AI przebojem wkroczyło także do polskiego systemu ochrony zdrowia. Już teraz pojawia się uzasadnione pytanie czy nasz system jest na tę zmianę przygotowany? W jakich szpitalach i przez kogo będziemy leczeni w najbliższych latach? Te pytania postawili sobie organizatorzy konferencji „MedTech czy TechMed? Driven by AI”.
Uniwersytet Medyczny i Uniwersytecki Szpital Kliniczny we Wrocławiu 28 maja br. zapraszają do dyskusji naukowców, lekarzy, studentów kierunków medycznych i technicznych, ale także biznes i – co kluczowe – pacjentów. Organizowane pod patronatem Konferencji Rektorów Akademickich Uczelni Medycznych (KRAUM) spotkanie jest bezpłatne. Partnerami wydarzenia są Naukowa Fundacja Polpharmy, Novartis oraz Fundacja Uniwersytetu Medycznego. Eksperci z Uniwersytetu Medycznego we Wrocławiu uważnie obserwują rozwój AI na świecie. – Porównuję obszar kardiologii, bo w tym się specjalizuję. To są rozwiązania, które w polskich szpitalach będziemy i musimy wdrażać, to niewątpliwie strategiczny kierunek rozwoju także dla Uniwersyteckiego Szpitala Klinicznego we Wrocławiu – mówi rektor Uniwersytetu Medycznego we Wrocławiu prof. Piotr Ponikowski.
– W Instytucie Chorób Serca planujemy wysłać kilku młodych specjalistów do zagranicznych ośrodków, żeby od najlepszych nauczyli się tego, co w Stanach Zjednoczonych czy Wielkiej Brytanii powoli staje się codziennością – pracy z algorytmami i wykorzystywania narzędzi bazujących na AI w diagnostyce.
I tu jedno – jako przedstawiciele środowiska akademickiego – musimy dobitnie podkreślać – potrzebujemy norm i rekomendacji, które zagwarantują, że rozwój sztucznej inteligencji w medycynie będzie procesem etycznym. Musimy wiedzieć jak i czego uczyć przyszłych pracowników ochrony zdrowia w sposób ujednolicony. KRAUM znów ma kluczową rolę do odegrania. Cieszę się, że po raz kolejny impuls do standaryzacji wychodzi z Wrocławia – zaznacza prof. Piotr Ponikowski.
AI i Chat GPT są dziś odmieniane przez wszystkie przypadki, ale wciąż niewiele osób faktycznie rozumie, o czym mówimy.
– Algorytmy to odpowiednio przygotowane dane. Jeśli dane będą niewłaściwe, algorytmy podadzą nam błędne rozwiązania. Świat technologii zachłysnął się możliwościami, często zapominając, by zweryfikować swoje pomysły z realnymi potrzebami – lekarze wiedzą, że nie wszystkie czujniki mają sens – nie wszystko chcemy i potrzebujemy badać. Dane istotne z naszego punktu widzenia dla informatyków bywają pustym polem. Potrzebujemy dialogu – podkreśla dr hab. Robert Zymliński, prof. UMW, prodziekan ds. innowacji i rozwoju na Wydziale Lekarskim Uniwersytetu Medycznego we Wrocławiu i dodaje, że kluczowym założeniem organizowanej we Wrocławiu konferencji było właśnie zbudowanie platformy do dialogu pomiędzy nauką, biznesem, kliniką i pacjentem.
– Tylko wzajemne zrozumienie potrzeb daje gwarancję tego, że AI przyniesie nam spektakularne efekty, które znacząco wpłyną na jakość opieki nad pacjentami – podkreśla Zymliński.
Luki i zagrożenia
– Ta jakość bazuje na danych, ale też odpowiednio przygotowanych kadrach. A tu mamy bardzo niepokojące obserwacje – przestrzega dr Agnieszka Siennicka z Katedry Fizjologii i Patofizjologii UMW.
Dwa lata temu zaproponowała pierwszy w Polsce fakultet dotyczący AI w medycynie. Wcześniej w ramach unijnego projektu HeartBIT_4.0 wspólnie ze specjalistami z dziedziny data science z Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu, ale też Niemiec i Czech, wypracowywała wspólny język w rozmowie o danych pomiędzy światem medycyny i technologii.
