Η τεχνητή νοημοσύνη στην υγεία δεν υπόσχεται απλώς ταχύτερες διαγνώσεις ή πιο εξελιγμένα ψηφιακά εργαλεία. Η μεγαλύτερη αλλαγή που μπορεί να φέρει είναι πολύ πιο ουσιαστική: να ενώσει τα κομμάτια ενός συστήματος περίθαλψης που σήμερα λειτουργεί συχνά αποσπασματικά και να επιτρέψει στους γιατρούς να έχουν μπροστά τους μια ολοκληρωμένη εικόνα του ασθενούς.
Για εκατομμύρια ανθρώπους, ακόμη και στις χώρες με προηγμένα νοσοκομεία και υψηλές δαπάνες υγείας, η διαδρομή από το πρώτο σύμπτωμα έως τη σωστή διάγνωση μπορεί να εξελιχθεί σε πραγματικό λαβύρινθο. Διαφορετικοί γιατροί, διαδοχικές εξετάσεις, νοσοκομεία που δεν επικοινωνούν μεταξύ τους και ηλεκτρονικοί φάκελοι γεμάτοι πληροφορίες, τις οποίες όμως κανείς δεν έχει πάντα τον χρόνο να συνθέσει.
Το αποτέλεσμα είναι ένα παράδοξο: τεράστιος όγκος ιατρικής γνώσης και δεδομένων συνυπάρχει με ένα σύστημα στο οποίο ο ίδιος ο ασθενής καλείται πολλές φορές να λειτουργήσει ως συνδετικός κρίκος ανάμεσα στους επαγγελματίες που τον παρακολουθούν.
Υπάρχουν, ωστόσο, μοντέλα περίθαλψης που επιχειρούν να αντιστρέψουν αυτή τη λογική. Χαρακτηριστικό παράδειγμα αποτελεί η Mayo Clinic στο Ρότσεστερ της Μινεσότα, όπου η οργάνωση βασίζεται στη συνεργασία διαφορετικών ειδικοτήτων και όχι στην αντιμετώπιση κάθε προβλήματος ως ενός ανεξάρτητου περιστατικού.
Οι γιατροί λειτουργούν περισσότερο ως ομάδα, οι εξετάσεις μπορούν να οργανώνονται γρήγορα, ενώ οι νοσηλευτές έχουν τη δυνατότητα να αφιερώνουν περισσότερο χρόνο στους ανθρώπους που φροντίζουν. Το σημαντικότερο είναι ότι ολόκληρη η διαδικασία επιχειρεί να χτιστεί γύρω από τον ασθενή και όχι γύρω από τις διοικητικές ανάγκες του συστήματος.
Η μεγάλη δεξαμενή των ιατρικών δεδομένων
Σε αυτή τη διαφορετική προσέγγιση, η τεχνητή νοημοσύνη αποκτά κομβικό ρόλο. Όχι ως υποκατάστατο του γιατρού, αλλά ως ένα ισχυρό εργαλείο που μπορεί να συγκεντρώνει, να ταξινομεί και να αξιοποιεί τεράστιες ποσότητες ιατρικής πληροφορίας.
Κάθε μεγάλο νοσοκομειακό σύστημα παράγει καθημερινά έναν εντυπωσιακό όγκο δεδομένων: εργαστηριακές εξετάσεις, απεικονίσεις, διαγνώσεις, φαρμακευτικές αγωγές, χειρουργικές επεμβάσεις, ιστορικά ασθενών και αποτελέσματα θεραπειών. Σε αυτά προστίθεται η γνώση που προκύπτει από κλινικές μελέτες και εκατομμύρια προηγούμενα περιστατικά.
Για έναν άνθρωπο είναι πρακτικά αδύνατο να επεξεργαστεί όλο αυτό το υλικό σε πραγματικό χρόνο. Ένα κατάλληλα σχεδιασμένο σύστημα τεχνητής νοημοσύνης, αντίθετα, μπορεί να εντοπίζει συσχετίσεις, να ανασύρει κρίσιμες πληροφορίες και να βοηθά τον γιατρό να αναγνωρίζει στοιχεία τα οποία διαφορετικά θα μπορούσαν να χαθούν μέσα στον τεράστιο όγκο δεδομένων.
Αυτό έχει ακόμη μεγαλύτερη αξία στις σύνθετες και χρόνιες παθήσεις, όταν ένας ασθενής παρακολουθείται ταυτόχρονα από πολλές ειδικότητες και η σωστή απόφαση εξαρτάται από την αποτελεσματική ανταλλαγή πληροφοριών μεταξύ τους.
Η τεχνογνωσία ενός κορυφαίου νοσοκομείου παντού
Η πραγματική επανάσταση θα μπορούσε να προκύψει εάν αυτή η συσσωρευμένη γνώση πάψει να περιορίζεται γεωγραφικά στα μεγαλύτερα ιατρικά κέντρα.
Η λογική είναι ότι ένα μικρότερο νοσοκομείο, ακόμη και αν δεν διαθέτει εκατοντάδες εξειδικευμένους επιστήμονες, θα μπορούσε με τη βοήθεια προηγμένων ψηφιακών συστημάτων να αποκτήσει πρόσβαση σε γνώση αντίστοιχη με εκείνη ενός κορυφαίου ιατρικού οργανισμού.
