DI ligoninėse: ką tai reiškia Lietuvos pacientams?

Dirbtinis intelektas sveikatos apsaugoje Europoje sparčiai tampa kasdienybe. Diagnostikos algoritmai analizuoja rentgeno, kompiuterinės tomografijos ir magnetinio rezonanso vaizdus, pokalbių robotai padeda pacientams rasti informaciją, o automatizuotos sistemos mažina gydytojų administracinį krūvį. Tačiau Pasaulio sveikatos organizacija įspėja, kad technologijų pažanga gerokai aplenkė valstybių gebėjimą parengti aiškias taisykles, kaip tokios sistemos turi būti naudojamos saugiai.

Lietuvai ši tema ypač aktuali. Vilniuje, Kaune, Klaipėdoje ir kituose miestuose gydymo įstaigos vis aktyviau domisi skaitmeniniais sprendimais, pacientai naudojasi elektroninėmis sveikatos paslaugomis, o Lietuvos rinka tampa patraukli medicinos technologijų kūrėjams. Vis dėlto klausimas išlieka paprastas: kas atsako, jei dirbtinio intelekto sistema suklysta ir pacientui pateikiama netiksli rekomendacija?

PSO perspėjimas: DI diegiamas greičiau nei reguliuojamas

PSO Europos regiono vadovas Hansas Henri P. Kluge atkreipė dėmesį į pavojingą atotrūkį tarp DI naudojimo ligoninėse ir jo valdymo. Organizacijos duomenimis, beveik du trečdaliai iš 53 PSO Europos regionui priklausančių valstybių jau taiko dirbtinį intelektą diagnostikoje. Maždaug pusėje šalių veikia DI pagrįsti pacientų pokalbių robotai, kurie atsako į klausimus, padeda įvertinti simptomus arba nukreipia žmogų pas tinkamą specialistą.

Šie sprendimai atrodo patrauklūs, nes Europos sveikatos sistemos susiduria su tomis pačiomis problemomis: trūksta gydytojų ir slaugytojų, ilgėja laukimo eilės, didėja dokumentacijos kiekis. Lietuviams tai taip pat gerai pažįstama. Pacientai dažnai laukia vizito pas specialistą kelias savaites ar mėnesius, o gydytojai nemažą darbo dienos dalį skiria ne tiesioginiam bendravimui su pacientu, bet duomenų suvedimui į sistemas.

DI gali padėti sutrumpinti procesus, tačiau PSO pabrėžia, kad sveikatos priežiūroje klaida nėra tik techninis nesklandumas. Jei algoritmas neteisingai įvertina vaizdinį tyrimą, praleidžia ligos požymius arba pateikia klaidingą rizikos vertinimą, pasekmės gali būti realios ir skaudžios.

Tik nedidelė dalis valstybių turi aiškią DI strategiją

Nors dirbtinio intelekto įrankių ligoninėse daugėja, tik apie 8 proc. PSO Europos regiono valstybių turi nacionalinę DI strategiją, skirtą būtent sveikatos apsaugai. Panašiai mažai šalių yra aiškiai nustačiusios atsakomybės standartus, kurie apibrėžtų, kas atsako už žalą pacientui: gydytojas, ligoninė, programinės įrangos tiekėjas ar sistemos diegėjas.

Dar viena problema – etikos gairių trūkumas. Beveik 40 proc. valstybių neturi aiškių principų, pagal kuriuos gydymo įstaigos galėtų spręsti, kokiais atvejais DI naudoti leidžiama, kaip turi būti saugomi pacientų duomenys ir kada galutinį sprendimą privalo priimti žmogus. Dėl to net toje pačioje šalyje skirtingos ligoninės gali taikyti nevienodus standartus.

Lietuvos rinkai tai svarbu dėl kelių priežasčių. Pirma, šalies gydymo įstaigos dažnai naudoja tarptautinių tiekėjų sistemas. Antra, medicinos duomenys yra itin jautrūs, todėl lietuviams svarbu žinoti, kur ir kaip jie apdorojami. Trečia, mažesnėms rinkoms, tokioms kaip Lietuva, kyla rizika naudoti sprendimus, kurie buvo mokyti su kitų šalių pacientų duomenimis ir ne visada tiksliai atspindi vietos populiacijos ypatumus.

Ką iš tikrųjų gali medicininis DI?

Pagrindinės funkcijos ir naudojimo scenarijai

Šiuolaikinės medicininio DI sistemos nėra vienas universalus produktas. Tai skirtingi įrankiai, atliekantys konkrečias užduotis. Dažniausiai ligoninėse naudojami sprendimai apima medicininių vaizdų analizę, laboratorinių rezultatų interpretavimą, pacientų srautų prognozavimą, dokumentų automatizavimą, balso įrašų pavertimą medicininiais įrašais ir simptomų vertinimo pokalbių robotus.

Radiologijoje DI gali pažymėti įtartinas zonas tyrimo nuotraukoje ir padėti gydytojui greičiau pastebėti galimus pakitimus. Skubios pagalbos skyriuose algoritmai gali padėti nustatyti, kuriems pacientams reikia greitesnio įvertinimo. Administracijoje DI gali automatiškai parengti išrašų juodraščius arba susisteminti tyrimų rezultatus.

Privalumai gydytojams ir pacientams

Didžiausias DI pranašumas – greitis ir gebėjimas apdoroti didžiulius duomenų kiekius. Tinkamai integruotas dirbtinis intelektas gali sumažinti pasikartojančių užduočių skaičių, padėti gydytojams priimti informuotus sprendimus ir pagerinti paslaugų prieinamumą. Lietuvos pacientams tai galėtų reikšti trumpesnes eiles, greitesnį tyrimų įvertinimą ir patogesnį bendravimą su sveikatos sistema.

