Gugl DeepMind saopštio je da je njegov medicinski sistem veštačke inteligencije AMIE u kontrolisanoj studiji dostigao lekare opšte prakse u vođenju lečenja pacijenata kroz više pregleda, a rezultati su objavljeni u naučnom časopisu Nature. Reč je o pomaku u odnosu na ranije verzije sistema, koje su bile usmerene prvenstveno na postavljanje dijagnoze, dok se sada testira sposobnost da prati pacijenta tokom vremena, prilagođava terapiju i predlaže lekove.
AMIE, skraćenica od Articulate Medical Intelligence Explorer, gradi se na Guglovim Gemini modelima. Kompanija naglašava da sistem za sada postoji isključivo kao istraživački projekat i da nije lek, proizvod ni zamena za lekara. Studija je sprovedena u simuliranim uslovima, sa glumcima u ulozi pacijenata, a ne sa stvarnim pacijentima.
Prethodne verzije AMIE bile su pre svega usmerene na dijagnostički razgovor, dakle na to da kroz pitanja dođu do mogućeg uzroka tegoba. Vođenje lečenja je teži zadatak jer se ne završava jednim susretom. Lekar tu mora da prati pacijenta kroz vreme, da menja terapiju kada se stanje promeni, da uzme u obzir druge lekove koje pacijent već koristi i da odluku usaglasi sa važećim smernicama. Upravo taj deo posla Gugl je sada pokušao da izmeri.
Kako je studija postavljena
Istraživači su koristili nasumičan i zaslepljen virtuelni OSCE, format ispita koji se u medicini koristi za proveru kliničkih veština. U poređenju je učestvovalo oko dvadesetak lekara opšte prakse, a obe strane su prošle kroz 100 scenarija sa više uzastopnih pregleda istog pacijenta. Takav dizajn, kako navodi Gugl, omogućava da se proveri da li sistem pamti ranije podatke, prilagođava plan kako se simptomi menjaju i održava doslednu komunikaciju tokom dužeg perioda.
Preporuke je AMIE zasnivao na priznatim medicinskim izvorima. Prema opisu istraživanja, sistem se oslanjao na smernice britanskog instituta NICE, na BMJ Best Practice, na podatke američke agencije FDA o lekovima i na britanski nacionalni registar lekova. Gugl ističe da Gemini zahvaljujući velikom kontekstnom prozoru može da obradi stotine strana kliničkih smernica istovremeno sa podacima o pacijentu.
Dva odvojena agenta
Sistem je organizovan kao sprega dva dela. Jedan je dijaloški agent koji vodi razgovor sa pacijentom u realnom vremenu, a drugi je agent za rezonovanje o lečenju, koji u pozadini analizira slučaj i upoređuje opcije terapije sa smernicama. Takva podela, prema navodima kompanije, treba da razdvoji tok razgovora od sporijeg i temeljnijeg odlučivanja o planu lečenja.
Šta su pokazali rezultati
Plan lečenja koji je predlagao AMIE ocenjivali su lekari specijalisti, i to po nekoliko merila: koliko je plan primeren i potpun, koliko poštuje kliničke smernice i koliko je usmeren na pacijenta. Prema rezultatima studije, planovi sistema ocenjeni su kao neinferiorni u odnosu na planove lekara, uz statistički značajno bolji rezultat u preciznosti terapije i u poštovanju smernica.
Pored toga, sistem je proveren i na zasebnom testu poznavanja lekova sa 600 pitanja, koja su obuhvatala kontraindikacije, doze i interakcije. Gugl navodi da je AMIE i na tom delu ostvario dobar rezultat. Ocene su, kako se navodi, davali i glumci u ulozi pacijenata i lekari specijalisti, čime se merilo i kako pacijenti doživljavaju komunikaciju, a ne samo ispravnost odluka.
Treba imati u vidu da su sva ova merenja sprovedena u tekstualnom okruženju i u simulaciji. To znači da rezultati pokazuju kako se sistem ponaša u kontrolisanim uslovima, ali ne i kako bi se snašao u stvarnoj ordinaciji, gde pacijenti retko opisuju tegobe uredno i potpuno.
Ograničenja koja i sami autori ističu
Istraživači otvoreno navode više ograničenja. Simulirani scenariji, kako pišu, namerno pojednostavljuju složenost stvarne kliničke prakse, a tekstualni format verovatno potcenjuje koliko je posao u praksi težak. Merna skala kojom je ocenjivano rezonovanje o lečenju, navode, zahteva dalju proveru.
Tu je i pitanje koje studija ovog tipa ne može da reši: u eksperimentu su učestvovali glumci, a ne ljudi koji zaista boluju. Razgovor sa stvarnim pacijentom nosi nesigurnost, prećutane podatke i emocije koje je teško verno odglumiti. Gugl navodi da već priprema prospektivnu studiju sa kliničkim partnerima, kako bi se procenio uticaj na stvaran rad u zdravstvu i na ishode lečenja.
Zašto je tema važna i za naš region
Vođenje hroničnih bolesti, gde pacijent dolazi na više pregleda i gde se terapija stalno doteruje, jeste deo posla koji najviše opterećuje lekare opšte prakse. U zdravstvenim sistemima sa manjkom lekara, uključujući i sisteme u regionu, alat koji bi pomogao u pripremi i proveri plana lečenja deluje privlačno. Ipak, prelazak sa kontrolisane studije na svakodnevnu praksu nije ni brz ni jednostavan, jer podrazumeva regulatornu proveru, pitanja odgovornosti i zaštite podataka o zdravlju.
Objava u časopisu Nature daje rezultatima težinu jer prolaze recenziju struke, ali ne menja činjenicu da je reč o istraživanju, a ne o sistemu spremnom za upotrebu. Granica između onoga što model pokaže u testu i onoga što sme da radi sa stvarnim pacijentom ostaje široka, i upravo tu granicu naredne studije treba da provere.
Često postavljana pitanja
Šta je AMIE?
AMIE je istraživački sistem veštačke inteligencije kompanije Gugl DeepMind, namenjen medicinskom razgovoru i vođenju lečenja. Zasnovan je na Gemini modelima i, prema rečima kompanije, nije proizvod ni zamena za lekara.
Da li je AMIE dostupan pacijentima ili lekarima?
Nije. Sistem za sada postoji isključivo u okviru istraživanja i testiran je u simuliranim uslovima. Gugl navodi da tek priprema studiju u stvarnom kliničkom okruženju.
Kako je AMIE poređen sa lekarima?
Kroz nasumičan i zaslepljen virtuelni OSCE, u kojem su i sistem i lekari opšte prakse prošli kroz 100 scenarija sa više pregleda. Planove lečenja ocenjivali su lekari specijalisti, a komunikaciju i glumci u ulozi pacijenata.
Da li to znači da AI može da zameni lekara?
Ne. Rezultati pokazuju da se sistem u kontrolisanom testu izjednačio sa lekarima na pojedinim merilima, ali su autori naglasili da simulacija pojednostavljuje stvarnu praksu i da su potrebne dalje provere na stvarnim pacijentima.
