„Northwestern Medicine“ skubios radiologijos skyriaus vadovas Samiras Abboudas manė, kad jau dirba maksimaliu greičiu. Kruopščiai ištobulintu režimu, pasitelkdamas balso diktavimą, jis galėjo parašyti rentgeno ataskaitą vos per 75 sekundes.
Tada Čikagoje įsikūrusi sveikatos sistema 2024 m. įdiegė generatyvinį dirbtinį intelektą, kuris gali analizuoti pacientų skenavimus ir rašyti ataskaitas. Abboudas, kuris tikrina dirbtinio intelekto darbą dėl galimų pakeitimų, teigė, kad peržiūros sutrumpėjo iki maždaug 45 sekundžių.
Rezultatas buvo kvapą gniaužiantis ir stulbinantis. „Tai buvo pirmas kartas, kai jaučiau, kad mano karjeroje yra laikrodis“, – sakė Abboudas.
Vis dėlto jis teigė, kad žmonės yra būtina proceso dalis. Greitesnis skenavimų skaitymas taip pat turi privalumų.
„Šimtai pacientų laukia mūsų skaitymo, ir bet kuris iš jų gali būti aktyviai mirštantis“, – sakė Abboudas.
Didelės ligoninių sistemos tapo plačios dirbtinio intelekto diegimo poligonu, tikrinančiu, ką gali ši technologija, bet ir atskleidžiančiu – kartais per… nerimą keliančių nesėkmių – kur jis nuvilia.
Remiantis „Menlo Ventures“ ir „Morning Consult“ apklausa, 27 % sveikatos sistemų moka už komercines dirbtinio intelekto licencijas – tai trigubai daugiau nei visoje JAV ekonomikoje.
Nors senstančios visuomenės sveikatos priežiūros poreikiai auga, ligoninės ieško būdų, kaip susidoroti su nuolatiniu darbuotojų trūkumu, kuris gali pervargti gydytojus ir atidėti priežiūrą. Jos taip pat ieško efektyvumo, artėjant „Medicaid“ mažinimui.
Dirbtinis intelektas ypač prasiveržė į priekį atliekant kai kurias mažiausiai prašmatnias, bet daugiausiai darbo reikalaujančias ligoninės užduotis: užsirašinėjant užrašus, atsakant į pacientų telefono skambučius ir tvarkant draudimo išmokas.
Šios užduotys dažnai „priklauso nuo darbo jėgos, o tas pats įprastas procesas kartojamas tūkstančius kartų“, – teigė Rupal Malani, vyresnysis konsultacinės firmos „McKinsey“ partneris, kuris konsultuoja sveikatos sistemas dirbtinio intelekto diegimo klausimais.
Gydytojai vis dar priima medicininius sprendimus, nors dirbtinis intelektas gali padėti šiam procesui. Kalifornijos universiteto Los Andžele atliktas tyrimas praėjusiais metais parodė, kad dirbtinis intelektas geriau geba nustatyti subtilius krūties vėžio požymius, kurie gali išsivystyti ir augti nepastebimai tarp įprastų patikrinimų. Tyrime apskaičiuota, kad naudojant dirbtinį intelektą, siekiant padėti pacientų, kuriems atliktas patikros tyrimas, tokių krūties vėžio atvejų galėtų sumažėti 30 %.
Tačiau yra priežasčių būti atsargiems.
Mayo klinikos kardiologas Paulas A. Friedmanas kreipėsi į „ChatGPT“, kai jam reikėjo pasitarti dėl paciento, kuriam praėjus kelioms dienoms po širdies operacijos reikėjo implantuoti defibriliatorių. Friedmanas manė, kad tokia procedūra yra įmanoma ir saugi, tačiau norėjo sužinoti, ar yra atvejų tyrimų. „ChatGPT“ pateikė jam nuorodas į keletą medicinos žurnaluose paskelbtų pranešimų, kurie, jų teigimu, parodė, kad tokia procedūra yra „saugi ir veiksminga“. Friedmanas sakė, kad „ji atrodė labai realistiška“, kol kolega nebandė ieškoti tyrimų, bet sužinojo, kad jie sufabrikuoti.
Po to, pasak Friedmano, jis taiko principą „pasitikėk, bet patikrink“. „Ne tai, kad neužduodu „ChatGPT“ medicininių klausimų, bet kai tai darau, visada ieškau nuorodų, jas spusteliu ir bent jau perskaitau santraukas“, – sakė jis.
Ligoninės kardiologijos skyrius testuoja alternatyvius vidinius dirbtinio intelekto įrankius.
„ChatGPT“ patronuojančios įmonės „OpenAI“ atstovas teigė, kad jos komandos atlieka „vertinimus, siekdamos sumažinti žalingus ar klaidinančius atsakymus“, ir kad Naujausi modeliai gali pateikti daug tikslesnę informaciją nei ankstesnės versijos, pavyzdžiui, ta, kurią būtų naudojęs Friedmanas. Bendrovė teigė, kad „ChatGPT“ nebuvo skirtas pakeisti sveikatos priežiūros specialistų nurodymus.
Spalio mėnesį žurnale „The Lancet Gastroenterology & Hepatology“ atliktame tyrime nustatyta, kad gydytojai, kurie tris mėnesius naudojo dirbtinį intelektą (DI), kad padėtų jiems pastebėti darinius kolonoskopijos metu, sugebėjo aptikti žymiai mažiau tokių darinių, kai tik šis įrankis buvo pašalintas.
