DR. Watson nevie, čo ďalej
IBM chcela umelým inteligenciou rozprúdiť lekársky priemysel. To nevyšlo podľa očakávaní. Príbeh o tom, ako nová technológia zatína zuby v systéme zdravotnej starostlivosti.
Optimisti ale podcenili divoký rast, ktorý by im mal stáť v ceste. Lekárske údaje sú dodnes uložené v mnohých rôznych formátoch. Napríklad lekári v súkromnej praxi používajú iné formáty údajov ako kliniky, klinika X zasa iné formáty ako klinika Y a samostatnou kapitolou sú opäť lekárske laboratóriá. Na prenos napríklad údajov o liečbe, prístroji alebo laboratóriách sa v lekárskej praxi zvyčajne používajú takzvané štandardy xDT, ktoré boli vyvinuté v 80. rokoch. Za ich ďalší vývoj je teraz zodpovedná Asociácia pre kvalitný lekársky softvér pre kruh (QMS). Podľa webovej stránky QMS používajú lekári v súkromnej praxi takzvaný štandard KVDT na fakturáciu lekárskych služieb v hodnote 35 miliárd eur ročne. Ďalší, takzvaný štandard BDT, bol skutočne určený na prenos údajov o liečbe od roku 1990. Je ironické, že samotný štandard nie je nijako zvlášť štandardizovaný, takže varianty rôznych výrobcov softvéru nie sú kompatibilné. Prax to používa zriedka. Z tohto dôvodu majú pacienti okrem iného stále možnosť nosiť listy svojich lekárov z jednej ordinácie do druhej.
Výmena údajov medzi klinikami a postupmi by mohla následne prebiehať prostredníctvom štandardov HL7. HL7 v Nemecku, pôvodne vyvinutý v USA, mal od roku 1993 postupne zabezpečovať interoperabilitu medzi rôznymi IT systémami v zdravotníctve. Odvtedy formát spravuje skupina používateľov HL7 v Nemecku, napr. V. Ale z približne 1 000 nemeckých kliník je len asi 70 členov združenia. Normy prakticky nepoužíva žiadna lekárska prax.
Aj dnes 86 percent lekárov stále používa papier na vzájomnú výmenu informácií. Pokiaľ ide o komunikáciu medzi lekárom a klinikou, je to až 94 percent. To bol zarážajúci výsledok reprezentatívneho prieskumu medzi 1764 lekárskymi a psychoterapeutickými postupmi, ktorý v máji 2018 uskutočnil berlínsky inštitút IGES v mene KBV. Lepšie to vyzeralo iba s laboratórnymi údajmi: elektronicky prichádza k zhruba dvom tretinám všetkých postupov. Jörg Caumanns, vedúci inovačného centra Telehealth Technologies na Fraunhoferovom inštitúte pre otvorené komunikačné systémy, zdieľa dojem, že nemeckí lekári sú odolní voči digitalizácii. Považuje ich za súčasť zodpovednosti za pomalý pokrok. Predchádzajúci postup spracovania papiera „je tiež vhodný pre vás“.
Takéto nízke údery sú spočiatku ojedinelé prípady a IBM správne poukazuje na to, že Watson sa používa ako asistenčný systém na viac ako 230 klinikách po celom svete. Ale aj tam je vždy príliš malé množstvo údajov problémom: Aktuálna verzia bola trénovaná výlučne s údajmi z USA a USA
tam dokonca len s údajmi z jednej kliniky, Memorial Sloan Kettering Cancer Center v New Yorku. Výsledkom je zaujatosť. Takto Watson zasiahol správu „STAT“ v Južnej Kórei
Ošetrenia, ktoré neboli obvyklé alebo dokonca schválené v tamojšom národnom systéme zdravotníctva. Problém je zásadný: vzorce, ktoré umelá inteligencia čerpá z množiny údajov, nie je možné použiť na žiadny iný súbor údajov. Ak trénujete neurónovú sieť napríklad na röntgenových snímkach zo zariadení spoločnosti Philips alebo Siemens, AI už na obrázkoch z iných zariadení nedokáže rozpoznať nič. To isté platí pre údaje z rôznych populácií pacientov. Výcvik je zodpovedajúcim spôsobom zložitý a nákladný a prekážka pre široké uplatnenie je zodpovedajúcim spôsobom veľká.
