Veštačka inteligencija sve se više koristi u medicini za analizu snimaka i razvoj lekova, ali su naučnici u Kini otišli korak dalje. U Pekingu su sproveli eksperiment u kojem je sistem veštačke inteligencije preuzeo vođenje oftalmološke klinike, uz nadzor lekara.
Tim sa Pekinškog instituta za vizuelne nauke i translaciona istraživanja oka (BERI) prepustio je veštačkoj inteligenciji upravljanje celokupnim procesom rada u oftalmološkoj klinici. Cilj je bio da se ispita kako se AI snalazi u stvarnom kliničkom okruženju, prenosi ScienceAlert.
Kako je funkcionisala AI klinika
Klinika, nazvana AI-TEC (AI-Agent Augmented Tsinghua Eye Clinic), osmišljena je tako da veštačka inteligencija bude osnova celog procesa, a ne samo dodatak postojećoj medicinskoj praksi.
Lekari su i dalje bili prisutni i nadzirali rad, ali je AI upravljao svim fazama, od pripreme pacijenata za pregled i same dijagnostike do praćenja nakon kontrole.
– Naš rad nudi prve lekcije o tome kako veštačku inteligenciju primeniti šire od puke algoritamske efikasnosti i usmeriti je ka transformaciji kliničkog rada i integraciji na nivou celog sistema, što na kraju stvara stvarnu kliničku vrednost – naveli su istraživači u radu.
Sistem učio na greškama i prilagođavao se
Prvi rezultati pokazali su da je sistem u početku imao relativno nisku stopu uspešnosti u prepoznavanju bolesti poput glaukoma i makularne degeneracije.
Tačnost se, međutim, značajno poboljšala nakon što su iskusni oftalmolozi u bazu uneli 1.426 visokokvalitetnih snimaka sa preciznim dijagnozama. Taj skup podataka pokazao se korisnijim od početne baze, koja je sadržala gotovo 27.000 snimaka slabijeg kvaliteta.
Sa novim podacima, tačnost AI sistema premašila je 0,93 na standardizovanoj dijagnostičkoj skali AUROC, što je u rangu sa drugim naprednim sistemima za analizu medicinskih snimaka.
Naučnici su uočili i zanimljiv trend u korišćenju sistema. Nakon početne intenzivne upotrebe, primena alata je opala. Analiza je pokazala da je u jednom trenutku AI proces korišćen u samo 3,8 odsto pregleda.
Već narednog meseca taj udeo porastao je na 23 odsto, nakon što su istraživači optimizovali sistem, ubrzali njegov rad i pojednostavili korišćenje smanjenjem broja potrebnih klikova.
Za uspeh nisu dovoljni samo dobri algoritmi
– Naše rano iskustvo pokazalo je da je primena zdravstva zasnovanog na veštačkoj inteligenciji zapravo izazov za ceo ekosistem – istakli su istraživači.
Kako su dodali, efikasnost nije zavisila samo od performansi algoritma, već i „od kvaliteta podataka, interakcije unutar radnog procesa, angažovanja lekara, adekvatnog upravljanja i merljive kliničke vrednosti“.
Kao još jedan ključni faktor izdvojili su brzinu.
Povratne informacije lekara morale su da stižu odmah kako bi sistem mogao da se unapređuje u realnom vremenu, a ne nedeljama kasnije. Zbog toga je, prema oceni istraživača, neophodna bliska saradnja kliničara i stručnjaka za veštačku inteligenciju direktno na terenu.
Uspeh se ne meri samo statistikom
Iako su ovakve klinike i dalje retkost, rezultati testiranja pokazuju da mogu biti uspešne ukoliko se ispune odgovarajući uslovi.
Ipak, ostaju i specifični izazovi, uključujući razliku u pristupu veštačke inteligencije i lekara. AI se prvenstveno fokusira na konačni ishod – da li pacijent ima određenu bolest ili ne – dok se lekari primarno bave simptomima, poput pacijentove žalbe na zamagljen vid.
Sama činjenica da veštačka inteligencija precizno analizira medicinske snimke ne znači automatski da će pacijenti dobiti bolju zdravstvenu zaštitu.
Autori studije zato smatraju da bi buduća testiranja trebalo manje da se fokusiraju isključivo na statističku efikasnost sistema.
– Uspeh zdravstvenog sistema zasnovanog na veštačkoj inteligenciji trebalo bi meriti time da li je transformisao klinički rad i da li poboljšava ishode lečenja, a ne time da li postiže vrhunske rezultate na testovima – zaključili su istraživači.
Istraživanje je objavljeno u časopisu Nature Medicine.
Komentari (0)