„Nuolat nerimauju dėl savęs dėl gebėjimų praradimo“, – sakė Anthony Cardillo, Niujorko patologas, vadovaujantis Memorial Sloan Kettering laboratorijai, kuri specializuojasi kraujo mėginių tyrimuose. „Kiekvieną kartą, kai perduodu savo mintis kažkam, kas nėra mano paties smegenys, nerimauju, kad prarasiu tą raumenų atmintį.“
Cardillo teigė, kad jis ir jo kolegos naudoja generatyvinį DI mėginiams peržiūrėti, tačiau tai daro tik kaip antrą akių porą, nustatę savo diagnozes.
Nepaisant tokių abejonių, sveikatos sistemos teigė, kad mato didžiulį potencialą – ir būtinybę.
„Kai pagalvoji apie poreikių cunamį, kuris artėja kaip visuomenė, „Technologija yra vienas iš nedaugelio svertų, kuriuos turime panaudoti“, – teigė Dougas Kingas, „Northwestern Medicine“ vyriausiasis skaitmeninių ir inovacijų pareigūnas.
„Northwestern“ atlikta milijono per metus atliktų skenavimų dirbtinio intelekto pagalba peržiūra atskleidė 70 atvejų, kurių žmonės nebuvo pažymėję tolesnei peržiūrai. Rankinis patikrinimas parodė penkis atvejus, kai gydytojai manė, kad reikia daugiau tolesnių veiksmų. „Northwestern“ taip pat naudoja kitą dirbtinio intelekto įrankį, kad efektyviau planuotų laiką operacinėje, o tai reiškia, kad galima gydyti daugiau pacientų, teigė pareigūnai.
Ligoninės buvo pirmosios dirbtinio intelekto naudotojos. Nuspėjamieji algoritmai leido ankstyvojo perspėjimo sistemoms sepsiui nustatyti, pažymėjo didelės rizikos pacientus ir daugelį metų padėjo valdyti planavimą.
Šiaurės Kalifornijoje 21 „Kaiser Permanente“ ligoninėje naudojama sistema, kuri analizuoja visų pacientų gyvybinius rodiklius ir diagramas bei kas valandą juos vertina, kad nustatytų, kuriems pacientams kyla didžiausia rizika. „New England Journal of Medicine“ atliktas tyrimas parodė, kad sistema per metus išgelbėja daugiau nei 500 gyvybių.
Neseniai sistema nustatė, kad širdies nepakankamumu sergantį pacientą reikia atidžiau ištirti, todėl gydytojai sužinojo, kad jis taip pat serga sunkia kvėpavimo takų viruso forma ir jam reikia steroidų plaučiams, teigė Vincentas Liu, plaučių intensyviosios terapijos gydytojas „Kaiser Permanente Santa Clara“ medicinos centre.
Ligoninės agresyviai diegia dirbtinį intelektą užduotims, kurios nėra tokios įspūdingos, bet užima daug laiko ir išteklių. Elektroninių medicininių įrašų teikėja „Epic Systems“ 2024 m. pristatė įrankį, kuris naudoja generatyvinį dirbtinį intelektą pacientų įrašams išgauti ir apeliaciniams laiškams draudimo bendrovėms parengti. Bendrovės teigimu, šią sistemą jau naudoja apie 1000 ligoninių.
„Northwestern“ kasmet apdoroja apie 5–10 % milijonų prašymų, teigė Davidas Blahnikas, bendrovės informacinių technologijų viceprezidentas.
„Išleidžiate tiek daug darbuotojų išlaidų ir darbo bandydami su jais kovoti, apeliuoti į juos ir pateisinti, kodėl turėtume gauti atlyginimą“, – sakė jis. Tačiau, pasak Blahniko, pradėjus naudoti „Epic“ įrankį, darbuotojai dabar kiekvieno atmesto prašymo nagrinėjimui skiria apie 23 % mažiau laiko.
Panašios pastangos Niujorko „Mount Sinai“ ligoninėje lėmė 3 % padidėjusį panaikintų draudimo prašymų skaičių, o tai padėjo sveikatos priežiūros sistemai gauti 12 mln. dolerių daugiau per metus, teigė Lisa Stump, bendrovės skaitmeninės informacijos vadovė.
„Mount Sinai“ neseniai sustabdė „Epic“ generatyvinio dirbtinio intelekto įrankio, skirto analizuoti pacientų gydytojams siunčiamas žinutes ir kurti suasmenintus atsakymų juodraščius, naudojimą. Gydytojai teigė, kad juodraščiai nebuvo naudingi ir reikalavo per daug perrašyti.
Pasak „Mount Sinai“ dirbtinio intelekto užtikrinimo laboratorijos direktoriaus Ankito Sakhujos, buvo keletas labai specifinių nesklandumų. Vienu atveju sistema pacientui, prašiusiam vaikštynės ar lazdelės, pasakė, kad ji negali padėti. Kitu atveju pacientui, skundžiančiamsis galvos skausmu, buvo pateiktas išsamus atsakymas, kuriame teigiama, kad pacientas gali sirgti bet kuo – nuo nedidelio negalavimo iki smegenų auglio.
„Epic“ teigė, kad nedidelė dalis ligoninių taip pat sustabdė šios funkcijos naudojimą ir kad ji dirba siekdama ją patobulinti. „Epic“ teigimu, ši priemonė padėjo slaugytojams sutaupyti iki 30 sekundžių vienam pokalbiui su pacientais per sistemą ir jau įdiegta maždaug 1700 ligoninių. Vis dėlto bendrovė teigė, kad jai reikalinga žmogaus priežiūra.
„Gydytojai visiškai kontroliuoja pacientui siunčiamą žinutę“, – sakė Sethas Hainas, „Epic“ vyresnysis tyrimų ir plėtros viceprezidentas.“ [1]
1. Hospitals Become Test Labs For AI. Te-Ping, Chen; Deng, Chao. Wall Street Journal, Eastern edition; New York, N.Y.. 06 Jan 2026: A1.
Komentarų nėra:
Rašyti komentarą