Koliko dobar algoritam treba da bude da preuzme vaš posao?
To je novo pitanje za mnoge radnike usred uspona ChatGPT-a i drugih AI programa koji mogu da vode razgovore, pišu priče, pa čak i da generišu pesme i slike u roku od nekoliko sekundi.
Međutim, za lekare koji pregledaju skeniranje da bi uočili rak i druge bolesti, veštačka inteligencija se nazire već oko deceniju jer sve više algoritama obećava da će poboljšati tačnost, ubrzati rad i, u nekim slučajevima, preuzeti čitave delove posla. Predviđanja su se kretala od scenarija sudnjeg dana u kojima AI u potpunosti zamenjuje radiologe, do sunčane budućnosti u kojoj ih oslobađa da se usredsrede na aspekte svog rada koji najviše vrednuju.
Ta napetost odražava kako se AI širi u zdravstvenoj zaštiti. Osim same tehnologije, mnogo toga zavisi od spremnosti lekara da svoje poverenje – i zdravlje svojih pacijenata – stave u ruke sve sofisticiranijih algoritama koje malo ko razume.
Čak i unutar terena, mišljenja se razlikuju o tome koliko radiolozi treba da prihvate tehnologiju.
„Neke od tehnika veštačke inteligencije su tako dobre, iskreno, mislim da bi trebalo da ih sada radimo“, rekao je dr Ronald Samers, radiolog i istraživač veštačke inteligencije u Nacionalnom institutu za zdravlje. „Zašto puštamo da te informacije samo stoje na stolu?“
Summersova laboratorija je razvila kompjuterske programe za snimanje koji otkrivaju rak debelog creva, osteoporozu, dijabetes i druga stanja. Nijedan od njih nije široko prihvaćen, što on, između ostalog, pripisuje „kulturi medicine“.
Radiolozi su koristili kompjutere za poboljšanje slika i označavanje sumnjivih područja od 1990-ih. Ali najnoviji AI programi mogu ići mnogo dalje, tumačeći skeniranje, nudeći dijagnozu, pa čak i sastavljajući pisane izveštaje o svojim nalazima. Algoritmi se često obučavaju na milionima rendgenskih snimaka i drugih slika prikupljenih iz bolnica i klinika.
U celoj medicini, FDA je odobrila više od 700 AI algoritama za pomoć lekarima. Više od 75% njih radi na radiologiji, ali samo 2% radioloških praksi koristi takvu tehnologiju, prema jednoj nedavnoj proceni.
Za sva obećanja industrije, radiolozi vide brojne razloge da budu skeptični prema AI programima: ograničeno testiranje u stvarnim okruženjima, nedostatak transparentnosti o tome kako rade i pitanja o demografiji pacijenata koji su korišćeni za njihovu obuku.
„Ako ne znamo na kojim slučajevima je AI testiran, ili da li su ti slučajevi slični pacijentima koje viđamo u našoj praksi, postoji samo pitanje u mislima da li će to raditi za nas, “ rekao je dr Kertis Langloc, radiolog koji vodi centar za istraživanje veštačke inteligencije na Univerzitetu Stanford.
Do danas, svi programi koje je odobrila FDA zahtevaju da čovek bude u toku.
Početkom 2020. godine, FDA je održala dvodnevnu radionicu na kojoj se razgovaralo o algoritmima koji bi mogli da rade bez ljudskog nadzora. Ubrzo nakon toga, radiološki profesionalci su u pismu upozorili regulatore da „snažno veruju da je preuranjeno da FDA razmatra odobrenje ili odobrenje“ takvih sistema.
Ali evropski regulatori su 2022. godine odobrili prvi potpuno automatski softver koji pregledava i piše izveštaje za rendgenske snimke grudnog koša koji izgledaju zdravo i normalno. Kompanija koja stoji iza aplikacije, Okipit, podnosi svoju američku aplikaciju FDA.
Potreba za takvom tehnologijom u Evropi je hitna, jer se neke bolnice suočavaju sa višemesečnim zaostatkom u skeniranju zbog nedostatka radiologa.