IBM nemôže za zlyhanie na DKFZ viniť iba ostatných. „Skutočnosť, že sa projekt so spoločnosťou IBM Watson nikdy skutočne nerozbehol, bola jednoducho preto, lebo Watson pre rozpoznávanie reči onkológie nebol v tom čase k dispozícii v nemčine,“ vysvetľuje Roland Eils, ktorý bol v tom čase vedúcim oddelenia teoretickej bioinformatiky DKFZ. To by však bolo potrebné na vyhodnotenie nemeckých spisov pacientov. IBM ich ale nestihla sprístupniť. Rovnako tak urobil aj projekt
odložená až do skončenia platnosti rámcovej dohody. Splnil by však projekt veľký prísľub úplne nových terapií rakoviny, keby bolo rozpoznávanie reči k dispozícii v nemčine? Pravdepodobne nie. „Systémov, ktoré idú nad rámec čisto reprodukčného učenia, je stále veľmi veľa
na začiatku vývoja, “hovorí Benedikt Brors, profesor aplikovanej informatiky na DKFZ. „Watson by mal s nami iba zhrnúť a reprodukovať liečebné odporúčania lekárov.“ Watson by iba reprodukoval závery, ktoré mali samotní lekári pred rokmi.
prišiel. Pre lekárov spoločného Národného centra pre nádorové ochorenia DKFZ a univerzity v Heidelbergu nebola táto možnosť nijako zvlášť zaujímavá.
Napriek tomu Brors vníma úsilie IBM v zásade pozitívne. "Nemyslím si, že Watson zlyhal, ale že oznámenia prišli príliš skoro," hovorí. „Ako výskumný projekt
tento prístup môže odhaliť ťažkosti, ktoré bude musieť digitalizácia prekonať v nadchádzajúcich rokoch. “Ak sa to podarí, Brors vidí budúcnosť systémov AI ako Watson predovšetkým v podpore menej skúsených lekárov. Umelá inteligencia by im mohla pomôcť s údajmi o chorobách
hodnotiť početné disciplíny a dostávať informácie o diagnózach alebo terapiách - bez toho, aby ste museli byť sami špecialistom. Charité už ukazuje, čo je možné: Tam sú všetky hodnoty obličiek hodnotené centrálne a anonymne pomocou algoritmu. Ak program zistí vzor, ktorý naznačuje poškodenie obličiek, spustí alarm. „Vyškolený nefrológ takéto vzorce rozpozná okamžite,“ hovorí expert Charité Gocke. „Ale úrazový chirurg, ktorý niekedy určuje hodnoty obličiek, to môže prehliadnuť.“
Will Dr. Watson stále vidí túto budúcnosť? Možno. Na pozadí predchádzajúceho vývoja v nemeckom systéme zdravotnej starostlivosti je potrebné túto otázku položiť všeobecnejšie
formulujte: Will Dr. Zažívajú počítače stále túto budúcnosť? Rozhodujúci krok k tomu, zavedenie elektronického záznamu o pacientovi, by sa malo uskutočniť 1. januára 2019. Vyžadoval to zákon o elektronickom zdravotníctve, ktorým chcela veľká koalícia v roku 2015 urýchliť implementáciu. Ale kto je prekvapený: Potrebné testy a schválenie konektorov sa natoľko oneskorili, že podľa federálneho ministerstva zdravotníctva k uvedeniu dôjde najskôr na konci roku 2021. Nádej preto pochádza z iného kúta: digitalizácia pomaly hľadá alternatívne spôsoby, ako sa dostať k pacientovi.
Podľa prieskumu digitálnej asociácie Bitcom každý druhý človek v Nemecku používal v roku 2017 aplikáciu pre zdravie. 27 percent zo 1003 respondentov uviedlo, že na zaznamenávanie medicínsky dôležitých údajov, ako je krvný tlak alebo pulz, používajú aj aplikácie pre smartfóny. Ostatné aplikácie a platformy dnes ponúkajú pomoc s lekárskou diagnostikou a liečbou. Napríklad Ada, aplikácia od berlínskeho startupu Ada Health. Používateľ povie programu svoje príznaky, výsledkom je zoznam možných chorôb.
V októbri 2018 spoločnosť Ada Health oznámila, že univerzitné kliniky Essen a Gießen-Marburg chcú v štúdii vyskúšať výhody aplikácie pre kontrolu pacienta na pohotovosti. Stále ďalšie aplikácie sú určené na podporu komunikácie medzi lekárom a pacientom a na uľahčenie zdieľania lekárskych údajov. Techniker Krankenkasse napríklad momentálne testuje aplikáciu s názvom TK-Doc. Umožňuje textové rozhovory a videorozhovory s lekármi v telemedicínskom centre. TK chce tento rok tiež integrovať hodnotenie príznakov Ady založené na AI. Ale Dr. Watson a ďalšie lekárske AI nezbavujú lekárov úľavy: nájsť terapie pre zložité choroby, ako sú bolesti chrbta, ktoré môžu mať nielen ortopedické, ale aj psychologické príčiny. Alebo pre zriedkavé choroby, o ktorých je málo údajov. Pretože dobrí lekári vytvárajú nové hypotézy, pretože rozumejú tomu, čo sa deje v ľudskom tele. Algoritmy sa na druhej strane učia iba vzory, ktoré sú už známe, bľabotajú ako dobre trénovaný papagáj. V dohľadnej budúcnosti nebudú AI náhradou neurónovej siete v hlave lekára.
Tento článok je s láskavým dovolením Technology Review