Jak počítače podporují lékaře

Speciálně vyškolené počítače dokážou někdy stanovit přesnější diagnózy než lékaři. Mohli by podporovat zdravotnické pracovníky v mnoha oblastech

Hlasoví asistenti jako Siri nebo Alexa, kteří na přání vypnou světlo v koupelně. Navigační systémy, které naznačují riziko přetížení a navrhují objížďky. Internetové reklamní bannery, které po nákupu online doporučují další produkty. Umělá inteligence (AI) si již dlouho našla cestu do našeho každodenního života. A nyní medicína také objevila potenciál této technologie. Téměř každý den výzkumné skupiny informují o nových způsobech, jak by umělá inteligence mohla podporovat lékaře - při stanovení diagnózy, výběru terapie nebo sledování postupu nemoci.

Jednoduše řečeno, umělá inteligence funguje jako lidský mozek. Počítače jsou nejprve napájeny velkým množstvím dat, které pak používají k rozpoznávání obrázků nebo k poskytnutí odpovědí na otázku. Odborníci zde hovoří o strojovém učení, a když se bude dále rozvíjet, mluví o hlubokém učení nebo neuronových sítích.

Stroje dokážou lépe rozpoznat vzory

Můžete se však na takové výsledky spolehnout? Rozpoznává počítač rakovinu na rentgenovém snímku stejně dobře jako lékař? Nebo ještě lepší? „Umělá inteligence vypadá mnohem hlouběji v biologii nádoru, než dokáže lidský mozek,“ říká profesor Michael Forsting, hlavní radiolog ve fakultní nemocnici v Essenu. „Rozpoznává vzory, které nevidíme.“ Proto například studie docházejí k závěru, že digitální lékař dokáže lépe rozlišit mezi benigními moly a melanomem než většina lékařů z masa a krve.

Kožní stopy: benigní nebo maligní?

Je pigmentová značka neškodná nebo je to rakovina černé kůže, melanom? Dermatologové to nemohou vždy s jistotou posoudit při pohledu na ně. Profesor Holger Hänßle z University Dermatology Clinic v Heidelbergu vyvinul systém, který podporuje lékaře při jejich přípravě.

V jedné studii viděl rozdíl lépe než většina z 58 dermatologů. Přesnější byli pouze velmi zkušení lékaři. Systém se nyní používá v přibližně 40 praktikách. „Lékař se vždy musel nejprve podívat na mateřské znaménko,“ vysvětluje Hänßle, „teprve potom může zapnout umělou inteligenci.“ Rozhodnutí zůstává na lékaři. Může vzít v úvahu i další informace, například to, zda se změnila kožní známka nebo je nová.

Mnoho vědců pracuje na dalších aplikacích, z nichž některé mají být uvedeny do praxe. Například projekt Forsting: s 95% pravděpodobností může jeho systém pomocí magnetické rezonance předpovědět, zda se u rakoviny děložního čípku již vyvinuly metastázy. Bez odstranění tkáně a bez odborného posouzení lékaře.

Méně rutinní práce

Programy jiných vědců například detekovaly rakovinu prsu na mamografech alespoň tak často jako lékaři. Diagnóza rakoviny plic je také jedním z projektů, které prošly dlouhou cestou.

Pro radiologa Forstinga má však AI zpočátku další výhodu. Doktora můžete zbavit mnoha rutinních úkolů. Například počítání ložisek zánětu u pacientů s roztroušenou sklerózou. Nebo měření velikosti nádoru během kontrol.

To by mimo jiné mohlo zabránit chybám, které vyplývají z „uspokojení z vyhledávání“, jak říkají lékaři. Takže z uspokojení z objevení nálezu, který jste hledali. To pak snadno vede k tomu, že si jiné abnormality nevšimneme. Byl stanoven počet ložisek MS, ale metastázy v diagnostické oblasti jsou přehlíženy. Pokud rutinu převezme počítač, mohl by se lékař soustředit na cokoli jiného, ​​co by nahrávky mohly odhalit.

Jeden lékař, 20 pacientů na jednotce intenzivní péče

Dr. Alexander Meyer im Sinn, potenciální kardiochirurg v německém srdečním centru v Berlíně. Formovala ho zkušenost, kterou musel získat jako mladý lékař: jako jediný lékař na jednotce intenzivní péče se postaral o 20 pacientů.