U SAD, takva vrsta automatizovanog skrininga je verovatno godinama daleko. Ne zato što tehnologija nije spremna, prema AI rukovodiocima, već zato što radiolozima još nije prijatno da čak i rutinske zadatke prepuštaju algoritmima.
„Pokušavamo da im kažemo da preterano leče ljude i da gube gomilu vremena i resursa“, rekao je Čed Meklenan, izvršni direktor kompanije Koios Medical, koja prodaje AI alat za ultrazvuk štitne žlezde, od kojih je velika većina nije kancerogena. „Mi im kažemo: ‘Neka mašina pogleda, vi potpišite izveštaj i završite sa tim’.
Radiolozi imaju tendenciju da precene sopstvenu tačnost, kaže McClennan. Istraživanje njegove kompanije pokazalo je da se lekari koji gledaju iste snimke dojki ne slažu jedni sa drugima više od 30% vremena oko toga da li da urade biopsiju. Isti radiolozi se čak nisu slagali sa sopstvenim početnim procenama u 20% vremena, kada su gledali iste slike mesec dana kasnije.
Oko 20% karcinoma dojke se propusti tokom rutinskih mamografija, prema Nacionalnom institutu za rak.
A onda postoji i potencijal za uštedu troškova. U proseku, američki radiolozi zarađuju preko 350.000 dolara godišnje, prema Ministarstvu rada.
U bliskoj budućnosti, stručnjaci kažu da će AI raditi kao sistemi autopilota u avionima – obavljajući važne navigacione funkcije, ali uvek pod nadzorom ljudskog pilota.
Taj pristup pruža uveravanja i radiolozima i pacijentima, kaže dr Lori Margolis, iz bolničkog sistema Mount Sinai u Njujorku. Sistem koristi Koios AI za snimanje dojke da dobije drugo mišljenje o ultrazvuku mamografije.
Reći ću pacijentima: ‘Gledao sam to, i kompjuter je pogledao, i oboje se slažemo’, rekla je Margolis. „Čuvši me da kažem da se oboje slažemo, mislim da to pacijentu daje još veći nivo samopouzdanja.“
Prva velika, rigorozna ispitivanja koja testiraju radiologe uz pomoć veštačke inteligencije u odnosu na one koji rade sami daju nagoveštaje o potencijalnim poboljšanjima.
Prvi rezultati švedske studije od 80.000 žena pokazali su da je jedan radiolog koji radi sa veštačkom inteligencijom otkrio 20% više karcinoma među mamografima nego dva radiologa koja su radila bez te tehnologije.
U Evropi mamografe pregledaju dva radiologa da bi se poboljšala tačnost. Ali Švedska se, kao i druge zemlje, suočava sa nedostatkom radne snage, sa samo oko 70 radiologa dojke u zemlji od 10 miliona ljudi.
Korišćenje veštačke inteligencije umesto drugog recenzenta smanjilo je radno opterećenje ljudi za 44 odsto, prema studiji.
Ipak, glavni autor studije kaže da je neophodno da radiolog postavi konačnu dijagnozu u svim slučajevima.
Ako automatizovani algoritam propusti rak, „to će biti veoma negativno za poverenje u negovatelja“, rekla je dr Kristina Lang sa Univerziteta Lund.
Pitanje ko bi u ovakvim slučajevima odgovarao je među teškim pravnim pitanjima koja tek treba da se reše.
Jedan od rezultata je da će radiolozi verovatno nastaviti da proveravaju sve AI određivanja, kako ne bi bili odgovorni za grešku. To će verovatno izbrisati mnoge od predviđenih prednosti, uključujući smanjeno opterećenje i sagorevanje.
Samo izuzetno tačan, pouzdan algoritam bi omogućio radiolozima da se zaista udalje od procesa, kaže dr Saurab Dža sa Univerziteta Pensilvanije.
Dok se takvi sistemi ne pojave, Dža upoređuje radiologiju uz pomoć veštačke inteligencije sa nekim ko vam nudi pomoć u vožnji gledajući preko ramena i stalno ukazujući na sve na putu.
„To nije od pomoći“, kaže Dža. „Ako želite da mi pomognete da vozim, onda preuzmite vožnju da bih mogao da sednem i opustim se.“