– Ten projekt uświadomił nam ogromne luki w gotowości kadr medycznych do pracy w systemie, który zaczyna być w znaczącym stopniu systemem cyfrowym. Pomyślałam, że trzeba działać, zaczęłam od fakultetu. I tu pojawiło się pierwsze zaskoczenie – w standardach kształcenia w obszarze nauk medycznych nie było ani jednego efektu uczenia się, który pasował do tego, czego ma uczyć taki fakultet. Ten aspekt został zupełnie pominięty. Drugi alarm pojawił się przy tegorocznej edycji fakultetu. Po roku otwartego dostępu do Chata GPT świadomość studentów w zakresie pozostałych zastosowań sztucznej inteligencji w medycynie jest niepokojąco niska! Z jednej strony istnieje obawa, że AI zastąpi lekarzy, tymczasem oni sami, sięgając po Chat GPT bez odpowiedniej świadomości – zwalniają się z myślenia. Tempo tego procesu jest przerażające – alarmuje dr Siennicka.
Konieczne rekomendacje
Kluczowym założeniem konferencji jest wypracowanie rekomendacji zmian w programach kształcenia w zawodach medycznych. Studenci muszą być świadomi szans i zagrożeń, z którymi się zmierzą wchodząc za kilka lat do szpitali. Po raz kolejny Konferencja Rektorów Akademickich Uczelni Medycznych (KRAUM) postulować będzie jakościowe zmiany kluczowe dla dobrego przygotowania pracowników ochrony zdrowia, podkreślając, że nie tylko liczba, ale przede wszystkim jakość ma tu fundamentalne znaczenie.
– Sztuczna inteligencja rewolucjonizuje sektor medyczny, umożliwiając precyzyjniejszą diagnostykę i personalizowane plany leczenia. Tak więc polskie szpitale czeka rewolucja w wykorzystywaniu danych, a pierwszym ważnym krokiem będzie wdrożenie Regionalnych Centrów Medycyny Cyfrowej. Projekt ten realizują wspólnie Uniwersytet Medyczny, Uniwersytet Ekonomiczny i USK – mówi Marcin Drozd dyrektor Uniwersyteckiego Szpitala Klinicznego we Wrocławiu. – Im bardziej świadomi pracownicy do nas trafią, tym szybciej i skuteczniej uporządkujemy ogrom danych, którymi dysponujemy w procesie leczenia. To nie tylko obrazowanie, choć tu AI rozwija się najszybciej. Przed nami niezwykle intensywny i przełomowy czas, który w szpitalach uniwersyteckich ma szansę przynieść poważny impuls do rozwoju polskiej nauki, ale też ułatwić nam i ulepszyć opiekę oferowaną naszym chorym. Już dziś AI może skrócić czas oczekiwania na wyniki badań i zwiększyć dokładność diagnoz, co jest kluczowe w procesie leczenia, a to dopiero początek tych możliwości.
– Działanie sztucznej inteligencji opiera się na analizie danych, uczeniu się ich oraz podejmowaniu decyzji lub realizacji zadań na podstawie zgromadzonej wiedzy. Aby rozwijać AI w medycynie, wyzwaniem bywa właśnie dostarczenie danych ocenia prof. Jarosław Reguła przewodniczący rady naukowej Naukowej Fundacji Polpharmy. – Myślę, że na razie jesteśmy na dość wczesnym etapie w zakresie zaufania w Polsce dla AI. Sztuczna inteligencja jest zwykle wykorzystywana w konkretnym celu, do którego realizacji została przyuczona. Musimy mieć świadomość, że ta inteligencja nie myśli jak człowiek, tylko wykonuje zadanie, którego została wyuczona. Nawet te istniejące i dostępne algorytmy AI mają swoje ograniczenia, bo być może zbyt słabo zostały nauczone, za mało poznały przypadków klinicznych pacjentów czy obrazów medycznych. Te bazy, które dobrze pracują, wymagają kilkuset tysięcy przypadków do analizy z dobrym rozpoznaniem przez człowieka. To jest trudne. Wiadomo, że na świecie pracują firmy komercyjne i niekomercyjne, które zdobywają te dane. To muszą być dane dobrej jakości. Ale nie jesteśmy jeszcze na takim etapie, żeby mieć 100-procentowe zaufanie do tego, co powie nam sztuczna inteligencja. Możemy z niej korzystać z pewnym ograniczeniem, ze świadomością, że może popełniać błędy. Tak samo jest z tekstami Chata GPT. Wiemy doskonale, że są one bardzo dobrej jakości, ale zdarzają się błędy i jeżeli ktoś nie ma dostatecznej wiedzy, żeby je zauważyć, to mogą być kłopoty. Trzeba na razie ostrożnie używać AI, ale nie dokonamy postępów, jeśli nie będzie badań.