Sveikatos priežiūros sektorius 2025 metais tapo pasauliniu dirbtinio intelekto (DI) lyderiu, pasiekęs rekordinį 100 balų DI įsitraukimo indeksą ir pritraukęs 4,2 milijardo JAV dolerių investicijų. Daugiau nei 11 000 startuolių kuria gyvybes gelbstinčias inovacijas, o medicina tapo viena pirmųjų DI taikymo sričių ne atsitiktinai.
Kasdien pasaulio ligoninėse padaroma milijonai rentgeno nuotraukų, MRT ir kraujo tyrimų. Tai – tikras lobis DI algoritmams, kurie tobulėja analizuodami nuolatinį duomenų srautą, o Amerikos medicinos asociacijos duomenimis, 2024 metais net 66 % gydytojų jau naudojo DI įrankius – beveik dvigubai daugiau nei prieš metus.
„DI medicinoje yra neišvengiama realybė”, – patvirtina Lietuvos olimpinės rinktinės gydytojas Dalius Barkauskas, tačiau įspėja: „Tai – didžiulis perversmas, kurio įtaką dar sunku vertinti.“
Nuo konsultacijų iki operacijų
JAV Maisto ir vaistų administracija jau patvirtino 758 DI algoritmus vien radiologijoje – tai sudaro 76 % visų patvirtintų medicininių DI sprendimų. Tuo tarpu Google Health sukūrė sistemą, kuri analizuoja mamogramas ir sumažino klaidingų vėžio diagnozių skaičių 6 %, o praleistų navikų – net 9 %. „Dirbtinis intelektas sugeba pastebėti tai, ko negali pamatyti žmogaus akis“, – tvirtina DIPA vadovas Mantas Kapočius.
DI transformuoja mediciną visais lygmenimis – nuo pirminės konsultacijos iki sudėtingiausių operacijų. Britų įmonės „Babylon Health” sukurtas chatbotas 2019 metais atliko 5000 konsultacijų per dieną 17 šalių, padėdamas pacientams gauti greitą pagalbą ypač naktį ar savaitgaliais, kai gydytojai nebūna pasiekiami. Nors sistema dar nėra tobula ir kartais gali suklysti (pavyzdžiui, nesugebėjo atpažinti infarkto simptomų), ji žymi svarbų pokytį sveikatos priežiūros prieinamume.
Tuo tarpu farmacijos pramonėje DI revoliucionizuoja pačią vaistų kūrimo esmę. „DeepMind” sukurtas „AlphaFold” per dvejus metus išanalizavo 200 milijonų baltymų struktūras – tai, ką mokslininkai bandė išsiaiškinti dešimtmečius. Šis proveržis ne tik leidžia kurti tikslesnius vaistus ir vakcinas, bet net padėjo atrasti fermentus, galinčius skaidyti plastiką, taip sprendžiant ne tik medicinos, bet ir aplinkosaugos problemas.
Operacinėse dirbtinis intelektas taip pat keičia chirurgų darbo metodus. Nauja „Olympus” sistema jau šiais metais leido transformuoti paprastus 2D rentgeno vaizdus į trimatį organų modelį, suteikdama chirurgams galimybę tiksliai suplanuoti operacijas ir sumažinti žalą pacientui. Tai ypač svarbu sudėtingų intervencijų metu, kur kiekvienas milimetras gali lemti operacijos sėkmę. Nuo virtualios konsultacijos iki realios operacijos – DI lydi pacientą visame gydymo kelyje, kiekvieną etapą darydamas tikslesniu ir saugesniu.
DI technologijos keičia medicinos praktiką
Ateities medicina žada revoliucinius pokyčius, tačiau ne visi jie bus tokie, kokių tikimės. Personalizuota medicina pagal genomo analizę skamba viliojančiai, bet realybė sudėtingesnė. Skeptiškai į tai žvelgia ir D. Barkauskas: „Tai yra brangu, o genomo įtaka dažnai pervertinama. Onkologijoje į genetinius tyrimus buvo investuoti milijardai. Paaiškėjo, kad kiekviena vėžinė ląstelė gali turėti savo genomą. Toks gydymas tampa absurdu – reikia kurti vaistą kiekvienai ląstelei atskirai.”