Tačiau privalumai atsiskleidžia tik tada, kai technologija įdiegiama ne kaip papildoma našta, o kaip vientisa klinikinio proceso dalis. Jei gydytojas turi dirbti su dar viena atskira programa, rankiniu būdu perkelti duomenis ir tikrinti nesuderinamus rezultatus, DI gali ne sumažinti, o padidinti administracinį krūvį.

Rizikos: šališki algoritmai ir nepakankamas pasirengimas

PSO atkreipia dėmesį, kad daugelis sveikatos priežiūros specialistų Europoje pradeda naudoti DI neturėdami pakankamo pasirengimo. Tik maždaug viena iš penkių PSO Europos regiono valstybių įtraukia dirbtinio intelekto temas į būsimų medikų studijas, o dirbantiems specialistams mokymus siūlo tik apie ketvirtadalis šalių.

Tai reiškia, kad gydytojas gali naudoti diagnostikos sistemą nežinodamas, kokiais duomenimis ji buvo mokyta, kokiose pacientų grupėse patikrinta ir kokiais atvejais jos rezultatais nereikėtų pasitikėti aklai. Lietuvos medicinos universitetams ir ligoninėms tai yra aiški kryptis: DI raštingumas turi tapti ne pasirenkamu priedu, o būtina kompetencija.

Kita didelė rizika – algoritmų šališkumas. Jei sistema buvo sukurta naudojant duomenis, kuriuose per mažai tam tikro amžiaus, lyties, etninės kilmės ar retomis ligomis sergančių pacientų, jos tikslumas gali būti nevienodas. Tai gali lemti prastesnes diagnozes tam tikroms grupėms ir didinti sveikatos priežiūros nelygybę.

ES taisyklės jau galioja, bet praktika dar nevienoda

Europos Sąjungos Dirbtinio intelekto aktas įsigaliojo 2024 metų rugpjūtį, tačiau jo nuostatos taikomos etapais. Medicininė programinė įranga dažnai patenka į didelės rizikos DI sistemų kategoriją, todėl jai keliami griežtesni dokumentavimo, saugumo, skaidrumo ir žmogaus priežiūros reikalavimai.

Svarbus ir Europos sveikatos duomenų erdvės reguliavimas, kuris turėtų sudaryti sąlygas saugiau naudoti sveikatos duomenis tyrimams, algoritmų mokymui ir jų veikimo vertinimui. Lietuvai, turinčiai stiprų skaitmeninių viešųjų paslaugų pagrindą, tai gali tapti galimybe kurti patikimus sveikatos technologijų sprendimus, tačiau kartu reikės investuoti į kibernetinį saugumą, duomenų kokybę ir sistemų suderinamumą.

Vien teisės aktų nepakanka. Gydymo įstaigoms reikia finansavimo, infrastruktūros, specialistų mokymų ir nuolatinės DI stebėsenos po įdiegimo. Sistema, kuri puikiai veikė bandomojoje aplinkoje, realioje ligoninėje gali susidurti su kitokiais duomenimis, darbo eiga ir pacientų poreikiais.

Ką tai reiškia Lietuvos technologijų sektoriui?

Lietuvos sveikatos technologijų startuoliai, programinės įrangos kūrėjai ir duomenų analizės įmonės gali rasti nišą kurdami sprendimus, pritaikytus vietos rinkai. Lietuvių kalba veikiantys pacientų asistentai, gydytojams pritaikyti dokumentavimo įrankiai, saugūs duomenų apdorojimo moduliai ir klinikinių sprendimų palaikymo sistemos gali būti konkurencingi ne tik Lietuvoje, bet ir platesnėje ES rinkoje.

Svarbiausias reikalavimas – pasitikėjimas. Lietuvos vartotojai ir verslai vis dažniau klausia, ar DI produktas atitinka ES reikalavimus, ar duomenys saugomi Europoje, ar sprendimas veikia lietuvių kalba, ar jį galima integruoti su esamomis e. sveikatos sistemomis. Tie tiekėjai, kurie galės aiškiai atsakyti į šiuos klausimus, turės pranašumą.

PSO rengia bendrą veiksmų planą iki 2028 metų

Lisabonoje vykusioje PSO konferencijoje ministrai ir aukšti pareigūnai iš 37 valstybių aptarė, kaip suderinti DI reguliavimą, darbuotojų rengimą ir tarptautinį bendradarbiavimą. PSO planuoja 2028 metais pristatyti dirbtinio intelekto ir sveikatos veiksmų planą, kuris turėtų padėti valstybėms kurti nacionalines strategijas, atsakomybės modelius, mokymo programas ir stebėsenos mechanizmus.

Medicininis DI peržengia valstybių sienas. Algoritmus kuriančios bendrovės veikia globaliai, duomenys keliauja tarp sistemų, o vienoje šalyje pastebėta klaida gali būti aktuali ir kitoms valstybėms, naudojančioms tą patį produktą. Todėl Lietuvai svarbu ne tik sekti Europos tendencijas, bet ir aktyviai dalyvauti formuojant saugaus, skaidraus ir pacientui naudingo DI taisykles.

Dirbtinis intelektas gali tapti viena svarbiausių sveikatos sistemos modernizavimo priemonių. Tačiau tam, kad technologija padėtų, o ne keltų naujų rizikų, būtina aiški atsakomybė, kokybiški duomenys, apmokyti specialistai ir nuolatinė žmogaus priežiūra.