Sztuczna inteligencja szybsza i sprawniejsza od lekarzy

Sztuczna inteligencja tworzy administracyjne notatki dziesięć razy szybciej niż lekarz – pokazało nieduże, pilotażowe badanie. Według naukowców system może z czasem odciążyć personel medyczny.

Algorytym pisze 10 razy szybciej niż człowiek

.Zespół z Uniwersytetu w Uppsali (Szwecja) znalazł kolejne zastosowanie dla systemu sztucznej inteligencji ChatGPT. We współpracy ze szpitalem Uniwersyteckim w Bazylei (Szwajcaria) naukowcy przeprowadzili pilotażowy test sprawdzający, jak system ten radzi sobie z pisaniem administracyjnych notatek, które obecnie piszą lekarze.

Wyniki działania algorytmu oceniało 15 specjalistów.

Sztuczna inteligencja (SI) okazała się 10 razy szybsza od człowieka, przy zachowaniu podobnej dokładności.

Sztuczna inteligencja może pomóc zmniejszyć stres personelu medycznego

.W projekcie wykorzystano sześć wymyślonych medycznych przypadków.

„Od lat toczy się debata o tym, jak usprawnić opiekę zdrowotną. Dzięki postępom w generatywnej SI i modelom językowym, powstały nowe możliwości redukcji obciążenia administracyjnego personelu medycznego. Pozwolą one lekarzom na wydłużenie czasu spędzanego z pacjentem” – mówi Cyrus Brodén, lekarz i naukowiec z Uniwersytetu w Uppsali, współautor pracy, która ukazała się w magazynie „Acta Orthopaedica” (https://actaorthop.org/actao/article/view/40182).

Jak zwracają uwagę badacze, prace administracyjne zabierają niemałą część czasu lekarzy, a to powoduje, że mniej uwagi mogą poświęcić oni pacjentom; generuje to również dodatkowy stres. W zmniejszeniu tego stresu może pomóc sztuczna inteligencja.

„Nasza interpretacja tych wyników jest taka, że modele takie jak ChatGPT-4 mają potencjał, aby zmienić sposób zajmowania się pracami administracyjnymi w służbie zdrowia. Wierzę, że generatywna SI będzie miała kluczowy wpływ na opiekę zdrowotną i już teraz widzimy początek ekscytującej przyszłości” – stwierdza dr Brodén.

Teraz naukowcy przygotowują się do badania na tysiącu prawdziwych przypadków.

„To będzie interesujący i wymagający wielu zasobów projekt, w którym weźmie udział wielu partnerów. Pracujemy już nad sposobem zarządzania danymi i kwestiami poufności, aby rozpocząć wkrótce to badanie” – informuje specjalista.

Czy czeka nas rewolucja medycyny?

.Na to pytanie odpowiada w swoim artykule profesor Michał KLEIBER, redaktor naczelny Wszystko co Najważniejsze i prezes PAN 2007-2015.

Profesor przypomina, że ważnym celem stosowania SI w ochronie zdrowia jest dostarczanie analiz wykorzystujących olbrzymie bazy danych i opisujących relacje między diagnozą i zastosowaną terapią a najbardziej prawdopodobnym efektem leczenia. Dysponujemy dzisiaj terabajtami danych pochodzących z badań klinicznych, szeroko rozumianej praktyki medycznej, firm ubezpieczeniowych oraz aptek, dotyczących wszelkich dręczących ludzi dolegliwości i poważnych schorzeń.

Co więcej, Naukowcy i praktykujący lekarze korzystają oczywiście od zawsze z takich informacji, ale możliwości ich pełnej analizy przez najlepiej nawet przygotowanych badaczy są ze względu na ilość danych, ich złożoność i brak wypracowanej struktury z natury rzeczy bardzo ograniczone. W sukurs przychodzi właśnie sztuczna inteligencja.

„Metody SI weszły już do standardów badawczych w wielu różnych obszarach medycyny. Przykładami ilustrującymi aktualne osiągnięcia w tym zakresie mogą być opracowane ostatnio oprogramowanie pozwalające z dokładnością do 70–80 proc. wskazać wśród osób zarażonych koronawirusem te, u których rozwinie się ciężka postać COVID-19, lub system typujący z dokładnością do 95 proc. osoby, które zachorują w ciągu swego życia na cukrzycę. Możliwości SI są jednak bardzo szerokie i daleko wykraczają poza taką diagnostykę” – zaznacza redaktor naczelny.

Wymienia parę z medycznych zastosowań SI, które z dużym prawdopodobieństwem będą mieć ważne znaczenie w nadchodzących latach, dodając do każdego z nich, wyłącznie przykładowo, choć jedną z już dostępnych możliwości oferowanych przez daną technologię.

Wnikliwa analiza obrazowania medycznego – zdjęć rentgenowskich, rezultatów rezonansu magnetycznego czy tomografii komputerowej

„Stwierdzono na przykład, że opracowany w Australii i bazujący na SI program XRAIT diagnozuje na podstawie zdjęć rentgenowskich osteoporozę znacznie trafniej niż najbardziej doświadczeni lekarze – dalsze zastosowania inteligentnej analizy obrazów medycznych będą z pewnością niebawem się pojawiać” – opisuje profesor.

Personalizacja leczenia

Diagnoza jest wstępem do leczenia i tu też, szczególnie w aspekcie coraz szerzej docenianej idei indywidualnego traktowania pacjentów, SI zaczyna odgrywać coraz większą rolę. Amerykańscy badacze opracowali na przykład program analizujący rozległe dane kliniczne i pozwalający szybko i skutecznie zaplanować u konkretnego pacjenta radioterapię nowotworu, co ma olbrzymie znaczenie dla skuteczności leczenia.

Zastosowania inteligentnej robotyki

„Inteligentne oprogramowanie można oczywiście łączyć z różnego rodzaju urządzeniami, w tym z coraz popularniejszymi robotami chirurgicznymi. Będą one w przyszłości odgrywać zapewne ważną rolę, wspomagając chirurgów w przeprowadzaniu zabiegów, dokonując na bieżąco szczegółowej analizy obrazu pola operacyjnego – dostępny szeroko już dzisiaj także w Polsce robot da Vinci jest niejako pierwszym krokiem na tej drodze” – dodaje ekspert.

Poprawa dokumentacji medycznej

W opinii profesora Michała KLEIBERA kluczowym elementem dokumentacji medycznej muszą stać się niebawem też elektroniczne karty pacjentów. Złożoność i ilość zapisanych w nich danych dotyczących przebiegów wizyt, wyników badań laboratoryjnych i wszystkich innych ważnych informacji o zdrowiu pacjenta przesądza o potencjalnej wielkiej przydatności SI, mogącej wspomóc lekarza w szybkiej ocenie stanu zdrowia badanego, w sposób uwzględniający różnorodne możliwe konsekwencje stawianej diagnozy.