Meyer nyní zásobil počítač daty 11 000 pacientů a vyvinul z něj asistenční systém. Toto shromažďuje velké množství dat, které je
soukromí pacienti jsou shromažďováni, sdružuje je a analyzuje. „To umožňuje počítači identifikovat v rané fázi komplikace, které ještě nejsou jasně patrné a mohou lékaři uniknout, zejména v hektických situacích,“ vysvětluje Meyer. AI může tímto způsobem dokonce zabránit úmrtí. Například proto, že umožňuje rychlejší zásah v případě selhání ledvin.

Lepší než člověk?

Počítače mohou také pomoci diagnostikovat mozkové krvácení neobjevené lékaři. Srdeční arytmie najdete v EKG. Mají potenciál doporučit terapie pro otravu krve. Rozpoznávají plicní embolie.

AI ale nefunguje perfektně. Přesnost jejich diagnóz je často více než 90 procent, ale téměř nikdy 100. Přesto to často stačí k tomu, aby překonali lékaře nebo alespoň byli na stejné úrovni.

Umělý lékař se z toho může poučit - prostřednictvím dalších údajů, které se do něj vkládají. To, zda umělé inteligenci důvěřujete, obvykle závisí na její kvalitě. Na množství nezáleží. Je zásadní, aby počítač dostával správné informace. Ukazují to mimo jiné zkušenosti vědců, kteří vyvinuli systém pro vyšetření jater z počítačových tomografií.

Fungovalo to dobře - ale selhaly orgány od asijských pacientů. Anatomická poloha se trochu liší od polohy Evropanů. Program dokázal rozeznat asijské játra jako takové až po zadání příslušných obrázků.

Vytrvalostní test je často vynechán

Tyto chyby objasňují, proč je důležitá kontrola kvality systémů. Nejprve se provádí zkoumáním přesnosti počítačového systému. Před uvedením na trh by měl mít smysl test odolnosti v reálných situacích, pokud možno v přímém srovnání: samotná lékařská diagnóza versus lékařská diagnóza s počítačovou podporou. Protože jsou však systémy klasifikovány jako zdravotnické prostředky, tyto testy nejsou povinné a často se neprovádějí.

Na druhou stranu, medicína nyní téměř přirozeně důvěřuje počítači i v jiných oblastech. V minulosti například lékaři počítali buňky ve vzorku krve pod mikroskopem, dnes to dělají automatizované systémy - a to mnohem spolehlivěji as méně chybnými diagnózami než vyškolení specialisté.

Pomoc nebo výměna?

Mnoho lékařů se však obává, že procesy v počítači nakonec představují jakousi „černou skříňku“. Jakým způsobem, s jakými analytickými sekvencemi dojde k diagnóze nebo doporučení terapie, obvykle není jasné. To se lékařům nelíbí o nic víc než pacientům. IT specialisté proto již pracují na zajištění toho, aby počítače poskytly jakési zdůvodnění svých výsledků.

V každém případě je jedna věc jasná: stejně jako bude digitální pomoc v budoucnu užitečná, nenahradí lékaře. Na jedné straně se analýzy prováděné takzvaným algoritmem vztahují pouze na konkrétní omezený úkol. Současně nemůže analyzovat střevní polyp (viz rámeček) a diagnostikovat zánětlivé onemocnění střev.

Robotičtí lékaři zůstávají fantazií

Na druhou stranu umělá inteligence dokáže často rozpoznat určité vzorce přesněji než lidé, ale ne emoce a osobní pozadí. Jak pacient prožívá svou nemoc, jakou má anamnézu, jaké jsou dědičné problémy, co odhaluje fyzikální vyšetření: To vše je pro cílenou léčbu často stejně důležité jako přesné nálezy na obrázku - což může být někdy zavádějící. Například ne každý herniovaný disk bolí, zatímco vizuálně zdravá záda může stále hodně bolet.

Odborníci se přesto shodují: Stále důležitější role umělé inteligence v medicíně skrývá rizika, ale především mnoho příležitostí - pokud lidé drží žezlo ve svých rukou. Fantazie, ve kterých nás v budoucnu budou místo lékařů ošetřovat roboti a počítače, proto zůstanou přesně v dohledné budoucnosti: fantazie.