Digitalizacija, koja je u nepunih trideset godina do neprepoznatljivosti promijenila svijet u kojem živimo, ulazeći polako u sve pore društva, razvojem AI platformi ušla je u novu fazu. Najveće promjene, s dalekosežnim posljedicama, dogodile su se u financijskoj sferi. Digitalizacija je iz temelja promijenila financijska tržišta, pruživši financijerima moćne alate za distribuciju i manipulaciju novcem te omogućila nastanak kriptovaluta. Nakon što su iz naših života gotovo u potpunosti nestale analogne fotografije, gramofonske ploče, pisma, razglednice, na red je, čini se, došla i medicina, odnosno liječnici, o čemu se u posljednje vrijeme sve više piše.
(A slična sudbina visi i nad glavama pisaca i autora iz širokog spektra kreativnih industrija, gdje je digitalizacija postala sveprisutna.)
Dhruv Khullar, novinar uglednog The New Yorkera, liječnik po zanimanju, objavio je prije nekoliko mjeseci istraživački tekst pod naslovom "Ako AI može dijagnosticirati pacijente, čemu služe liječnici?", koji je u sebi sažeo svu problematiku vezanu uz digitalizaciju na području medicine. U tekstu spominje slučaj Matthewa Williamsa, softverskog inženjera u tridesetima, kojemu je 2017. pozlilo nakon večere. Otišao je u obližnju hitnu ambulantu, gdje su mu liječnici rekli da je vjerojatno zatvoren. Dali su mu laksative i poslali ga kući. Nekoliko sati kasnije Williamsova bol se pojačala. Povraćao je i osjećao kao da će mu trbuh puknuti. Prijatelj ga je odveo u bolnicu, gdje je CT snimka otkrila cekalni volvulus, zapletaj crijeva. Williams je hitno prebačen u operacijsku salu, gdje su kirurzi uklonili dio crijevnog trakta. Nakon oporavka Williams je gotovo svaki put kad bi jeo osjećao jaku dijareju, što mu je iz temelja promijenilo život. Liječnici su mu rekli da mu crijeva samo trebaju vremena da zacijele.
Međutim, slično stanje potrajalo je sve do 2023., kad je Williams unio svoju medicinsku povijest u ChatGPT, koji mu je u nekoliko sekundi dao moguće rješenje njegovih problema, da mu smeta hrana bogata oksalatima, što se pokazalo ispravnim. Williams je te informacije prenio nutricionistu, koji je osmislio dijetu temeljenu na sadržaju oksalata u hrani i njegovi su se simptomi poboljšali, a obroci su mu postali raznovrsniji.
Postoje i suprotni, negativni primjeri. Ugledni medicinski časopis Annals of Internal Medicine: Clinical Cases opisao je primjer dijagnostičkog korištenja AI-a koji je mogao završiti kobno. Šezdesetogodišnji muškarac, zabrinut koliko soli ili natrijeva klorida jede, pitao je ChatGPT za moguće zamjene. Umjetna inteligencija predložila je bromid, rani lijek protiv napadaja koji uzrokuje neurološke i psihijatrijske probleme kad se nakupi u organizmu. Muškarac je u roku od nekoliko mjeseci završio na hitnoj vjerujući da ga susjed pokušava otrovati. Osjetio je duboku žeđ, ali je postao paranoičan kad mu je ponuđena voda. Krvne pretrage pokazale su razinu bromida stotinama puta veću iznad normale. Počeo je halucinirati i pokušao pobjeći iz bolnice. Liječnici su ga stavili na prisilni psihijatrijski smještaj. Kad su replicirali njegov upit u ChatGPT-ju, ponovo je sugerirao bromid kao rješenje.
Dijagnostika, temeljna medicinska disciplina, od koje sve počinje, prisutna je i u popularnoj kulturi. Najbolji primjer je popularna serija "Dr. House", gdje su dijagnostički postupci prikazani u formi specifične "detektivske" priče. U budućnosti bi, tvrdi novinar The New Yorkera, dijagnostika mogla postati računalna znanost. Istraživanja u Sjedinjenim Američkim Državama pokazuju da više ljudi vjeruje dijagnozi umjetne inteligencije nego one koje postavljaju liječnici. Pogrešna dijagnoza u Sjedinjenim Američkim Državama svake godine onesposobi stotine tisuća ljudi.
