Rákszűrés egyetlen vércseppből, személyre szabott diagnózis - így gyógyít a mesterséges intelligencia
A jövő egészségügyi ellátása csak nyomokban emlékeztet majd a ma ismert gyakorlatokra, de jobb rögtön leszögezni: az orvosokat és ápolókat várhatóan sosem váltják fel, például humanoidok. Sokkal inkább arról van szó, hogy a különböző mesterséges intelligencia rendszerek nagyságrendekkel könnyebbé, pontosabbá és gyorsabbá tehetik a szakemberek munkáját, amitől csökkennek a kórházi költségek és rövidülnek a várólisták. Mivel orvosból világszerte egyre kevesebb van, szükségszerű is az AI alkalmazások bevezetése.
Milyen feladatokat bízhatunk máris az AI-ra?
A mesterséges intelligencia már a közeljövő egészségügyi ellátásában jelentős szerepet kaphat, és ennek terepe mindenekelőtt a diagnosztika. A legfrissebb siker egy olyan AI-alapú gyorsteszt, aminek szó szerint egy csepp vérre van szüksége ahhoz, hogy egyes rákos megbetegedéseket sikeresen és gyorsan diagnosztizáljon. A kínai kutatók által kifejlesztett megoldás ismert gyakorlatból ered: a vér biomarkereinek szűrését ma is a daganatok korai stádiumban történő felismerésének módszereként ismerik, azonban egyes típusok, mint
A Nature-ben bemutatott AI-gyorsteszt létjogosultságát azzal indokolják, hogy világszerte nagyon magas az elhibázott diagnózisok aránya. Sürgős szükség lenne tehát olyan eszközökre, amelyek nagy pontosságúak és megfizethetőek. A tudósok azt állítják, megtalálták a megoldást, mert az AI-tesztjük az esetek 81-100 százalékában képes azonosítani a vérben a rákos sejtek jelenlétét, és teszi ezt csupán néhány perc alatt. Ha mindez nem lenne elég: a kísérletek olyan, vérvizsgálattal nehezen vagy nem szűrhető elváltozásokra koncentráltak, mint a hasnyálmirigy-, gyomor- vagy vastagbélrák – és a mesterséges intelligencia éppen ezek esetében bizonyult sikeres diagnosztának.
A tudósok úgynevezett szárított szérumfoltok kis mintáival dolgoztak. Ezek ugyan eltárolhatók későbbi elemzések céljára, de éppen rákdiagnosztikára használni őket elég nagy kihívást jelent. A tudósok gépi tanulásos AI-modellje ugyanakkor éppen ilyen mintákról állapította meg, hogy olyan fontos biológiai markereket őriznek, amelyek kulcsfontosságúak a diagnosztikai pontosság javításához. Az eredmények már most lenyűgözőek: amíg egy hagyományos, folyékony vérrel készülő teszt az esetek 76,8 százalékában mutatja ki pontosan a hasnyálmirigyrákot, addig az új, szárított szérumfolton alapuló teszt 81,2 százalékos pontosságot produkált.
Bár a kutatók teljesen biztosak a módszerükben, jelezték, hogy a – valószínűleg évekig tartó – klinikai vizsgálatok még hátra vannak. Az AI-gyorsteszt csak ezek után tud megjelenni a gyakorlatban, a rákdiagnosztika olcsó, könnyen hozzáférhető és a ma ismert megoldásoknál gyorsabb, pontosabb eszközeként.
Analizáló AI-rendszerek már ma is segítik az orvosokat
Arra, hogy a mesterséges intelligenciának mekkora szerepe lehet a leterhelt egészségügyben (ahol egyre kevesebb orvos lát el egyre több beteget) Pataki Tamás, a Canon üzletfejlesztési menedzsere világított rá, a BizniszPlusz podcast egyik epizódjában. A szakember szerint bár a Canon Medical Solutions legmodernebb képalkotó eszközei egyelőre a magyarnál jóval tehetősebb egészségügyi rendszerek számára elérhetőek (például távol-keleti országokban és az Egyesült Államokban), itthon is érdemes beszélni róluk, mert nagyon jövőbe mutató megoldások. Mint mondta, az orvosok számára elképesztő jelentőséggel bírhat, ha az előttük tornyosuló képdiagnosztikai leleteket vagy kórelőzményeket egy AI-rendszer előzetesen átvizsgálja, kvázi megszűri, és készít róla egy jelentést, amiben az adott páciens korábbi és friss leletei, például röntgenképei vagy kórtörténete alapján következtet arra, hogy milyen betegségei lehetnek. És az AI-rendszerek egy része már van annyira megbízható, hogy ilyen szinten alapozni lehet rájuk.
mondja Pataki Tamás, kihangsúlyozva, hogy nem a gép véglegesíti azt, hogy a beteg milyen állapotban van és milyen kezelést igényel. „Szakorvosnak mindenképpen validálnia kell a gépi predikciót – enélkül ez a folyamat elképzelhetetlen.” A menedzser közölte: az AI, azáltal, hogy orvosok véleményezik az általa kiadott diagnózist, folyamatosan tanul és egyre pontosabb következtetéseket generál. Ezt nevezzük „humán megerősítéses gépi tanulásnak”, ami az egészségügyben munkára fogott AI-kat is egyre okosabbá teszi.

