Rozwiązania sztucznej inteligencji stają się normą w wielu dziedzinach ochrony zdrowia. Są jednak ciągle obszary, w których dopiero są implementowane. AI to ułatwienie dla pacjentów i personelu, ale jednocześnie wyzwania, dotyczące procedur wdrażania, jakości danych oraz standardów.
Na temat standardów mówiła Joanna Miłachowska z Siemens Healthineers podczas panelu dyskusyjnego zatytułowanego „Nie przyszłość, ale teraźniejszość. Jak sztuczna inteligencja zmienia oblicze ochrony zdrowia w Polsce?”, który odbył się pierwszego dnia X Kongresu Wyzwań Zdrowotnych.
– Ważne jest, na jakich danych bazują rozwiązania sztucznej inteligencji. Wprowadzane regulacje powinny pomóc w zdefiniowaniu standardów i uzyskać nową jakość – mówiła.
Uczestnicy dyskusji mówili także o danych, które byłyby dostępne dla lekarzy oraz firm, a także o zapewnieniu odpowiednich mocy obliczeniowych, koniecznych przy tworzeniu rozwiązań AI.
Rozwiązania AI powszechne, ale nie na co dzień
– Narzędzia AI są widoczne nieomal w każdej dziedzinie życia, także w ochronie zdrowia, ale nie zawsze są widoczne w codziennej praktyce. Prowadzimy badania na AI, jest ona obok nas, ale do normalnej pracy jeszcze nie wkroczyła. Ciągle jesteśmy przed momentem, gdy nowa technologia wręcz „wybuchnie”, mamy wobec niej duże oczekiwania, na przykład odnośnie medycyny spersonalizowanej. Nie mam obaw z tym związanych, czekam najbardziej na to, aby móc prowadzić celowane terapie i celowaną diagnostykę, prewencję pierwotną i wtórną, na to, aby AI mogła w sposób kosztowo efektywny, nowoczesny i zaawansowany wykonywać badania, które doprowadzą szybko do wczesnego wykrycia chorób – mówił prof. Marek Gierlotka.
W niektórych dziedzinach medycyny rozwiązania AI stają się normą, dotyczy to między innymi diagnostyki obrazowej. Dzięki nim można skrócić zarówno przygotowanie do badania, jak i samo badanie oraz jego opis. Mówiła o tym Joanna Miłachowska.
– Badania prowadzone w Szwajcarii pokazały, że wsparcie AI pozwoliło zaoszczędzić od 60 do 70 procent czasu techników radiologii. W badaniach rezonansu magnetycznego technika rekonstrukcji obrazu z wykorzystaniem AI pozwala o kilkadziesiąt procent skrócić czas badania, na przykład badanie głowy z 25 minut do 12 minut, dzięki temu można wykonać więcej badań, co jest także ważne w profilaktyce – mówiła.
Obszar, w którym rozwiązania AI zaczynają być implementowane, to opisywanie wyników badań obrazowych. W sytuacjach, gdy lekarz analizuje wynik badania pod kątem określonych chorób, narzędzia sztucznej inteligencji mogą zwrócić uwagę na inne aspekty, mogące dawać wskazówki odnośnie innych niepokojących objawów.
– Asystenci AI wspierają radiologów, wykonując zautomatyzowane rutynowe czynności, oszczędzając czas lekarza. AI nie zastąpi człowieka, jest to zaawansowane narzędzie wspierające ludzkie decyzje – dodała Joanna Miłachowska.
AI jak wyrób medyczny
Sebastian Radej z Katolickiego Uniwersytetu Lubelskiego, który wymienił trzy obszary działania AI – jeden zakodowany w urządzeniach, drugi jako badania podstawowe i trzeci– studencki, wyjaśniał, że do stosowania narzędzi AI potrzebna jest świadoma zgoda pacjentów, podobnie jak przy innych czynnościach medycznych.
– Wykorzystanie AI powinno opierać się na podobnych zasadach jak stosowanie innych wyrobów medycznych. Na końcu procesu zawsze jest lekarz, który ma obowiązek weryfikowania tego, co pokazuje system i to on podejmuje decyzje – mówił.
Przypomniał też, że medycyna boryka się z niedoborem kadr, dlatego rozwiązania sztucznej inteligencji staną się wręcz niezbędne.
– Narzędzia AI mogą też przypomnieć lekarzowi o pytaniach, które powinien zadać pacjentowi – dodała Barbara Więckowska z PZU Zdrowie.
Firma, którą reprezentuje, testuje rozwiązania startupów i wdraża je do diagnostyki i leczenia pacjentów, sprawdzając, jak działają w praktyce.
– Współpraca nauki i praktyki jest konieczna. 40 procent startupów korzysta z rozwiązań AI – mówiła.
