Kaip dirbtinis intelektas (A.I.) keičia tai, kaip mes praktikuojame mediciną?

„Kai stažuotės metais susidurdavau su ypač sunkiu klausimu, bėgdavau tiesiai į tualetą. Ten vartydavau medicinos žinyną, kurį nešiojau kišenėje, rasdavau atsakymą ir grįždavau į grupę, pasiruošusi atsakyti.

Tuo metu tikėjau, kad mano darbas yra įsiminti, mintinai žinoti paslaptingiausius medicininius eponimus. Tikrai puikiam gydytojui, norint nustatyti paciento diagnozę, nereikėtų ieškoti knygos ar kompiuterio. Arba taip tada maniau.

Nepraėjus nė dviem dešimtmečiams, išaušta, daugelio manymu, nauja medicinos era, kai dirbtinis intelektas žada rašyti mūsų užrašus, bendrauti su pacientais, siūlyti diagnozes. 

Potencialas yra stulbinantis. Tačiau kai šios sistemos tobulėja ir ateinančiais metais bus integruotos į mūsų praktiką, susidursime su sudėtingais klausimais: kur gyvena specializuota patirtis? Jei mąstymo procesą diagnozei nustatyti gali atlikti kompiuterio „antrasis pilotas“, kaip tai pakeičia gydytojų ir pacientų medicinos praktiką?

Nors medicina yra sritis, kurioje proveržio naujovės gelbsti gyvybes, gydytojai – ironiška – gana lėtai įsisavina naujas technologijas. Mes vis dar naudojame fakso aparatą informacijai siųsti ir gauti iš kitų ligoninių. Kai elektroninis medicininis įrašas įspėja, kad mano paciento gyvybinių požymių ir laboratorinių sutrikimų derinys gali rodyti infekciją, manau, kad ši įvestis yra įkyri, o ne naudinga. Dalis šių dvejonių yra poreikis išbandyti bet kokią technologiją, kad ja būtų galima pasitikėti. Tačiau yra ir romantizuotas diagnostikos specialisto, kurio galvoje yra daugiau, nei bet kuriame vadovėlyje, samprata.

Visgi, kompiuterinio diagnostiko idėja jau seniai buvo įtikinama. Gydytojai bandė sukurti aparatus, kurie dešimtmečius galėtų „mąstyti“, kaip gydytojas ir diagnozuoti pacientus, pavyzdžiui, Dr. House stiliaus programą, kuri gali priimti skirtingus simptomus ir pasiūlyti vienijančią diagnozę. Tačiau ankstyvieji modeliai užtruko daug laiko ir, galiausiai, nebuvo ypač naudingi praktikoje. 

Jų naudingumas buvo ribotas, kol natūralios kalbos apdorojimo pažanga padarė generatyvų A.I. – kurioje kompiuteris iš tikrųjų gali sukurti naują turinį žmogaus stiliumi – realybę. Tai nėra tas pats, kas ieškoti simptomų rinkinio „Google“; Vietoj to, šios programos turi galimybę sintezuoti duomenis ir „mąstyti“ panašiai kaip ekspertas.

Iki šiol mes neintegravome generatyvinio A.I. į mūsų darbą intensyviosios terapijos skyriuje. Bet atrodo aišku, kad neišvengiamai tai padarysime. 

Vienas iš paprasčiausių būdų įsivaizduoti, naudojant A.I. kai kalbama apie darbą, kuriam reikalingas modelio atpažinimas, pavyzdžiui, rentgenogramos skaitymas. Net geriausias gydytojas gali būti mažiau įgudęs, nei mašina, kai reikia atpažinti sudėtingus modelius be šališkumo. Taip pat yra daug jaudulio dėl galimybės A.I. programas, skirtas mums rašyti kasdienius paciento užrašus, kaip savotišką elektroninį raštininką, sutaupant daug laiko. Kaip teigia gydytojas Erikas Topolas, kardiologas, parašęs apie pažadą A.I. medicinoje, teigia, kad ši technologija gali paskatinti pacientų ir gydytojų santykius. „Mes turime kelią, kaip atkurti žmogiškumą medicinoje“, - sakė jis.

Ne tik taupome laiką, bet ir su A.I. – jei bus tinkamai naudojamas – galėtume geriau atlikti savo darbą. Daktaras Francisco Lopez-Jimenez, vienas iš A.I. Kardiologijoje Mayo klinikoje studijavo A.I. sugebėjimą skaityti elektrokardiogramas arba EKG, kurios yra paprastas širdies elektrinio aktyvumo įrašas. Ekspertas kardiologas iš EKG gali surinkti įvairią informaciją, tačiau kompiuteris gali surinkti daugiau, įskaitant širdies veiklos įvertinimą, o tai gali padėti nustatyti, kam būtų naudinga atlikti tolesnius tyrimus.

Dar įspūdingiau, kad daktaras Lopezas-Jimenezas ir jo komanda išsiaiškino, kad paprašius nuspėti amžių pagal EKG, A.I. programa karts nuo karto pateiktų visiškai neteisingą atsakymą. Iš pradžių mokslininkai manė, kad aparatas paprasčiausiai nėra puikus, kad pagal EKG numatytų amžių, kol suprato, kad aparatas siūlo „biologinį“, o ne chronologinį amžių, paaiškino dr. Lopez-Jimenez. Remiantis vien EKG modeliais, A.I. programa žinojo daugiau apie paciento senėjimą, nei gydytojas kada nors galėjo žinoti.