Nors genomo revoliucija dar kiek stringa, kitos technologijos jau keičia medicinos praktiką. Dėvimieji įrenginiai, tokie kaip išmanieji laikrodžiai, jau dabar gali aptikti širdies ritmo sutrikimus ir įspėti apie galimus pavojus dar prieš pacientui pajuntant simptomus. „Ateityje galėsime naudotis išmaniais įrenginiais, kurie nuolat stebės mūsų sveikatą”, – teigia M. Kapočius. Ši kasdienė stebėsena žymi svarbų poslinkį – nuo reaktyvios medicinos, kai gydome jau pasireiškusias ligas, prie proaktyvios prevencijos, kai problemas sprendžiame dar joms neprasidėjus.
Ši nuolatinė stebėsena atveria duris ir sudėtingesnėms prognozėms. DI algoritmai, analizuodami srautus duomenų iš dėvimųjų įrenginių, elektroninių sveikatos įrašų ir kitų šaltinių, galės ne tik fiksuoti esamus nukrypimus, bet ir prognozuoti galimas komplikacijas dar prieš joms pasireiškiant.
Tai ypač svarbu gydant lėtinėmis ligomis – diabetu, širdies nepakankamumu ar inkstų ligomis – sergančius pacientus, kuriems ankstyvas įspėjimas apie būklės pablogėjimą gali išgelbėti gyvybę. Taigi, nors ne visos futuristinės vizijos taps realybe, ateities medicina tikrai bus labiau personalizuota, prevenciškai orientuota ir duomenimis grįsta nei kada nors anksčiau.
Ar pavyks išvengti klaidų?
DI diegimas medicinoje dar kelia fundamentalius klausimus apie klaidų riziką, atsakomybę ir pasitikėjimą. Algoritmai kartais suklysta netikėtais būdais – kai kurie klaidingai „išmoko” atpažinti ne ligą, o skirtingų ligoninių rentgeno aparatų „parašus”, taip diagnozuodami pacientus pagal tai, kurioje ligoninėje jie gydomi, o ne pagal tikrąją jų būklę. D. Barkauskas pabrėžia: „Aš vertinu DI tik kaip pagalbinį įrankį ir algoritmą, tad jis neturi diagnozuoti. DI pervertinimas veda link liūdnų pasekmių.”
Tai gali kelti pavojų ir patiems gydytojams. Gydytojo patirtis, intuicija, praktiniai įgūdžiai, įgyjami per 10-15 metų praktikos, gali būti nuvertinti. Gydytojai – taip pat žmonės, todėl kartais gali mažiau dėmesio skirti nuolatiniam mokymuisi bei žinių gilinimui ir labiau pasikliauti dirbtiniu intelektu. Tad yra rizika, kad pernelyg didelis pasitikėjimas technologijomis ilgainiui gali turėti neigiamą įtaką medicinos personalo kompetencijai ir gebėjimui savarankiškai priimti sprendimus kritinėse situacijose.
Ne mažiau etinių klausimų kelia ir skaidrumo stoka. Dauguma pacientų net nežino, kad jų tyrimus analizavo dirbtinis intelektas, o tai pažeidžia informuoto sutikimo principą – vieną pagrindinių medicinos etikos ramsčių. Europoje rengiami įstatymai reikalauja informuoti pacientus apie DI naudojimą, tačiau kaip tai padaryti nesukeliant papildomo nerimo? Frazė „jūsų rentgeną peržiūrės robotas” gali atbaidyti pacientus nuo tyrimų, kurių jiems reikia.
Galiausiai, medicininių duomenų nuosavybės klausimas tampa vis opesnis. 2016 metais Londono ligoninė perdavė Google DeepMind 1,6 milijono pacientų duomenis be jų sutikimo, siekdama sukurti geresnę diagnostikos sistemą.
