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

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

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

Međutim, postavlja se pitanje: da li na optimalan način koristimo ove podatke? Po mom mišljenju, moramo se osloniti na kvalitet, 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, naprimjer, odlučimo da koristimo vještačku inteligenciju za tačna predviđanja i preporuke, potrebni su nam visokokvalitetni podaci koji nam mogu pružiti tačne informacije.

Personalizirana zdravstvena zaštita

Kao ekspert za zdravstvena IT pitanja, imao sam priliku da pratim kako se zdravstvena informatika razvijala u posljednjih 35 godina. Zdravstvena informatika se fokusira na iskorištavanje prednosti informacionih tehnologija kako bi se kroz prikupljanje, skladištenje, standardizaciju i analizu zdravstvenih podataka koja se provodi na odgovarajući način pozitivno uticalo na odnos pacijent - ljekar. Kako to funkcioniše? U elektronskim zdravstvenim kartonima (Electronic health records - EHR), naprimjer, prikupljaju se svi relevantni podaci o pacijentu, tako da kada pacijent ode kod svog ljekara ili u bolnicu, sve njegove medicinske informacije su odmah dostupne u digitalnom obliku.

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

Eliminisanje pristrasnosti u AI-ju

Mislim da nećemo morati dugo čekati da budemo u stanju da prilagodimo planove liječenja i prevencije pojedincu na osnovu faktora kao što su genetika, starost, način njegovog 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 liječenje je 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 eliminisanje 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 istaći da je u smislu zdravstvene zaštite ponekad korisno osloniti se na algoritam s pristrasnošću. Evo konkretnog primjera: tokom 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 interesovanje zbog svog potencijala u smislu uštede i poboljšanja kvaliteta zdravstvene zaštite. U oblasti medicine sve je više ulaganja u vještačku inteligenciju, ali zdravstveni sektor se sporo razvija i mnogi problemi se moraju riješiti prije nego što se AI zaista počne masovno koristiti, što je veoma poželjno. Po mom mišljenju, jedan od glavnih kamena spoticanja je to što trenutno ne postoji jedinstvena, prihvaćena definicija AI-ja.

Za ljekara, AI se odnosi na skup računarskih metoda za kreiranje sistema 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 da se poboljša kapacitet ljudskih bića u smislu donošenja odluka, kada se one kombinuju s računarskim metodama. Time se udaljavamo od termina „vještački“, ali, sa stanovišta ljekara, AI je ta koja mora da mu pomogne u donošenju odluka.

AI u službi precizne medicine

Prema izvještaju Svjetske zdravstvene organizacije, vještačka inteligencija ima ogroman potencijal da unaprijedi zdravstvenu zaštitu i medicinu na globalnom nivou, pod uslovom da etika i ljudska prava budu sama srž prilikom njihovog dizajniranja, primjene i upotrebe. Da li je vještačka inteligencija predodređena da zamijeni ljude u oblasti zdravstvene zaštite? Čini mi se da je to malo vjerovatno. S druge strane, a mi to već u određenoj mjeri vidimo, evoluirat će odnos između ljudi i vještačke inteligencije.  

S postepenim uvođenjem AI tehnologija u sve oblasti medicine, regulatorna tijela će morati da razmotre višestruke pristupe kako bi osigurala bezbjednost kod primjene vještačke inteligencije na zdravstvenu zaštitu, a to uključuje i međunarodne standarde. Neophodno je uspostaviti zajedničku terminologiju, taksonomiju i definicije tako da ljekari i regulatorna tijela govore istim jezikom kao i tehnički stručnjaci. Ovi standardi će usmjeravati buduću upotrebu vještačke inteligencije kako bi se obezbijedila interoperabilnost i transparentnost sistema vještačke inteligencije i izbjegla pristrasnost i disparitet. Nedeterminizam mašinskog učenja i „halucinacije“ velikih jezičkih modela (Large Language Models - LLM) su zastrašujući izazovi kojima se treba pozabaviti da bi primjena AI-ja u zdravstvu bila i sigurna i efikasna.

Put koji je pred nama u oblasti zdravlja je dug i složen. Iako mislim da još nismo ni blizu vremenu u kojem ćemo konsultovati robote, a ne doktore, 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 transformišemo 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 zaista beskrajne. Ovi naši napori će pomoći da se osigura 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 je radio u oblasti informacionih tehnologija u zdravstvu. On je svjetski poznati stručnjak za integraciju sistema i sigurnu interoperabilnost, i pionir u zdravstvenoj informatici kao i jedan od osnivača radne grupe HL7 koja je osnovana 1987. godine. Michael Glickman je također predsjednik tehničkog komiteta ISO/TC 215, Zdravstvena informatika.