Nowe technologie w ochronie zdrowia


Technologie na pewno nie zastąpią w przyszłości lekarzy, ale lekarze, którzy będą po nie rozsądnie sięgać, zastąpią tych, którzy nie będą tych technologii w ogóle używać – pisze prof. Michał KLEIBER

.Nikt nie wątpi, że sytuacja ekonomiczna kraju, przesądzająca o możliwościach budżetowego finansowania różnych obszarów życia publicznego, ma istotny wpływ na zdrowie obywateli. Prawdziwa jest jednak także zależność odwrotna – zdrowie publiczne ma znaczący wpływ na gospodarkę. Dbałość o zdrowie nie jest więc wyłącznie kosztem dla budżetu, ale przekłada się wprost na rozwój gospodarczy kraju.

Im zdrowsze jest bowiem społeczeństwo, tym efektywniejsza praca jego obywateli, niższa absencja chorobowa, mniejsze problemy z dbałością o wychowanie dzieci i większy optymizm przy podejmowaniu nowych wyzwań. Podwyższanie wydatków na ochronę zdrowia, obok oczywistej empatii dla cierpiących, służy nam wszystkim, także tym (jeszcze) zupełnie zdrowym. Musimy jednak pamiętać, że wzrostowi budżetu na ochronę zdrowia zawsze musi towarzyszyć umiejętne zarządzanie całym systemem, niełatwe ze względu na wiele aspektów jego bardzo złożonej struktury, w tym m.in. na brak precyzyjnych danych dotyczących kosztowej efektywności świadczonych usług.

Narastające wyzwania w ochronie zdrowia uświadomiliśmy sobie wszyscy ze szczególną mocą w okresie pandemii COVID-19. Do spraw służących poprawie systemu od dawna uznawanych za kluczowe, takich jak upowszechnianie wiedzy o zdrowiu i wspomaganie profilaktyki zdrowotnej, zaliczyć należy dzisiaj z pewnością także racjonalne wdrażanie nowych technologii, powstających na bazie interdyscyplinarnych badań naukowych. Wyzwania związane z wykorzystywaniem w diagnostyce i terapii pojawiających się nieustannie nowych technologii są olbrzymie, choć nie wolno zapominać o antynomiach, czyli zagrożeniach niesionych przez niedostatecznie przemyślane wdrażanie nowych rozwiązań. Wymieńmy choćby parę spośród wielu obszarów stosowania nowych technologii w opiece zdrowotnej. 

Wykorzystywanie sztucznej inteligencji (SI). SI w ochronie zdrowia oznacza wykorzystywanie zaawansowanego oprogramowania naśladującego poznawcze zdolności człowieka do analizy danych medycznych i sugerowanie na tej podstawie diagnozy i ewentualnych działań leczniczych. Innymi słowy, SI jest zdolnością komputerowych algorytmów do formułowania przydatnych dla lekarzy opinii w złożonych problemach medycznych. Zastosowania SI różnią się istotnie od tradycyjnych metod medycyny możliwością pozyskiwania wielkiej liczby informacji, ich przetwarzania i podejmowania na tej podstawie działań. Fundamentalną cechą stosowanych algorytmów jest ich zdolność do uczenia się na drodze rozpoznawania cech charakteryzujących przetwarzane dane i tworzenia na tej podstawie opinii na temat analizowanego problemu. 

Ważnym efektem stosowania SI w ochronie zdrowia jest możliwość dostarczania analiz opisujących relacje między diagnozą i zastosowaną terapią a najbardziej prawdopodobnym rezultatem leczenia. Dysponujemy dzisiaj terabajtami danych pochodzących z badań klinicznych, szeroko rozumianej praktyki medycznej, firm ubezpieczeniowych oraz aptek, dotyczących wszelkich dręczących ludzi dolegliwości. 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 70-80 proc. wskazać wśród osób zarażonych koronawirusem te z nich, u których rozwinie się ciężka postać COVID-19, lub system typujący z dokładnością 95 proc. osoby, które zachorują w ciągu swego życia na cukrzycę. Takie procesy, zwane analityką predykcyjną, budzą obecnie duże zainteresowanie w świecie medycyny. Możliwości SI na tym się oczywiście nie kończą i daleko wykraczają poza diagnostykę tego typu. 

