Od raziskav umetne inteligence do klinične implementacije velikokrat dolga pot

Vključevanje umetne inteligence v zdravljenje raka predstavlja enega najbolj obetavnih dosežkov v sodobni medicini. Raziskovalci v okviru projekta BosomShield na primer razvijajo rešitve za oceno verjetnosti pojava ali ponovitve metastaz pri raku dojke. A vse takšne rešitve so zaman, če se ne prenesejo v prakso. Do tega je velikokrat dolga pot.

Povprečno traja več kot deset let od objave raziskave do njene uvedbe v klinično prakso, kar je glede na hitrost tehnološkega razvoja mnogo predolgo, je na današnji delavnici na Fakulteti za elektrotehniko, računalništvo in informatiko Univerze v Mariboru poudaril raziskovalec z omenjene fakultete Izidor Mlakar, ki med drugim sodeluje v več raziskovalnih projektih z Univerzitetnim kliničnim centrom (UKC) Maribor.

Na fakulteti ta teden gostijo serijo delavnic na temo Od raziskav umetne inteligence do klinične implementacije, ki povezujejo raziskovalce ter strokovnjake s področja zdravstva, medicine in tehnologije. Namenjene so tudi doktorskim študentom v obliki poletne šole in predstavljajo enega od dogodkov v okviru projekta BosomShield.

“Raziskovalce moramo pripraviti na realni svet. Ker najslabše je, da naredimo nekaj, kar bi lahko pozitivno vplivalo na družbo, pa gre to v predal. Raziskovalci morajo zato že v času razvoja rešitve razmišljati o tem, kaj se bo zgodilo potem,” je bil jasen Mlakar.

“Treba se je že zdaj usesti s ključnimi deležniki – v zdravju so to predvsem bolniki, zdravniki in zdravstveno osebje – in zdaj začeti načrtovati, katere postopke potrebujem, da lahko svoj model preverim v realnem svetu, da ga lahko predstavim ključnim deležnikom, da model začnejo dejansko uporabljati v praksi. Treba je torej stopiti iz izoliranega sveta bazičnih raziskav v realni svet, kjer je veliko interesov, veliko strahov, veliko pomislekov, skozi katere je treba iti,” je nadaljeval.

“Res je, da je zakonodaja v Evropi zelo rigorozna, ampak to ima svoj namen, to je zaščititi ljudi. Kot raziskovalci jo moramo razumeti, hkrati moramo razumeti pomisleke ljudi, ki so se umetne inteligence normalno ustrašili. Zato je potreben resen premislek, kako rešitev predstaviti bolnikom, zdravnikom,” je še povedal.

V UKC Maribor je bil sojevrsten preizkus robotka Frida, po besedah generalnega direktorja Vojka Flisa pa lahko uporaba umetne inteligence prinese številne koristi tudi na drugih področjih. “Želimo si, da se zdravstveni delavci umaknejo od zastarelih tipkovnic in ekranov, za katerimi trenutno preživijo več kot tretjino časa, ter ta čas posvetijo bolnikom. Če bi recimo lahko samo narekovali recept ali odpustnico, umetna inteligenca pa bi jo zapisala, bi nam prihranilo veliko časa,” je dejal.

Po Flisovih besedah je danes že vsem jasno, da so nove tehnologije ključne za naslavljanje stalno naraščajočih kliničnih potreb, izboljšanje diagnostike, pospešitev obravnave bolnikov in tako izboljšanje kakovosti oskrbe. A ob tem naletijo tudi na ovire, kot so odpor do sprememb, pomanjkljiva digitalna pismenost, pomisleki glede varovanja podatkov in etična vprašanja.

“Mislim, da je ključno ne samo razvijanje novih, vedno bolj uspešnih modelov, ampak tudi navajanje osebja, da se zaveda, da deluje z umetno inteligenco, ki se moti. Tega premisleka danes še ni oziroma je premajhen,” meni Mlakar.

Ministrica za digitalno preobrazbo Ksenija Klampfer je v nagovoru udeležencev na današnjem dogodku pozdravila ta “poskus premoščanja vrzeli med raziskavami na področju umetne inteligence in njihovo odgovorno klinično implementacijo”. “Danes se ne sprašujemo več, ali bo umetna inteligenca vplivala na prihodnost zdravstva, saj to že počne… Resnično vprašanje danes je, kako vpeljati te tehnologije odgovorno, kako jih narediti zaupanja vredne, varne in etično sprejemljive ter koristne tako za zdravnike kot bolnike,” je dejala.

Tako kot ministrica je tudi državni sekretar na ministrstvu za visoko šolstvo, znanost in inovacije Jure Gašparič izpostavil, da je to mogoče doseči le s tesnim sodelovanjem med raziskovalci, inženirji, zdravstvenimi delavci in bolniki.