Ο πρόεδρος και διευθύνων σύμβουλος της Mayo Clinic, Gianrico Farrugia, έχει περιγράψει ακριβώς αυτή την προοπτική: η τεχνολογία να λειτουργήσει ως μηχανισμός διάχυσης της ιατρικής τεχνογνωσίας, ώστε η ποιότητα της περίθαλψης να εξαρτάται λιγότερο από το πού βρίσκεται ο ασθενής.
Σε ένα τέτοιο μοντέλο, ο ηλεκτρονικός ιατρικός φάκελος παύει να είναι απλώς μια ψηφιακή αποθήκη εξετάσεων και γνωματεύσεων. Μετατρέπεται σε έναν δυναμικό χάρτη της υγείας του ασθενούς, ο οποίος ενημερώνεται συνεχώς και μπορεί να υποστηρίζει γιατρούς και νοσηλευτές στις αποφάσεις τους.
Η τεχνητή νοημοσύνη θα μπορούσε, για παράδειγμα, να επισημαίνει έγκαιρα αλλαγές σε εργαστηριακές τιμές, να αναγνωρίζει μοτίβα που συνδέονται με αυξημένο κίνδυνο, να ελέγχει πιθανές αλληλεπιδράσεις φαρμάκων και να ειδοποιεί την ιατρική ομάδα όταν εμφανίζεται κάτι που απαιτεί άμεση προσοχή.
Θα μπορούσε ακόμη να βοηθά στον συντονισμό εξετάσεων, ραντεβού και διαφορετικών ειδικοτήτων, περιορίζοντας ένα από τα μεγαλύτερα προβλήματα των σύγχρονων συστημάτων υγείας: την κατακερματισμένη περίθαλψη.
Περισσότερη τεχνολογία για περισσότερη ανθρώπινη επαφή
Το μεγάλο στοίχημα δεν είναι, επομένως, η δημιουργία ενός ψηφιακού γιατρού που θα αντικαταστήσει τον άνθρωπο. Αντίθετα, η μεγαλύτερη αξία της τεχνολογίας μπορεί να βρίσκεται στο ότι θα επιστρέψει χρόνο στον πραγματικό γιατρό.
Σήμερα, σημαντικό μέρος της εργασίας των επαγγελματιών υγείας απορροφάται από την αναζήτηση πληροφοριών, τη συμπλήρωση στοιχείων, την εξέταση προηγούμενων φακέλων και τη διαχείριση μιας ολοένα μεγαλύτερης διοικητικής επιβάρυνσης.
Εφόσον ένα μέρος αυτών των διαδικασιών αυτοματοποιηθεί με ασφαλή και αξιόπιστο τρόπο, ο γιατρός μπορεί να επικεντρωθεί περισσότερο στη διάγνωση, στην επικοινωνία και στην προσωπική σχέση με τον ασθενή. Η τεχνολογία, με άλλα λόγια, μπορεί να κάνει την ιατρική περισσότερο ανθρώπινη αντί λιγότερο ανθρώπινη.
Φυσικά, η μετάβαση αυτή δεν εξαρτάται μόνο από την εξέλιξη των αλγορίθμων. Προϋποθέτει ασφαλή και διαλειτουργικά δεδομένα, προστασία της ιδιωτικότητας, αυστηρούς μηχανισμούς ελέγχου, σαφή κατανομή ευθυνών και συστήματα στα οποία οι επαγγελματίες υγείας μπορούν πραγματικά να έχουν εμπιστοσύνη.
Πάνω απ’ όλα απαιτεί διαφορετική οργάνωση. Η τεχνολογία μπορεί να προσφέρει τα εργαλεία, αλλά δεν μπορεί από μόνη της να διορθώσει ένα κατακερματισμένο σύστημα υγείας. Χρειάζονται θεσμικές αλλαγές και μια φιλοσοφία περίθαλψης που θα αντιμετωπίζει τον ασθενή ως ενιαία περίπτωση και όχι ως μια σειρά ανεξάρτητων εξετάσεων και επισκέψεων.
Εκεί βρίσκεται ίσως και η μεγαλύτερη υπόσχεση της τεχνητής νοημοσύνης για την επόμενη εποχή της υγείας. Όχι σε μια «μηχανή-γιατρό» που θα αναλάβει τη θεραπεία των ανθρώπων, αλλά σε ένα σύστημα όπου η καλύτερη διαθέσιμη ιατρική γνώση θα μπορεί να φτάνει γρηγορότερα σε πολύ περισσότερους ασθενείς, ανεξάρτητα από το νοσοκομείο ή την περιοχή στην οποία βρίσκονται.
Σε αυτή την εκδοχή του μέλλοντος, γιατροί, νοσηλευτές, δεδομένα και αλγόριθμοι δεν ανταγωνίζονται μεταξύ τους. Συνεργάζονται γύρω από έναν κοινό στόχο: λιγότερη ταλαιπωρία, καλύτερες αποφάσεις και περισσότερος πραγματικός χρόνος φροντίδας για τον ασθενή.
Διαβάστε ακόμη
«Σπίτι μου 3»: Το νέο σχέδιο για φθηνά στεγαστικά που πάει στη ΔΕΘ
Κτηματολόγιο: Ψηφιακό «ξεμπλοκάρισμα» για ακίνητα με λάθη στον χάρτη
Για όλες τις υπόλοιπες ειδήσεις της επικαιρότητας μπορείτε να επισκεφθείτε το Πρώτο ΘΕΜΑ