SI zaczyna odgrywać coraz większą rolę w realizacji idei indywidualnego traktowania pacjentów, czyli w rozwoju personalizacji leczenia. Amerykańscy badacze opracowali program analizujący rozległe dane kliniczne i pozwalający szybko zaplanować u konkretnego pacjenta radioterapię nowotworu, co ma ogromne znaczenie dla skuteczności leczenia. SI wspomagać będzie z pewnością działania na rzecz szybszego wprowadzanie na rynek nowych, doskonalszych leków. Są już tego przykłady, jak zastosowanie przez amerykańskich badaczy zaawansowanych metod uczenia maszynowego do opracowania nowego antybiotyku zwalczającego bakterie. Ze względu na fakt, że wprowadzenie nowego leku na rynek kosztuje dzisiaj średnio prawie trzy mld dolarów, a 90 proc. opracowywanych propozycji przepada w różnych fazach badań klinicznych, powodując marnotrawstwo środków, potencjał SI jest bardzo duży, algorytmy uczenia maszynowego mogą bowiem przeanalizować miliony związków, zawężając opcje do konkretnego celu poszukiwań.

W nieodległej przyszłości SI nie tylko stanie się ważnym elementem przemyślanego wspomagania lekarzy w ich odpowiedzialnej pracy, ale także pozwoli w pewnym przynajmniej stopniu zaradzić innej bolączce współczesnych systemów ochrony zdrowia. Według danych WHO sprzed paru lat na świecie brakowało ponad 7 mln lekarzy, a w 2035 r. deficyt ten osiągnąć może wielkość 13 mln. Prawie połowa globalnej populacji nie ma możliwości uzyskania jakiejkolwiek pomocy medycznej, a dostęp do specjalisty wymaga parotygodniowego bądź jeszcze dłuższego oczekiwania nawet w najbogatszych krajach świata. Może więc właśnie stosowanie SI przyspieszy procedury diagnostyczne i terapeutyczne, dając szansę na poprawę tej sytuacji?

Zdalne monitorowanie pacjenta (RPM – remote patient monitoring). RPM to ważne uzupełnienie spopularyzowanej w czasie pandemii telemedycyny, umożliwiające zdalne przekazywanie lekarzowi informacji o pacjencie. Pozwala to na znaczne obniżenie kosztów leczenia i przyspiesza czas lekarskiej reakcji na objawy chorobowe. Telemedycyna – zdalne usługi kliniczne – jest naturalnym następstwem stosowanych już od dłuższego czasu metod określanych mianem telezdrowia, obejmujących rejestrowane przez smartfony informacje niekliniczne, takie jak liczba wykonanych kroków, ciśnienie krwi i tętno, wzorce snu czy elektrokardiogram, i przekazujące te dane w trybie ciągłym do centrum diagnostycznego. System może także przypominać o porach zażywania właściwych leków i zachęcać do zachowań prozdrowotnych Zaawansowane badania prowadzone są dzisiaj także w zakresie opracowywania wynalazków do stosowania wewnątrz organizmu (np. połykane kapsułki przesyłające zmierzone wartości poziomu glukozy bądź obrazy z wnętrza organizmu), a także urządzeń implantowalnych. 

Wnikliwa analiza obrazowania medycznego – zdjęć rentgenowskich, rezultatów rezonansu magnetycznego czy tomografii komputerowej. Stwierdzono na przykład, że opracowany w Australii i bazujący na sztucznej inteligencji program XRAIT diagnozuje na podstawie zdjęć rentgenowskich osteoporozę znacznie trafniej niż najbardziej doświadczeni lekarze. Dalsze zastosowania precyzyjnej analizy obrazów medycznych wykorzystującej olbrzymie bazy danych porównawczych będą z pewnością niebawem się pojawiać.

