Tízből egy orvosi diagnózis téves, írja az Institute of Medicine (USA) jelentése, és ezek a diagnosztikai hibák csak az Egyesült Államokban évente 80 ezer szükségtelen halálesethez járulnak hozzá. Ezeknek az aggodalomra okot adó számoknak a hátterében az áll, hogy a diagnózisalkotás igen komplex folyamat, része van benne annak, hogy a betegek nem adnak át orvosuknak minden rendelkezésükre álló információt, az információ egy része elvész a különböző egészségügyi ellátók között, az orvosok ítéletalkotását számos előítélet terheli, túlterhelt az egészségügyi személyzet és maga az egészségügyi rendszer is, így számos lehetőség kínálkozik az emberi tévedésre. Ez az oka annak, hogy sokan a mesterséges intelligencia (AI) fáradhatatlan erejét akarják segítségül hívni a pontosabb diagnózisalkotáshoz - idézi a New Scientist cikkét az otszonline.hu .
"A melanóma-felismerésre kifejlesztett AI-rendszerünk már ma is pontosabb a diagnosztizálásban, mint a dermatológusok" - jelentette ki Sebastian Thrun (Stanford University), aki munkatársaival úgynevezett mély tanulással trenírozott neurális hálózat révén ért el kiváló eredményeket: több mint 100 ezer, különféle bőrproblémákat ábrázoló képet mutattak a rendszernek, ami aztán 14 ezer új képen tesztelve pontosabban diagnosztizálta a melanomát , mint a képzett emberek. A mély tanulást alkalmazó rendszerek már a diabéteszes retinopathia diagnosztizálásában is jobbak, más AI-k CT és MRI felvételeken azonosítják a rákot, vagy az általános egészségi adatok alapján jósolják meg a szívroham valószínűségét.
Thrun azonban elismeri, hogy a mély tanuláson alapuló eszközök is csak annyira jók, mint amennyire pontosak és összevethetők azok az adatok, amiket felhasználva tanulnak. Az elektronikus orvosi feljegyzések korában ma már nem az adatmennyiséggel van a gond, hiszen, az AI-fejlesztésre fordított energia 90 százaléka az adatok tisztítására megy el, és egy újonnan kialakuló vagy evolválódó betegség még így is felboríthatja a rendszert. Vagyis az algoritmus finomításához emberi közreműködésre, az adott szakterülethez jól értő szakemberre van szükség. A dermatológia mellett az AI a radiológia, a patológia és a sebészet területén is sok orvost helyettesíteni fog, továbbá lehetővé teszi, hogy azok is használható orvosi tanácshoz jussanak, akik távoli helyeken élnek.
Meg fog változni az orvosképzés is, az adatok bemagolása helyett a problémamegoldásra, a kritikus gondolkodásra fog helyeződni a hangsúly, és arra, hogyan lehet a legjobban kezelni az AI-k által gyakorta produkált "valószínűségi választ".
Az AI nem helyettesíteni fogja az orvost - véli Isaac Kohane, a Harvard MedicalSchool bioinformatikai részlegének vezetője is, hanem emberfeletti - szuperhumán - orvosok létrejöttét eredményezi: az AI-vel felszerelt orvosok maguk rendelkeznek majd a különleges képességekkel, hiszen nem kell majd papírmunkát végezniük, képesek lesznek az exponenciálisan növekvő mennyiségű tudás nyomon követésére, és jobban koncentrálhatnak majd magára a beteg emberre.
Kohane szerint a háziorvoslás is alaposan meg fog változni az AI miatt: a háziorvos képes lesz specializált ellátás nyújtására is, így a rendelőjében saját maga végez majd képalkotó vizsgálatokat és dermatológiai procedúrákat, és csak akkor küldi betegét specialistához, ha valamit az AI segítségével sem tud megoldani. Ez sokkal holisztikusabb megközelítést tesz majd lehetővé, nem kell a betegnek féltucat orvos között keringenie.
Forrás: otszonline.hu
