Už dávno to není futuristický experiment. Zapojení umělé inteligence do zdravotnictví s cílem pomoci lékařům i pacientům je stále častější. Důkazem je modulární AI systém, s nímž přichází holding Akeso, jeden z předních poskytovatelů zdravotní péče v Česku podnikatele Sotiriose Zavalianise.
Takzvaný Symptom Checker má ještě před návštěvou ordinace vytvořit strukturovaný digitální obraz pacienta a dodat podklady pro efektivnější péči. Tím má šetřit čas, zjednodušit pacientům cestu systémem a v budoucnu možná i předvídat zdravotní problémy dřív, než se projeví.
Pokud se systém osvědčí v rámci zdravotnického holdingu, Akeso počítá i s jeho komerčním nabízením dalším subjektům na trhu. „AI změní samotnou architekturu zdravotnictví,“ předpovídá v rozhovoru pro Forbes docent Jan Hajer, vrchní ředitel pro zdravotní péči a hlavní konstruktér struktury využití umělé inteligence v rámci skupiny.
Na úvod obecně: jak důležitá je podle vás umělá inteligence pro zdravotnictví?
Z mého pohledu je umělá inteligence ve zdravotnictví zásadní změnou na několika úrovních. Na úrovni práce s informacemi ji přirovnávám ke vzniku knihtisku.
Nešlo jen o technologický vynález nebo rychlejší výrobu knih, ale o zásadní proměnu toho, jak lidstvo pracovalo se znalostmi. Dnes se dostáváme do podobné situace. Máme technologii, která dokáže pracovat s obrovským objemem dat, který už člověk není schopen obsáhnout ani zpracovat.
Další paralelu vidím s elektřinou. Ta také nezměnila jen to, že jsme si začali svítit doma, proměnila celé fungování společnosti. A podobně bude AI fungovat v medicíně – postupně se stane součástí diagnostických přístrojů, procesů i každodenní péče.
A pak je tu ještě jedna věc: stejně jako parní stroj násobně zvýšil lidský výkon, AI dramaticky zvýší naši schopnost pracovat s daty.
Umělá inteligence ale přináší i rizika, ne?
Každý velký technologický skok přinesl i potřebu nových pravidel. Oheň byl evoluční revolucí, ale zároveň vznikla potřeba bezpečnosti a kontroly. S umělou inteligencí je to stejné.
Rozdíl je v rychlosti. Historické revoluce probíhaly v horizontu desetiletí nebo století. Tady se bavíme o měsících a jednotkách let. Na tak rychlou změnu nemáme historickou zkušenost. Ale už dnes si troufám říct, že AI posune medicínu od reaktivního systému k medicíně prediktivní.
Co tím myslíte?
V současné době většinou řešíme až následky. Pacient přijde, když má problém. Budoucnost vidím v tom, že budeme schopni rizika odhalovat mnohem dříve. To samozřejmě změní nejen organizaci zdravotnictví, ale i roli lékaře, význam dat a možná také samotnou definici medicíny.
Byl nějaký konkrétní impuls, kdy jste si v Akeso uvědomili, že AI je budoucnost?
Nebyl to jeden okamžik. Akeso je dlouhodobě orientované na technologické inovace. Zabýváme se procesním řízením zdravotnictví, digitalizací i změnami péče.
Silným impulsem však rozhodně byla rostoucí administrativa. Lékaři měli stále méně času na pacienty a stále více času zabírala administrativa kolem nich. To byl možná hlavní motiv: odstranit administrativní zátěž a vrátit čas pacientovi.
Pro nás je zásadní získat digitální obraz pacienta ještě předtím, než přijde do ordinace. To nám umožňuje lépe plánovat kapacity, omezit zbytečně opakovaná vyšetření nebo duplicitní návštěvy ambulancí. Díky datům jsme schopni dopředu poznat, jaká další vyšetření budou pravděpodobně potřeba.
Lékař tak dostává předem strukturované informace a může se připravit na diagnostický i terapeutický postup ještě před samotným setkáním s pacientem.
Co umí Symptom Checker, vyvinutý přímo v Akesu?
