Proč se nebát AI lékařů: Fakta z praxe
Lidé očekávají od svých lékařů dokonalost – bezchybnost, neúnavnost a vždy správné rozhodnutí. Ale lékaři jsou jen lidé. Často pracují dlouhé hodiny pod obrovským tlakem a s omezenými zdroji. Samozřejmě by pomohly lepší podmínky, více personálu a vylepšené systémy. I v nejlépe financovaných klinikách s nejsvědomitějšími profesionály však standardy někdy pokulhávají. Lékaři, stejně jako my všichni, pracují s mozky z doby kamenné. Navzdory letům školení nejsou lidské mozky ideálně přizpůsobeny pro tempo, tlak a složitost moderního zdravotnictví.
Protože péče o pacienty je jádrem medicíny, otázka zní: kdo nebo co je nejlepší k jejímu poskytování? Umělá inteligence (AI) stále vyvolává podezření, ale výzkumy ukazují, jak by mohla opravit některé z nejtvrdohlavějších problémů a přehlížených selhání – od chybných diagnóz a omylů až po nerovný přístup k péči. Každý z nás jako pacient čelí alespoň jedné diagnostické chybě během života. V Anglii konzervativní odhady naznačují, že asi 5 % návštěv u praktického lékaře končí nesprávnou diagnózou, což ohrožuje miliony pacientů. V USA diagnostické chyby způsobují smrt nebo trvalé poškození zdraví téměř 800 000 lidem ročně. Riziko chybné diagnózy je vyšší, pokud patříte mezi jednu z deseti osob na světě se vzácným onemocněním.
Lidské limity v medicíně vs AI
Moderní medicína se pyšní tím, že je vědecká, přesto lékaři ne vždy aplikují to, co doporučuje důkaz. Studie ukazují, že léčby založené na důkazech jsou nabízeny jen asi polovině dospělých v USA. Lékaři se také mohou neshodnout na diagnózách. V jedné studii s více než 12 000 radiologickými snímky se recenzenti s druhým názorem neshodli s původním hodnocením v asi jedné třetině případů – což vedlo ke změně léčby téměř v 20 % případů. Jak pracovní den postupuje, kvalita klesá: nevhodné předepisování antibiotik stoupá, zatímco míra screeningu rakoviny klesá.
Tyto selhání jsou alarmující, ale mají pochopitelné důvody – a z jiného úhlu je úžasné, že lékaři to zvládnou správně tak často, jak to dělají. Realita lidského života – rozptýlení, multitasking, dokonce i naše biologické hodiny – si vybírají daň. Vyhoření, deprese a kognitivní stárnutí nejen unavují lékaře, ale zvyšují riziko klinických chyb. Medicínské znalosti se navíc vyvíjejí rychleji, než se lékaři stíhají vzdělávat. Do konce studia je polovina toho, co se studenti medicíny naučí, již zastaralá. Trvá průměrně 17 let, než se výzkum dostane do klinické praxe, a s novým biomedicínským článkem publikovaným každých 39 sekund by i jen prohlížení abstraktů zabralo asi 22 hodin denně. Existuje více než 7 000 vzácných onemocnění, s 250 novými identifikovanými každý rok.
Na rozdíl od toho AI pohlcuje medicínská data bleskovou rychlostí, 24 hodin denně, 7 dní v týdnu, bez spánku a bez přestávek. Zatímco lékaři se liší nechtěnými způsoby, AI je konzistentní. A přestože tyto nástroje také dělají chyby, bylo by nespravedlivé popírat, jak působivé jsou nejnovější modely. Některé studie ukazují, že výrazně překonávají lidské lékaře v klinickém uvažování, včetně složitých zdravotních stavů. AI má superschopnost rozpoznávat vzory, které lidé přehlížejí, a tyto nástroje jsou překvapivě dobré v identifikaci vzácných onemocnění – často lepší než lékaři. Například v jedné studii z roku 2023 vědci zadali 50 klinických případů – včetně 10 vzácných stavů – do ChatGPT-4. Bylo požádáno, aby poskytlo diagnózy ve formě seřazených návrhů. Vyřešilo všechny běžné případy do druhého návrhu a 90 % vzácných stavů do osmého – překonalo srovnávané lidské lékaře.
