Prenosimo prevedenu ISO vijest u cjelosti. Vijest je objavlјena na www.iso.org

Autor je gospodin Michael Glickman izvršni direktor Computer Network Architects i predsjedatelj tehničkog komiteta ISO/TC 215 za zdravstvenu informatiku.

Vodeći stručnjak u oblasti zdravstvene informatike objašnjava mnoge izazove i mogućnosti povezane s vještačkom inteligencijom u zdravstvu.

U oblasti zdravstva, vještačka inteligencija (Artificial Intelligence-AI) je na revolucionaran način uspjela promijeniti ovu industriju time što je doprinijela jačanju kapaciteta za donošenje odluka, poboljšala kvalitetu njege i smanjila troškove. U eri superkompjutora i tehnološkog napretka, u zdravstvenom se sektoru stvaraju velike količine podataka koje AI može obraditi i analizirati kako bi izvukla vrijedne informacije.

Međutim, postavlja se pitanje: koristimo li na optimalan način ove podatke? Po mojemu mišljenju, moramo se osloniti na kvalitetu, a ne na kvantitet podataka. Imamo ogromnu količinu podataka, ali je korist od većine njih veoma mala jer se ne prevode u relevantne informacije. Ako, primjerice, odlučimo koristiti vještačku inteligenciju za točna predviđanja i preporuke, potrebni su nam visokokvalitetni podatci koji nam mogu pružiti točne informacije.

Personalizirana zdravstvena zaštita

Kao ekspert za zdravstvena IT pitanja, imao sam priliku pratiti kako se zdravstvena informatika razvijala u posljednjih 35 godina. Zdravstvena informatika usredotočuje se na iskorištavanje prednosti informacijskih tehnologija kako bi se kroz prikupljanje, skladištenje, standardizaciju i analizu zdravstvenih podataka koja se provodi na odgovarajući način pozitivno utjecalo na odnos pacijent - liječnik. Kako to funkcionira? U elektroničkim zdravstvenim kartonima (Electronic health records - EHR), primjerice, prikupljaju se svi relevantni podatci o pacijentu, tako da kada pacijent ode kod svoga liječnika ili u bolnicu, sve njegove medicinske informacije odmah su dostupne u digitalnom obliku.

Zdravstveni kartoni redovito su ažurirani i sigurni, što olakšava koordinaciju pružanja zdravstvenih usluga između zdravstvenih ustanova i pružatelja zdravstvene njege. Ova vrsta rigoroznog prikupljanja podataka omogućuje njihovu ekstrapolaciju iz čitave populacije, drugim riječima u suprotnom smjeru, kako bi se identificirale zajedničke značajke između različitih skupina pacijenata, kao što su ljudi s dijabetesom ili onih koji su u rizičnoj skupini da postanu dijabetičari. Sve nas ovo upućuje na to da se krećemo ka personaliziranoj zdravstvenoj zaštiti (tj. preciznoj medicini).

Eliminiranje pristrasnosti u AI-ju

Mislim da nećemo morati dugo čekati biti u stanju prilagoditi planove liječenja i prevencije pojedincu na temelju čimbenika kao što su genetika, starost, način njegova života i okruženje u kojem živi. Kao što je slučaj i s drugim tehnologijama i napretkom, što je plan njege više personaliziran, to je ishod za pacijenta pozitivniji, a njegovo je liječenje isplativije.

Iako nam se smiješi svijetla budućnost, i dalje se suočavamo sa značajnim izazovima kada je u pitanju primjena vještačke inteligencije u zdravstvu. Dio problema je eliminiranje pristrasnosti, koja se manifestira u mnogim oblicima, uključujući pristrasnost zbog prilagođavanja ili izostavljanja. Modeli zaštite u kojima postoje predrasude rizikuju da pogoršaju društvene razlike, pa čak i da dovedu do smrtnog ishoda. Međutim, želio bih istaknuti kako je u smislu zdravstvene zaštite ponekad korisno osloniti se na algoritam s pristrasnošću. Evo konkretnog primjera: tijekom pandemije COVID-19 pokazalo se da se stariji od 65 godina mogu smatrati važnom pristrasnosti koju treba uzeti u obzir kod praćenja i liječenja takvih pacijenata.