Karol Traczykowski z Docplanner mówił o pochodzących z Polski spółkach, które wdrażają rozwiązania, dzięki którym 30 procent pacjentów można skierować do telekonsultacji zamiast na SOR czy do przychodni.
– Stworzyliśmy systemy dla lekarzy, który automatyzuje sporządzanie dokumentacji medycznej na podstawie wizyty pacjenta w gabinecie. Powstaje skrypt dokumentacji, który lekarz zatwierdza. W ten sposób uwalniamy lekarza od klawiatury i może się on dzięki temu skupić na pacjencie. Z tego systemu korzysta już 3 tysiące lekarzy, którzy mówią, że oszczędzają dzięki niemu 30 procent czasu przeznaczonego na dokumentację medyczną. Pracujemy też nad systemem, który umożliwiłby zebranie wstępnego wywiadu z pacjentem przed jego wizytą w gabinecie – mówił.
Dodał też, że pacjent jest właścicielem swoich danych i on może wyrazić zgodę na ich wykorzystanie przez AI.
AI to inny sposób przetwarzania danych
Łukasz Sosnowski stwierdził, że minęły już obawy, że AI zastąpi lekarza, rozwiązania te są traktowane jak dobre narzędzie w jego rękach.
– To nie jest inteligencja, ale inny sposób przetwarzania danych. Jednak wyzwaniem jest, abyśmy zaakceptowali nieprzewidywalność wyniku. Potrzebne jest odpowiednia walidacja narzędzia, wówczas nie będzie problemu z jego używaniem. Oczywiście, gdy pozwolimy algorytmom za nas decydować, to pojawią się problemy etyczne, one nie decydują, dają jedynie wskazówki i podpowiedzi, które są coraz lepsze – mówił prof. Marek Gierlotka.
Wyzwaniem, z którym zaczyna się mierzyć system ochrony zdrowia, to coraz większa liczba osób starszych i co się z tym wiąże – większe zapotrzebowania na świadczenia, także badania diagnostyczne.
– W roku 2020 w Polsce wykonano 3,3 miliona tomografii komputerowej i 1,5 miliona badań rezonansu magnetycznego, natomiast trzy lata później było to już 5 miliona badań tomografii i 2,6 miliona badań rezonansu. Ta tendencja będzie coraz bardziej zauważalna także dlatego, że chcemy stawiać na profilaktykę, jak najwcześniejszą diagnozę i leczenie, a bez AI żaden system tego nie wytrzyma– mówiła Joanna Miłachowska.
AI uporządkuje system
Według Barbary Więckowskiej zastosowanie narzędzi AI to także szansa na uporządkowanie sytemu ochrony zdrowia, gdyż wymaga cyfryzacji i automatyzacji.
– Żeby mówić o AI musimy na nowo opracować ścieżki pacjenta, wprowadzić automatyzację i na nowo rozwiązać dotychczas nierozwiązane problemy – mówiła.
Dodała także, że istnieje niebezpieczeństwo, że tak jak teraz zdarza się, iż pacjenci mówią, że to lekarz jest odpowiedzialny za ich stan zdrowia, to będą tę odpowiedzialność przerzucać na AI. Tymczasem w medycynie prewencyjnej to przede wszystkim pacjent jest odpowiedzialny za swoją kondycję.
Ważną kwestią we wprowadzaniu AI są dane zbierane w ramach cyfrowych narzędzi. Polska ma szansę w tym względzie wyprzedzić inne kraje, ponieważ mamy jednego płatnika i scentralizowany system.
Regulacje unijne (EHDS – Europejska Przestrzeń Danych Zdrowotnych, zapewniająca integrację i wymianę danych) umożliwią korzystanie z zebranych tam informacji także w celu tworzenia modeli na większych populacjach.
Prelegentami podczas panelu byli: prof. Marek Gierlotka, prezes elekt Polskiego Towarzystwa Kardiologicznego, dyrektor Instytutu Nauk Medycznych, Wydział Lekarski Uniwersytetu Opolskiego, kierownik Kliniki i Oddziału Kardiologii Uniwersyteckiego Szpitala Klinicznego w Opolu, konsultant wojewódzki w dziedzinie kardiologii, Joanna Miłachowska, prezes zarządu, Siemens Healthineers Poland, dr Sebastian Radej, adiunkt, Instytut Nauk Medycznych, Katolicki Uniwersytet Lubelski Jana Pawła II, Łukasz Sosnowski, partner operacyjny Sieci Lekarzy Innowatorów Naczelnej Izby Lekarskiej, Karol Traczykowski, VP Business Expansion, Head of AI, Docplanner (ZnanyLekarz), dr hab. Barbara Więckowska, profesor SGH, członkini zarządu PZU Zdrowie. Moderatorką była Anna Wittenberg dziennikarka, WNP.pl.