Pacienti a jejich rodiny tyto výhody stále více uznávají. Jedno dítě, Alex, navštívilo 17 lékařů během tří let kvůli chronické bolesti – žádný nedokázal vysvětlit jeho symptomy. Zoufalá matka se obrátila na ChatGPT, který navrhl vzácný stav nazvaný tethered cord syndrome (syndrom přivázané míchy). Lékaři diagnózu potvrdili a Alex nyní dostává správnou léčbu. Další výzkumy ukazují, že AI zlepšuje diagnostickou přesnost analýzou obrovského množství medicínských dat a obrazů, což umožňuje dřívější detekci nemocí. Například strojové učení (machine learning) a hluboké učení (deep learning) identifikují vzory, které by i zkušení lékaři mohli přehlédnout.
Péče a role AI
Pak je tu problém přístupu. Zdravotnictví je obrácené vzhůru nohama. Ti, kteří to nejvíce potřebují – nejnemocnější, nejchudší a nejvíce marginalizovaní ve společnosti – jsou ti, kteří jsou nejčastěji opomíjeni. Plné plány a špatná veřejná doprava znamenají, že miliony lidí promeškají schůzky. Rodiče a pracovníci na částečný úvazek, včetně těch v gig ekonomice, často bojují s návštěvami kontrol. Data z American Time Use Survey ukazují, že pacienti obětují dvě hodiny na 20minutovou návštěvu u lékaře. Problémy jsou často horší pro lidi s postižením, kteří jsou v Británii asi čtyřikrát častěji bez péče kvůli problémům s dopravou, náklady a dlouhým čekacím listinám. Ve srovnání s muži bez postižení mají ženy s postižením více než sedmkrát vyšší pravděpodobnost nesplněných potřeb kvůli nákladům na péči nebo léky.
Přesto zřídka zpochybňujeme myšlenku čekání v řadě u lékaře v městě, protože tak to vždycky bylo. AI by to mohla změnit. Představte si lékaře ve vaší kapse, který poskytuje informace, kdy a kde je potřebujete. Podle desetiletého plánu Pracovní strany v UK, oznámil Wes Streeting, ministr zdravotnictví, že pacienti brzy budou moci diskutovat své zdravotní obavy s AI prostřednictvím aplikace NHS. Je to odvážný krok – a takový, který by mohl přinést rychlejší, akční klinické rady pro miliony.
To samozřejmě funguje jen pro ty, kteří to mohou používat. Přístup k internetu se globálně zlepšuje, ale stále existují vážné mezery: 2,5 miliardy lidí zůstává offline. V Británii chybí základní digitální dovednosti 8,5 milionům lidí a 3,7 milionu rodin spadá pod „minimální digitální životní standard“, což znamená špatné připojení, zastaralá zařízení a omezenou podporu. Důvěra je také překážkou: 21 % lidí v Británii říká, že se cítí technologií opuštěni.
V současnosti se výzkum AI ve zdravotnictví téměř výhradně zaměřuje na její nedostatky. Zkoumání potenciálu pro zkreslení a chyby je klíčové. Ale tato orientace nebere v úvahu skřípající a někdy nebezpečné systémy, na které se již spoléháme. Jakékoli spravedlivé hodnocení AI musí být váženo proti realitě toho, co máme teď – systém, který je příliš často frustrující, nedostupný nebo prostě špatný. Další studie zdůrazňují, že AI může automatizovat administrativní úkoly, jako je dokumentace a připomínky schůzek, což uvolňuje lékaře pro více času s pacienty a snižuje vyhoření. Také podporuje personalizovanou péči integrací pacientových dat, což zvyšuje efektivitu léčby, například v onkologii.
Těřké překážky
Přestože AI přináší výhody, jako prediktivní analýzy pro předpovídání rizik nemocí a identifikaci pacientů potřebujících preventivní péči, je důležité ji integrovat promyšleně. AI by měla sloužit jako asistent, ne náhrada lékařů, a vzdělávání musí připravit profesionály na spolupráci s těmito nástroji. Zachování empatie, důvěry a sdíleného rozhodování zůstává klíčové. Charlotte Blease, zdravotní výzkumnice a autorka knihy Dr Bot: Proč nás lékaři mohou zklamat – a jak by AI mohla zachránit životy, publikované nakladatelstvím Yale 9. září, zdůrazňuje tyto body na základě reálných dat a příkladů.
V konečném důsledku přijetí AI v medicíně není o nahrazení lidí, ale o posílení systému, který je plný lidských limitů. S rostoucím množstvím důkazů o jejích výhodách – od rychlejšího výzkumu léků až po lepší alokaci zdrojů – je čas se na ni podívat jako na spojence, který může udělat zdravotnictví bezpečnější a dostupnější pro všechny.
Zdroj: www.theguardian.com
