AZ MI SZEREPE A DIAGNOSZTIKÁBAN
Bár az orvostudomány hatalmas mértékű fejlődésen ment keresztül az utóbbi évtizedekben, a diagnosztika pontossága sok esetben hagy némi kívánnivalót maga után. Németországban például évente mintegy húszezer ember hal meg félrediagnosztizálás miatt. Egy-egy ritkább betegség diagnózisának felállítása akár fél évtizedet is igénybe vehet. Ez persze nem véletlen: mire egy orvos befejezi tanulmányait, harmincezer ismert betegségből alig ezret tanulmányozott. És még ez is rengetegnek számít. Itt jön képbe a mesterséges intelligencia.
KI AZ A WATSON?
A mesterséges intelligenciák bevonásával a - nem is túl távoli - jövőben hatalmas változások jönnek majd – legalábbis ezt az ígéretet teszi a globális egészségipar a ma emberének. Az egész terület egy olyan forradalmi megújulás előtt áll, ami nagyjából akkora hatással lesz majd a mai formájában megismert egészségügyre, mint amilyennel a sztetoszkópok (1816), a röntgenfelvételek (1895) vagy a koponya MRI-k (1978) voltak saját korukéra.
Az IBM-es Watsonra, aki – vagy ami – korunk egyik legismertebb MI-je, 2011-ben figyelhettünk fel, amikor – 90 számítógépes szerverrel a háta mögött – rekordot döntött és nyert a Jeopardy nevű televíziós műveltségi vetélkedőn. Azóta pedig az élet több területén is hasznosították már. A nagyvállalat azonban többet szeretett volna elérni: szuperszámítógépével az orvostudományt is forradalmasítani akarta: egy hatalmas, több milliárd dollár értékű globális piacon próbált - és próbál meg még ma is – egyedülálló, kiemelkedő eredményeket produkálni. Mindezt egy olyan iparágban – az egészségügyben - aminek technológai kilátásai ugyan jelentősek, de valójában a remény és a csalódás törékeny egyensúlyára épít.
A cég nem kisebb célt tűzött ki maga elé, minthogy Watson segítségével gyógyíthatóvá teszi majd a rákot, de áttörést akar elérni a most még gyógyíthatatlan betegségekkel kapcsolatban is.
A Watson által alkalmazott megközelítés logikusnak hangzik:
tekintettel arra, hogy az orvosi ismeretek háromévente megduplázódnak, egyetlen orvos sem tud lépést tartani az összes kutatással, ráadásul minden beteg rendkívül nagy mennyiségű egyedi egészségügyi adattal rendelkezik.
Watson ezeket az adatokat olyan módon dolgozza fel és alkalmazza, amire ma egyetlen orvos sem képes.
Legalábbis elméletben.
SIKERTELEN KÍSÉRLETEK
Ha például a legfőbb tünet a mellkasi fájdalom volt, Watson ahelyett, hogy a legvalószínűbb diagnózisra, a szívrohamra, vagy a szívizomzat vérellátási nehézségére (angina pectoris), esetleg aorta problémára gondolt volna, úgy vélte, hogy egy ritka fertőzés áll a tünetek mögött. Talán mondanunk sem kell, hogy Watson tesztelése soha nem jutott el a betegekkel való kapcsolat fázisába.
Mi lehetett a baj? Az egyik alapvető problémának a nyelvi nehézség bizonyult. A német nyelven írt leletek és eredmények értelmezése nem volt olyan könnyű. Nemcsak Watsonnak, hanem az összes angol anyanyelvű mesterséges intelligenciának nehéz dolga van a nyelvek közötti különbségek miatt. Gyakorlatilag minden jelenlegi szoftverrendszernek nehézségekbe ütközik a komplex mondatszerkezetek kezelése. Az MI-k többek között igen nehezen értelmezik az orvosok által gyakran használt „nem lehetett kizárni” kifejezést. Emellett az orvosok kézírása és rövidítései is komoly problémát jelenthetnek: a HR 75, SR, known BAD egy orvos számára egyértelműen normál pulzusszámot és bicuspid aorta szelepet (gyakori szívelegtelenség) jelent. Egy MI számára? Nem feltétlenül.
KÉSZEN ÁLLNAK A REFLEKTORFÉNYRE?
Watson nem az egyetlen tökéletlenül működő orvosi segítségnyújtó szoftver. Más hasonló elven működő rendszerek, mint például az Isabel Healthcare platform (a berlini Charité egyetemi kórház által üzemeltetett online diagnosztikai rendszer) sem adnak tökéletes eredményeket. Sajnos a program egyelőre nem teljesít jól azon a területen sem, amihez az IBM gyakorlatilag a legnagyobb reményt fűzte: a már korábban is említett rák kezelésében.
A Watson for Onkology szintén sok emberhez jut el. Hogyan működik? A beteg profilja bekerül a szuperszámítógépbe, ami ezt követően minden releváns orvosi adaton átrágja magát: beleértve az orvos feljegyzéseit, a különböző klinikai vizsgálatokat, útmutatásokat, esszéket, orvosi feljegyzéseket, esetleírásokat, bármit, ami témába vág.
A cél az volt, hogy Watson hatalmas számítási teljesítményével több száz változót vizsgál majd meg ezekben a nyilvántartásokban, és vélhetően felfedezi az emberek számára láthatatlan mintákat, összefüggéseket.
Ám a rákkutatás nem ilyen egyszerű. Egy gép teljesen másképp rendszerezi, értelmezi és emeli ki az információkat, mint egy ember. Ami ebben az esetben nem feltétlenül előny.
A helyzet fontosságát jelzi, hogy még olyan emberek is kételkedtek a projekt sikerességében, mint Mark Kris, a New York-i Memorial Sloan Kettering rákkutató központ tüdőrák specialistája, akinek cége 2012 óta segíti Watsont a tanulásban.
„Nem gondolom, hogy bárkinek is lett volna fogalma arról, hogy ez ennyire sok időt vesz igénybe, vagy hogy ilyen bonyolult” – mondta. Kris később azt is nyilatkozta, hogy nem hiszi, bárki is tudta volna, mekkora fába vágták a fejszéjüket.
Természetesen mindezek ellenére a Watsonhoz hasonló szoftverekben hatalmas a potenciál. Lehetőségük van arra, hogy nagymértékben átalakítsák a kórházak, klinikák működését. Amennyiben feltételezzük, hogy idővel jobbá, okosabbá válnak mint a tényleges orvosok. Kérdés, hogy tényleg erre van-e a szükségünk.
De addig? Mit tehetnénk? Várunk.
Ahogy a harvardi kardiológus, Bernard Lown mondja:
Gyakori problémák
Tények és tévhitek
Videótár
Webshop
Egészségszámla nyitása