Ir tai tik pradžia. Kai kuriuose tyrimuose naudojamas A.I. bandyti diagnozuoti paciento būklę remiantis vien balsu. Tyrėjai skatina A.I. paspartinti vaistų atradimą. Tačiau, kaip intensyviosios terapijos skyriaus gydytoja, manau, kad labiausiai įtikina gebėjimas generuoti A.I. programas, skirtas pacientui diagnozuoti. Įsivaizduokite: kišeninis raundų ekspertas, turintis žinių gilumą per kelias sekundes.

Kokių įrodymų mums reikia, kad galėtume tai panaudoti? Diagnostikos programų juosta yra aukštesnė, nei programoms, kurios rašo mūsų pastabas. Tačiau tai, kaip mes paprastai išbandome medicinos pažangą – griežtai suplanuota atsitiktinių imčių klinikinį tyrimą, trunkantį metus – čia neveiks. Galų gale, iki bandymo pabaigos technologija būtų pasikeitusi. 

Be to, realybė yra tokia, kad šios technologijos atsidurs mūsų kasdienėje praktikoje, nesvarbu, ar jos yra išbandytos, ar ne.

Daktaras Adamas Rodmanas, Bostono Beth Israel Deaconess ligoninės internistas ir istorikas, nustatė, kad dauguma jo medicinos studentų jau naudojasi Chat GPT, kad padėtų jiems atlikti ligonių lankymo darbus ar net nuspėti testo klausimus. 

Įdomu, kaip A.I. Rodmanas skaitė žinomą sudėtingą savaitės New England Journal of Medicine atvejį ir nustatė, kad programa siūlo teisingą diagnozę galimų diagnozių sąraše šiek tiek daugiau, nei 60 procentų atvejų. Šis pasirodymas, greičiausiai, yra geresnis, nei galėtų bet kuris asmuo.

Kaip šie gebėjimai paverčiami realiame pasaulyje, dar reikia pamatyti. Tačiau net ruošiantis priimti naujas technologijas, daktaras Rodmanas svarsto, ar kažkas nebus prarasta. Juk gydytojų mokymas jau seniai vyksta pagal aiškų procesą – matome pacientus, kovojame su jų priežiūros bėdomis prižiūrimoje aplinkoje ir kartojame, kol baigiame mokymus. Tačiau naudojant A.I., yra reali galimybė, kad besimokantys gydytojai galėtų pasikliauti šiomis programomis, kad atliktų sunkų diagnozės nustatymo darbą, o ne išmoktų tai padaryti patys. Jei niekada netvarkėte iš pažiūros nesusijusių simptomų, kad išsiaiškintumėte galimą diagnozę, o pasikliovėte kompiuteriu, kaip išmokti mąstymo procesų, reikalingų, siekiant tobulumo kaip gydytojas?

„Netolimoje ateityje žiūrime į laiką, kai ateinanti naujoji karta nesiruošia lavinti šių įgūdžių taip, kaip mes“, – sakė daktaras Rodmanas. Net kai kalbama apie A.I., rašantį mums pastabas, daktaras Rodmanas mato kompromisą. Galų gale, užrašų problema nėra tik veržlumas; jie taip pat yra laikas įvertinti, peržiūrėti duomenis ir apmąstyti, kas bus toliau mūsų pacientams. Jei tą darbą iškrauname, tikrai laimėsime laiko, bet galbūt ir ką nors prarasime.

Tačiau čia yra pusiausvyra. Galbūt, A.I. pasiūlytos diagnozės. taps mūsų pačių mąstymo procesų priedu, nepakeisdamas mūsų, bet leisdamas mums visus įrankius tapti geresniais. Ypač tiems, kurie dirba aplinkoje, kur konsultuojasi su ribotais specialistais, A.I. galėtų pasiekti vienodą standartą. Tuo pačiu metu pacientai naudosis šiomis technologijomis, užduos klausimus ir ateis pas mus su galimais atsakymais. Toks informacijos demokratizavimas jau vyksta ir tik didės.

Galbūt, būti ekspertu reiškia būti ne informacijos šaltiniu, o sintezuoti ir bendrauti bei pasitelkti patarimus, priimant sunkius sprendimus. A.I. gali būti to proceso dalis, tik dar viena priemonė, kurią naudojame, bet ji niekada neatstos rankos prie lovos, akių kontakto, supratimo – ką reiškia būti gydytoju.

Prieš kelias savaites atsisiunčiau programą „Chat GPT“. Uždaviau įvairiausių klausimų – nuo medicininių iki asmeninių. O kai kitą kartą dirbsiu intensyviosios terapijos skyriuje, susidūrus su klausimu, galiu atidaryti programėlę ir pažiūrėti, ką A.I. turi pasakyti.

Daniela J. Lamas (@danielalamasmd), bendradarbiaujanti nuomonės rašytoja, yra plaučių ir kritinės priežiūros gydytoja Bostono Brigamo ir moterų ligoninėje."