Nepaisant kilnaus tikslo, toks metodas kelia rimtų abejonių – kam iš tikrųjų priklauso mūsų sveikatos duomenys? Ar ligoninės turi teisę jais dalintis su technologijų milžinėmis? Ir kas atsitiks, jei šie duomenys bus panaudoti ne tik diagnostikai tobulinti, bet ir komerciniais tikslais? „Šie klausimai reikalauja skubių atsakymų, nes DI plėtra medicinoje vyksta greičiau, nei teisinė sistema spėja ją reguliuoti“ – pastebi DIPA atstovas M. Kapočius.
Dirbtinis intelektas Lietuvos medicinoje – jau ne tik vizija
Lietuvoje, Santaros klinikose ir Kaune, „Oxipit” sukurta „ChestEye” sistema analizuoja rentgeno nuotraukas, padėdama aptikti pakitimus, kurių gydytojai gali nepastebėti. Kauno klinikos taip pat dalyvauja ambicingame Europos projekte EuCanImage, kuriančiame bendrą vėžio diagnostikos platformą, kuri ateityje galėtų padėti standartizuoti ir pagerinti onkologinę diagnostiką visoje Europoje.
Tačiau šie pavyzdžiai atspindi tik dalį paveikslo. D. Barkauskas pabrėžia sisteminę problemą: DI įrankių diegimas „yra valstybinių institucijų užduotis. Čia turi persipinti teisinė ir mokslo-taikomoji sritys.” Kitaip tariant, be aiškios valstybinės strategijos ir koordinuoto požiūrio, DI diegimas lieka fragmentiškas – kelios didžiosios ligoninės eksperimentuoja su pažangiomis technologijomis, o likusi sveikatos sistema atsilieka.
Ši nelygybė ypač ryški vertinant mažesnių miestų ligoninių perspektyvas. Nors teoriškai DI galėtų padėti sumažinti atotrūkį tarp centro ir regionų – pavyzdžiui, leidžiant rajonų ligoninėms naudotis ta pačia diagnostikos kokybe kaip sostinėje – realybė sudėtingesnė.
„Be investicijų į žmogiškuosius išteklius, personalo mokymą ir bazinę infrastruktūrą, net pažangiausi DI sprendimai liks neišnaudotu potencialu“ – akcentuoja M. Kapočius. Tad Lietuvos iššūkis – ne tik įsigyti technologijas, bet sukurti ekosistemą, kurioje jos galėtų veikti efektyviai.
Kaip ruoštis ateičiai?
Sėkmingas DI integravimas į mediciną priklauso nuo to, kaip kiekviena suinteresuota pusė prisitaikys prie pokyčių. Gydytojams svarbu suvokti, kad „medicina nėra mokslas. Tai – menas, kuris yra grindžiamas mokslu”, pabrėžia D. Barkauskas.
Ši filosofinė pozicija nėra technologijų atmetimas – priešingai, ji rodo kelią, kaip išmintingai jomis naudotis. Dirbtinis intelektas turėtų tapti įrankiu, kuris sustiprina, o ne pakeičia per dešimtmečius įgytą gydytojo patirtį ir intuiciją. Tačiau gydytojai, kurie mokysis dirbti kartu su DI, išlaikydami kritinį mąstymą ir empatiją pacientui, ženkliai prisidės prie ateities medicinos.
Pacientams keliami ne mažesni iššūkiai. Jie turi tapti aktyviais savo sveikatos priežiūros dalyviais, suprasdami tiek DI galimybes, tiek ribas. O taip pat – reikalauti skaidrumo. t.y. žinoti, kada jų tyrimus analizuoja algoritmai, ir turėti teisę rinktis tradicinę ar DI papildytą diagnostiką.
Politikams tenka sudėtingiausia užduotis – sukurti teisinę ir etinę sistemą, kuri skatintų inovacijas, bet apsaugotų pacientų teises, užtikrintų medicininių duomenų saugumą ir privatumą bei garantuotų, kad technologijų nauda pasiektų visus, ne tik didmiesčių gyventojus.