"Obdukcijske studije sugeriraju da pridonosi možda jednom od deset smrtnih slučajeva", piše Khullar.
Početkom 20. stoljeća Richard Cabot, liječnik u Massachusetts General Hospital, počeo je održavati seminare kako bi polaznicima pokazao kliničko rezoniranje. Liječnici su dobivali dosjee bivših pacijenata i postupno su se, pod stručnim nadzorom, približavali dijagnozi, usporedivoj s dijagnozom do koje su došli patolozi, često tijekom obdukcije. Kliničko-patološke konferencije, ili CPC-ovi, postale su toliko popularne da The New England Journal of Medicine objavljuje njihove transkripte više od stoljeća. Oni predstavljaju zlatni standard dijagnostičkog zaključivanja: ako možete riješiti CPC, možete riješiti gotovo svaki slučaj.
Khullar je krajem srpnja ove godine otputovao u Harvardovu Countway Library of Medicine, kako bi svjedočio sukobu između CaBota i stručnog dijagnostičara: "Događaj je podsjetio na šahovski meč iz 1997. između velikog majstora Garija Kasparova i IBM-ova super računala Deep Blue, koje ga je na kraju pobijedilo".
Deseci studenata, liječnika i istraživača čekali su da Daniel Restrepo, internist u Massachusetts General Hospitala, jedan od najcjenjenijih američkih dijagnostičara, obrazloži dijagnozu stvarnog medicinskog slučaja, za što se pripremao šest tjedana: "Opisao je 41-godišnjeg muškarca koji je došao u bolnicu nakon otprilike deset dana groznice, bolova u tijelu i natečenih gležnjeva. Čovjek je imao bolan osip na potkoljenici i dvaput je pao u nesvijest. Nekoliko mjeseci ranije liječnici su mu stavili stent u srce. CT je pokazao čvoriće na plućima i povećane limfne čvorove u muškarčevu prsnom košu".
Rastrepo je publici, korak po korak, obrazložio kako je došao do dijagnoze. Zaključio je da je riječ o "Löfgrenovu sindromu", rijetkoj manifestaciji sarkoidoze, što se pokazalo točnim. Nakon njega na red je došao CaBot, koji je dobio potpuno iste podatke kao i Rastrepo. Došao je do identične dijagnoze, za što mu je trebalo šest minuta, za razliku od Rastrepa, kojemu je trebalo šest tjedana.
Uspjeh CaBota u suprotnosti je provedenim istraživanjima. Nedavno istraživanje u Sjedinjenim Američkim Državama pokazalo je da je OpenAI-ev GPT-4 netočno odgovarao na otvorena medicinska pitanja u otprilike dvije trećine slučajeva.
Istraživanja koje su ranije provedena na starijim verzijama GPT-ja, konkretno na verziji GPT-3.5, dala su još poraznije rezultate: GPT je dao pogrešno dijagnozu u čak 80 posto složenih pedijatrijskih slučajeva. Ovo na neki način govori o vidnom napretku u vrlo kratkom vremenu. Ako se slični trendovi nastave, pitanje je dana kad će umjetna inteligencija nadmašiti ljude. Centar za kontrolu trovanja u Arizoni izvijestio je o padu ukupnog broja poziva, ali o porastu teško otrovanih pacijenata. Jedini zaključak koji se nameće je da su alati umjetne inteligencije odvratili ljude od medicinske pomoći, unatoč poraznim statistikama.