Ka definiciji AI-ja

AI izaziva veliko interesiranje zbog svoga potencijala u smislu uštede i poboljšanja kvalitete zdravstvene zaštite. U oblasti medicine sve je više ulaganja u vještačku inteligenciju, ali zdravstveni se sektor sporo razvija i mnogi se problemi moraju riješiti prije nego što se AI zaista počne masovno koristiti, što je veoma poželjno. Po mojemu mišljenju, jedan od glavnih kamena spoticanja je to što trenutačno ne postoji jedinstvena, prihvaćena definicija AI-ja.

Za liječnika, AI se odnosi na skup računarskih metoda za kreiranje sustava koji obavljaju zadatke koji bi inače zahtijevali intervenciju ljudske inteligencije. Ove metode uključuju prepoznavanje slike i obradu prirodnog jezika. Više puta sam čuo frazu „pojačana inteligencija“ koja se odnosi na potrebu za poboljšanjem kapaciteta ljudskih bića u smislu donošenja odluka, kada se one kombiniraju s računarskim metodama. Time se udaljavamo od termina „vještački“, ali, sa stanovišta liječnika, AI je ta koja mu mora pomoći u donošenju odluka.

AI u službi precizne medicine

Prema izvješću Svjetske zdravstvene organizacije, vještačka inteligencija ima ogroman potencijal da unaprijedi zdravstvenu zaštitu i medicinu na globalnoj razini, pod uvjetom da etika i ljudska prava budu sama srž prilikom njihova dizajniranja, primjene i uporabe. Je li vještačka inteligencija predodređena zamijeniti ljude u oblasti zdravstvene zaštite? Čini mi se kako je to malo vjerojatno. S druge strane, a mi to već u određenoj mjeri vidimo, evoluirat će odnos između ljudi i vještačke inteligencije.  

S postupnim uvođenjem AI tehnologija u sve oblasti medicine, regulatorna tijela morat će razmotriti višestruke pristupe kako bi osigurala sigurnost kod primjene vještačke inteligencije na zdravstvenu zaštitu, a to uključuje i međunarodne standarde. Nužno je uspostaviti zajedničku terminologiju, taksonomiju i definicije tako da liječnici i regulatorna tijela govore istim jezikom kao i tehnički stručnjaci. Ovi će standardi usmjeravati buduću uporabu vještačke inteligencije kako bi se osigurala interoperabilnost i transparentnost sustava vještačke inteligencije i izbjegla pristrasnost i disparitet. Nedeterminizam strojnog učenja i „halucinacije“ velikih jezičnih modela (Large Language Models - LLM) zastrašujući su izazovi kojima se treba pozabaviti kako bi primjena AI-ja u zdravstvu bila i sigurna i učinkovita.

Put koji je pred nama u oblasti zdravlja dug je i složen. Iako mislim da još nismo ni blizu vremenu u kojem ćemo konzultirati robote, a ne liječnike, ipak moramo imati na umu da je najmoćnija primjena vještačke inteligencije ta da se poboljša ljudska sposobnost, a ne da se zamijeni. U ovom našem vremenu neizvjesnosti i promjena, moramo pronaći nove načine da transformiramo zdravstvenu zaštitu. Tehnologija se konstantno razvija u pogledu inteligencije, brzine i pouzdanosti, a kada je u pitanju osiguravanje da pacijenti dobiju najbolju moguću njegu, mogućnosti su doista beskrajne. Ovi će naši napori pomoći osigurati da se puni potencijal vještačke inteligencije u zdravstvu i javnom zdravlju iskoristi za dobrobit svih nas.

O Michaelu Glickmanu

Michael L. Glickman, osnivač i izvršni direktor, Computer Netvork Architects, ima ogromno iskustvo stečeno u IT industriji, a 35 godina radio je u oblasti informacijskih tehnologija u zdravstvu. On je svjetski poznati stručnjak za integraciju sustava i sigurnu interoperabilnost, i pionir u zdravstvenoj informatici kao i jedan od utemeljitelja radne skupine HL7 koja je ustanovljena 1987. godine. Michael Glickman također je predsjednik tehničkog komiteta ISO/TC 215, Zdravstvena informatika.