Rzeczywistość rozszerzona (AR – augmented reality) i rzeczywistość wirtualna (virtual reality). AR i VR to podstawy wielu ciekawych zastosowań w obszarze ochrony zdrowia. VR może np. wspomagać tradycyjną edukację medyczną, zapewniając szkolenie symulacyjne. Umożliwiając wirtualne zwiedzanie placówki medycznej, działa uspokajająco na pacjentów, zapoznając ich z czekającymi ich zabiegami, wykorzystywana jest także w fizjoterapii, wspomagając pacjentów w walce z bólem. Dostępne już okulary AR pozwalają chirurgom widzieć np. wnętrze ciała pacjenta poprzez nakładanie danych z uprzednio wykonanych skanów, istotnie wspomagając stosowane procedury chirurgiczne.

Robotyka chirurgiczna. Niezwykle szybko poszerzają się możliwości medycznych zastosowań robotów, które wspomagają chirurgów w przeprowadzaniu zabiegów, dokonując na bieżąco szczegółowej analizy obrazu pola operacyjnego. Chirurgia robotyczna jest małoinwazyjna i bardziej chroni przed infekcją. Dowodem postępu jest wykorzystywany także w Polsce robot da Vinci – wprowadzenie szybkich internetowych połączeń 5G umożliwi wkrótce zdalne przeprowadzanie operacji z udziałem specjalistów z nawet bardzo odległych szpitali. Niebawem spodziewać się możemy wykorzystywania nanorobotów wędrujących w organizmie pacjenta. 

Neuroprotetyka. Prowadzone są obecnie badania w zakresie interfejsów mózg-komputer, czyli implantów mózgowych. Pierwsze ważne osiągnięcia na tym polu są już stosowane. Należą do nich implanty ślimakowe i implanty siatkówkowe, zapewniające odpowiednio dobre słyszenie i dobry wzrok. Prowadzone są również prace nad implantami mózgowymi na przykład dla osób z urazami rdzenia kręgowego. 

Szczepionka syntetyczna mRNA (informacyjny kwas rybonukleinowyprzenoszący informacje genetyczną pochodzącą z DNA). Technologii mRNA zawdzięczają swój sukces firmy farmaceutyczne przy opracowywaniu szczepionki przeciw COVID-19, co dało w dodatku impuls do prac nad nowymi szczepionkami także na inne choroby, od nowotworów po wirus Zika. Potencjał tej technologii wykracza przy tym daleko poza opracowywanie szczepionek, ponieważ może ona stać się podstawą do tworzenia wielu innych terapii wspomagających organizm w wytwarzaniu reakcji podobnej do wywoływanej lekami, często bardzo drogimi i trudno dostępnymi. 

Chatboty. Chatbot jest programem komputerowym, który potrafi prowadzić konwersację replikującą zachowanie człowieka, odpowiadając na pytania i tworząc spersonalizowane zestawy informacji o pacjencie. Pozwala to na optymalizowanie drogi postępowania z pacjentami, zarządzanie lekami czy pomoc w nagłych sytuacjach. 

Poprawa dokumentacji medycznej. Chyba nikt nie ma wątpliwości, że kluczowym elementem dokumentacji medycznej stają się elektroniczne karty pacjentów. Zapisane w nich dane dotyczące przebiegu wizyt, wyników badań laboratoryjnych i wszystkie inne informacje o zdrowiu pacjenta przesądzają o potencjalnej wielkiej przydatności SI, mogącej wspomóc lekarza w szybkiej ocenie stanu zdrowia badanego, w sposób uwzględniający różnorodne możliwe konsekwencje stawianej diagnozy. 