Ugyancsak a képalkotó diagnosztika jelentőségéről beszélt a Semmelweis Egyetemen tartott előadásában dr. Meskó Bertalan, a The Medical Futurist Institute vezetője. Az orvosi jövőkutató hasonló víziót vázolt fel, mint amiről a Canon szakértője beszélt: az orvosokat a döntéshozatalban, a pácienseket az adataik elemzésében, az egészségügy vezetőit pedig a folyamatok finomhangolásában fogja segíteni az AI, de csak akkor, ha a technológia megfelel a bizonyítékokon alapuló orvoslás feltételeinek.
A tudós különösen érdekesnek tartja azt a módszert, amikor a szakemberek nem mondják meg a diagnosztikát támogató AI-nak, hogy mit csináljon, csak hagyják analizálni, majd utólag megvizsgálják, hogy vajon miért juthatott az adott következtetésre. Ez azért lehet hasznos, mert
Az előadáson szóba került, hogy az AI-alapú rendszerek segíthetik a radiológusokat a röntgen-, CT- és MRI-felvételek elemzésében, így egészen korai stádiumban is felismerhetőbbé válnak rákos elváltozások, szívbetegségek vagy más kóros állapotok. Ezek az AI-rendszerek képesek automatikusan felismerni az eltéréseket, és kiemelni azokat a radiológus számára, akik aztán véleményezik, így tovább javul a pontosság és a hatékonyság.
A sebészrobotok forradalma
A robotsebészet – akárcsak az AI alapú diagnosztika – Magyarországon talán futurisztikus hatást kelt, pedig már napjainkban is ezrével alkalmaznak sebészrobotokat a világ kórházaiban. A legelterjedtebb eszköz (kb. ötezer üzemel belőle) az Intuitive Surgical fejlesztése, a Da Vinci Xi, de ez nem alkalmaz AI-t. A cég frissebb, fejlettebb robotja viszont, a Da Vinci 5 már „úgy készült, hogy lehetővé tegye az AI és a gépi tanulás jövőjét a sebészetben” – fogalmaz a gyártó honlapja. Ez a gép a Xi teljesítményének tízezerszeresére képes, és a fejlett adatelemzés segítségével jobb sebészeti érzékelést, nagyobb sebészi autonómiát ígér.
További példák az AI alkalmazására az egészségügyben
Bár többnyire csak elméleti szinten léteznek, fontos megemlíteni azokat az új gyógyászati módszereket is, amelyek ötletét vagy fejlesztését éppen a mesterséges intelligencia motiválja.
Ilyen a személyre szabott orvoslás lehetősége, amiben az AI-nak megint csak elemzési feladat jut: a páciensek hatalmas adatkészletein (pl. genom adatok, elektronikus egészségügyi akták stb.) keresztül, specifikusan és pontosan azonosíthat kockázati tényezőket, így egy személyre szabottabb diagnózissal előre jelezheti, hogy mi történik a beteggel, ha nem kap valamilyen kezelést vagy nem változtat az életmódján.
Ugyancsak érdekes területeket nyithat az AI a gyógyszerkutatás területén, ahogy arra már akadt is példa itthon, a Debreceni Egyetem és GE HealthCare közös projektjében. A Portfolio erről azt írta: létrehoztak egy magyar nyelvű, természetes nyelvfeldolgozó modellt, ami felgyorsíthatja a gyógyszerfejlesztési folyamatot azáltal, hogy olyan új molekulák azonosítására és tesztelésére használják, amelyek potenciálisan hatékonyabbak és kevesebb mellékhatással járnak.
Szintén új út lehet az AI-alapú virtuális asszisztensek bevezetése, amelyek segíthetik a betegeket időpontfoglalásban, kérdések megválaszolásában és az egészségügyi ellátáshoz való hozzáférés javításában, de egyre többen látnak fantáziát a chatbotok alkalmazásában is, mentális betegségek kezelése céljából.
Összegzésképpen érdemes leszögezni: bár az AI egészségügyi felhasználása – leszámítva talán a fejlett képdiagnosztikai és adatelemző rendszereket – többnyire gyerekcipőben jár, biztosan része lesz a jövő ellátórendszereinek. Addig azonban még számos etikai és jogi aggályt kell leküzdeni, a rendszerek lehetséges elfogultságától az adatvédelmi kockázatokig. Az AI mindazonáltal ígéretes jövőt kínál az egészségügy számára, hiszen teljesen nyilvánvaló, hogy okosan használva javíthatja a betegellátást, csökkentheti a költségeket és hozzájárulhat egy egészségesebb társadalom felépítéséhez.