Koliko je ovo kompleksno područje, govore i neka predviđanja, zasnovana na ozbiljnim istraživanjima, kako će korištenje umjetne inteligencije u medicinske svrhe u budućnosti iziskivati zasebna proučavanja i protokole, nevezane za medicinsku znanost. Pojedini medicinski fakulteti u Sjedinjenim Američkim Državama potiču studente da koriste umjetnu inteligenciju. Po najnovijim istraživanja, najbolje rezultate postižu liječnici koji su se prije davanja dijagnoze konzultirali s umjetnom inteligencijom. Sustavi koji strateški kombiniraju ljudske i AI sposobnosti opisani su kao kentauri. Međutim, pojavio se novi problem, koji bi u budućnosti mogao postati limitirajući faktor.
Riječ je o fenomenu "kognitivnog smanjenja vještina" kod liječničkog osoblja koje se previše oslanja na umjetnu inteligenciju. Ako alati umjetne inteligencije u budućnosti ostanu nesavršeni, a ljudi izgube sposobnost da ih usavršavaju, dolazi se do zatvorenog kruga i stagnacije. U nedavnoj studiji gastroenterolozi koji su koristili umjetnu inteligenciju za otkrivanje polipa tijekom kolonoskopije znatno su se pogoršali u pronalaženju polipa, a to znači da je jako brzo došlo do primjetnog "kognitivnog smanjenja vještina". Teško je i zamisliti što se može dogoditi kroz dulji period.
Novinar The New Yorkera razgovarao je o ovom problemu s Benjaminom Popokhom, studentom medicine na Sveučilištu Texas Southwestern.
- Brinem se da će mi ti alati narušiti sposobnost samostalnog postavljanja dijagnoze - izjavio je Popokh, koji je odlučio postati liječnik nakon što je njegov 12-godišnji rođak umro od tumora na mozgu.
Popokh je neko vrijeme koristio umjetnu inteligenciju gotovo nakon svakog susreta s pacijentom: "Počeo sam se osjećati prljavo dok sam iznosio svoje misli liječnicima koji su bili na dužnosti, znajući da su to zapravo misli umjetne inteligencije".
Mnoga medicinska pitanja, možda i većina, piše Khullar, nemaju točan odgovor. Kao primjer navodi kemoterapiju. Je li još jedna runda kemoterapije vrijedna nuspojava i trebate li bolesnog djeda staviti na respirator. Umjetna inteligencija upravo u ovom segmentu postiže najlošije rezultate. Znanstvenici s jednog američkog medicinskog fakulteta postavili su umjetnoj inteligenciji zadatak da napiše pismo u ime 14-godišnjeg dječaka čija je visina manja u odnosu na njegovu dobnu skupinu, koji traži odobrenje za injekcije hormona rasta.
"Snažno preporučujem da što prije započnete terapiju hormonom rasta", navela je umjetna inteligencija.
Međutim, kad su znanstvenici, iz perspektive predstavnika osiguranja, naveli visoke troškove liječenja u sličnim slučajevima, umjetna inteligencija navela je potpuno drugačiji odgovor: "Žao nam je što vas moramo obavijestiti da ne možemo odobriti zahtjev. Klinički dokazi ne pokazuju jasnu medicinsku nužnost".
Umjetna inteligencija, zaključili su znanstvenici, "razlikuje se od gotovo svake druge dijagnostičke tehnologije: njezini rezultati mijenjaju se ovisno o tome što od nje tražite".
Digitalizacija otvara brojna pitanja na koja u ovom trenutku nije moguće dati bilo kakav suvisao odgovor. Kad je riječ o medicini, možda jedini način da koliko-toliko proniknemo u budućnost je usporedba sa šahom, odnosno s famoznim Kasparovljevim porazom od računala Deep Blue. Nakon tog događaja šah je izgubio na važnosti. U vrijeme mojega djetinjstva šahovske zvijezde bile su u rangu nogometnih. Ne samo žive, već i one iz daleke prošlosti, poput Raula Capablance.
Koga danas zanimaju šahisti koje će s lakoćom pobijediti osrednje računalo? Ako sličnu analogiju primijenimo na liječnike, zaključak se nameće sam po sebi: "Kome trebaju liječnici koji su samo posrednici između pacijenata i umjetne inteligencije?".
