто забувати і про проблеми штучного інтелекту. Наприклад, важливо, щоб медичні працівники розуміли, чому алгоритм прийняв певне рішення або дав конкретну рекомендацію. Якщо у лікаря немає цього розуміння, він, швидше за все, проігнорує цю йому пораду і буде спиратися на власні судження. Незгода з оцінкою штучного інтелекту може навіть призвести до того, що фахівець просто перестане використовувати цифрове рішення. Не кажучи вже про те, що лікар, який не розуміє, як алгоритм прийшов до певного висновку, не зможе пояснити цього пацієнту.
Крім того, досі не вирішено питання про те, хто відповідальний за алгоритм. Ті, хто щодня його використовують? Чи організація, в якій ці люди працюють? Або ж розробники алгоритму продовжують нести за нього відповідальність протягом усього часу використання?
Швидше за все, відповідь - у поділі обов'язків. Наприклад, лікарі можуть відповідати за те, щоб на обробку надходили коректні дані, медичний заклад - за управління алгоритмом, а IT-фахівці - за встановлення системи і сервісне обслуговування.
Більше, ніж збирання даних
У будь-якому випадку, наявність деяких складнощів - ще не привід відмовлятися від ШІ-рішень, адже вони здатні чинити значний позитивний вплив на результат лікування. Обсяг даних, доступних лікарям, зростає в геометричній прогресії. Вони надходять з безлічі джерел: від носимих пристроїв до сенсорів на обладнанні. Для медичних працівників ця тенденція означає можливість приймати більш зважені рішення, спираючись на дані.
Йдеться зовсім не про заміну лікарів штучним інтелектом, а про те, що фахівцям потрібен доступ до всіх доступних інструментів для прийняття найбільш ефективних рішень в інтересах пацієнтів. Наприклад, ми всі знаємо про ціну часу в медицині. Ймовірність одужання серед хворих на рак вища у тих, кому раніше поставили діагноз. Для того, щоб домогтися найкращих результатів при відновленні пацієнтів, які пережили інсульт, необхідно призначити грамотне лікування протягом півгодини. Також не секрет, що у всіх людей різна реакція на препарати, і побічні ефекти сильно різняться. Підбір відповідних ліків для конкретного пацієнта може мати величезний вплив на швидкість одужання і, за наявності хронічних захворювань, на якість життя.
Долаючи інерцію
Використання штучного інтелекту і глибокої аналітики здатне підвищити ефективність прийняття рішень і привести до найбільш сприятливого результату лікування. В алгоритмах також криється потенціал для персоналізації медичного облуговування.
Нехай зараз ми не можемо відразу перейти до просунутого використання штучного інтелекту. Можливо, навіть краще діяти поступово. Лікарям потрібно звикнути до того, як працюють ШІ-алгоритми, а медичному співтовариству в цілому важливо наблизитися до реалізації концепції Data Driven, коли рішення приймаються на основі даних. Починати можна з малого - з часом скромні починання переростуть у масштабні проекти, які значно підвищать ефективність лікування в довгостроковій перспективі.