Je to mnohem víc než jen nástroj na sběr symptomů. Jde o modulární AI systém, jehož cílem je vytvořit komplexní strukturovanou lékařskou zprávu ještě před vstupem pacienta do ordinace a automaticky ji doručit lékaři do nemocničního informačního systému.
První modul sbírá obecná anamnestická data pomocí chatovacího rozhraní. Druhý modul pracuje s konkrétní odborností – jiná data zajímají ortopeda a jiná diabetologa. Třetí část vychází z klinických scénářů a pomáhá pacienta správně zařadit podle obtíží nebo určit naléhavost problému.
Další modul pracuje s doporučenými postupy odborných společností a vytváří podklady pro lékaře nebo edukaci pacientů. Součástí systému je i anonymizace dat kvůli GDPR nebo modul, který pomáhá optimalizovat vykazování péče.
Foto Akeso
V jaké fázi projekt je?
Testování základního anamnestického modulu už máme úspěšně za sebou, je už v našich zařízeních v pilotním provozu a nyní řešíme certifikaci a nasazení do toho reálného.
Každý modul bude mít jinou úroveň certifikace podle toho, jakou roli hraje. Komplexnější části systému budou vyžadovat vyšší stupně certifikace, zejména pokud budou pomáhat s triáží nebo návrhy řešení. Ale to, co dříve trvalo roky, dnes trvá týdny. Doufáme, že se nám podaří celý modul nasadit velmi brzy.
Bude systém fungovat jen uvnitř holdingu Akeso?
V každém případě bude fungovat pro náš systém. Bez dat si dnes efektivní řízení zdravotnictví neumíme představit. Jestliže se ale systém osvědčí, počítáme i s jeho komerčním nabízením dalším zdravotnickým zařízením.
Na vývoji se kromě interních týmů podílejí také IT specialisté a technologičtí partneři, jako je společnost Soft Vision. Nejtěžší není samotná umělá inteligence, ale medicínská logika a práce s daty. Chtěli jsme vytvořit systém, který chápe medicínský kontext a je použitelný v reálném provozu.
Součástí vize je i digitální dvojče člověka. Co si pod tím představit?
Digitální dvojče je dynamický digitální model konkrétního člověka vznikající propojením velkého množství zdravotních dat.
Když například absolvujete CT vyšetření kvůli bolesti břicha, lékař popíše třeba žlučníkové kameny. Ale přístroj současně vytvoří obrovské množství dalších dat o cévách, orgánech nebo dalších strukturách těla. Každé další vyšetření pak tenhle model zpřesňuje a aktualizuje.
Pokud bychom do budoucna přidali genetická data, laboratorní výsledky, zobrazovací metody nebo data z nositelných zařízení, získali bychom kontinuálně aktualizovaný model zdravotního stavu člověka.
Co by to umožnilo?
Predikovat rizika, plánovat léčbu, simulovat terapeutické postupy nebo individualizovat dávkování léků. Můžete si to představit jako 3D model člověka, který se neustále vyvíjí podle aktuálního zdravotního stavu.
Jak na podobné systémy reagují pacienti?
Měli jsme velké obavy hlavně u starších pacientů, ale reakce byly překvapivě pozitivní. Pacienti oceňují, že se někdo snaží jejich cestu systémem řídit. Navíc vše probíhá v klidu domova. Systém je hlasově ovládaný a často pomáhá i rodina, výsledkem je tedy kvalitnější a podrobnější anamnéza ještě před návštěvou ordinace.
A jak reagují lékaři?
Tam byly obavy možná ještě větší než u pacientů. Část lékařů měla pocit, že je AI má nahradit, to ale nikdy nebyl náš cíl. Umělá inteligence má být pomocník a partner, nikoli někdo, kdo rozhoduje místo lékaře. Empatie, interpretace dat a finální rozhodnutí zůstávají na člověku.
Co bude podle vás největší změnou příštích let?
Největší revoluce nebude jen v diagnostice. Změní se architektura celého zdravotnictví. Přecházíme od izolovaných oborů k propojenému systému, od epizodické péče ke kontinuálnímu monitoringu zdraví a od reaktivní medicíny k prediktivní. A možná největší změna bude v tom, že technologie konečně vrátí lékařům to nejcennější – čas na pacienta.