Inżynieria biomedyczna. Obecnie postęp w medycynie w dużym stopniu zależy od wspomagania inżynierskiego w zakresie nowoczesnej aparatury i wielu innych metod służących ochronie zdrowia. Badania i wdrożenia w tej dziedzinie stają się dzisiaj w wielu przypadkach równie ważne dla efektów diagnostyki i terapii medycznej, jak wiedza czysto biomedyczna – w istocie wielu ekspertów twierdzi dzisiaj, że dalszy rozwój technologii w dziedzinie inżynierii biomedycznej jest jedyną drogą do poprawy systemów ochrony zdrowia czy wręcz do rozwiązania niezwykle skomplikowanych problemów stojących przed tymi systemami praktycznie we wszystkich krajach. Przykładem przewidywanych za parę lat rewolucyjnych dokonań inżynierii biomedycznej może być zaawansowany system czujników i pomp sterowanych komputerem – tzw. sztuczna trzustka – który ma całkowicie zmienić metody walki z cukrzycą. Na podstawie stale monitorowanego poziomu cukru i innych parametrów następowałoby automatyczne podanie insuliny – zaawansowana elektronika naśladowałaby pracę prawdziwej trzustki.

* * *

.Nie ulega wątpliwości, że nowe technologie, wymienione wyżej i inne, mają w ochronie zdrowia olbrzymi potencjał. Trzeba jednak koniecznie pamiętać, że ich stosowanie nie jest wolne od poważnych dylematów etycznych czy wręcz niebezpieczeństw nieprzemyślanego wykorzystania. Dwa główne dzisiaj wyzwania to ochrona prywatności danych pacjentów oraz problemy etyczne związane z zakresem komputerowego wspomagania lekarza w podejmowaniu ważnych decyzji o ludzkim zdrowiu, nie mówiąc już o ich samodzielnym podejmowaniu przez SI.

Przestrzegać więc należy przed entuzjastami widzącymi w nowych technologiach systemy w pełni zastępujące lekarzy i rewolucjonizujące powszechne zasady bioetyczne. Z pełną świadomością zarówno zalet, jak i zagrożeń, które może powodować pochopne stosowanie nowych technologii, zacytujmy w tym kontekście prognozę pewnego amerykańskiego profesora medycyny: nowe technologie na pewno nie zastąpią w przyszłości lekarzy, ale lekarze, którzy będą po nie rozsądnie sięgać, zastąpią tych, którzy nie będą tych technologii w ogóle używać. 

Dylematów etycznych będzie w przyszłości coraz więcej – trudno nie odczuwać przerażenia, słysząc np. o planach inteligentnego wspomagania w genetycznym profilowaniu dzieci w procesach in vitro, mającego „optymalizować” ich przyszłą urodę i zdrowie. Plany takiego „projektowania” dzieci budzą już dzisiaj kontrowersje. Innym przykładem etycznego wyzwania są ludzko-zwierzęce hybrydy tworzone od lat na poziomie komórkowym, ale ostatnie doniesienia w prasie specjalistycznej posuwają sprawę znacznie dalej. Nadchodzi czas, kiedy nie będzie zapewne problemem wszczepianie do zwierzęcego zarodka komórek człowieka i wyhodowywanie odpornych na odrzucenie przez daną osobę zastępczych narządów. Medyczne znaczenie takiej procedury może wydawać się bardzo atrakcyjne, ale krytycy widzą w tym niedopuszczalne zacieranie międzygatunkowych granic, mogące w konsekwencji prowadzić do stworzenia nowych „mieszanych” stworzeń z pogranicza człowieka i zwierzęcia. Pojawiają się pytania typu – czy jeden procent ludzkich komórek w świni to już człowiek, czy jeszcze świnia, a jeśli to jest pięćdziesiąt procent, to…?

.Opisane dylematy budzą przerażenie u wszystkich chyba obserwatorów rozwoju nauki. Sprawa jest jasna – musimy ze wszystkich sił tworzyć wspólnie standardy etyczne pozwalające na wykorzystanie osiągnięć nauki i technologii tak, by optymalnie służyło to dobru wspólnemu, bezwzględnie przeciwstawiając się działaniom niezgodnym z troską o godność i rozwój człowieka w jego społecznym i naturalnym środowisku.

Michał Kleiber
Tekst ukazał się w nr 46 miesięcznika opinii „Wszystko co Najważniejsze” [LINK].