Kineski naučnici sproveli su neobičan eksperiment u kojem je vještačka inteligencija dobila glavnu ulogu u radu oftalmološke klinike, dok su ljekari nadzirali proces.
Sistem je nakon učenja na precizno označenim snimcima značajno poboljšao dijagnostičku tačnost.
AI preuzeo gotovo cijeli klinički proces
Tim sa pekinškog Instituta za vizuelne nauke i translacijska istraživanja oka (BERI) pokrenuo je kliniku AI-TEC (AI-Agent Augmented Tsinghua Eye Clinic) kako bi testirao kako se vještačka inteligencija snalazi u stvarnom kliničkom okruženju.
Ideja nije bila da AI bude samo pomoćni alat ljekarima. Sistem je postavljen kao osnova cijelog procesa, dok su ljekari ostali prisutni i nadzirali njegov rad.
AI je upravljao različitim fazama, od pripreme pacijenta za pregled i dijagnostike do praćenja nakon kontrole.
Manje grešaka nakon učenja na stručnim procjenama
Početni rezultati nisu bili naročito uvjerljivi. Sistem je imao relativno nisku stopu uspjeha u prepoznavanju bolesti poput glaukoma i makularne degeneracije.
Situacija se značajno promijenila kada su iskusni oftalmolozi u bazu dodali 1.426 visokokvalitetnih snimaka sa preciznim dijagnozama.
Taj skup pokazao se korisnijim od početne baze sa gotovo 27.000 snimaka slabijeg kvaliteta.
Nakon toga, tačnost AI sistema premašila je 0,93 na standardizovanoj dijagnostičkoj ljestvici AUROC, što je u rangu sa drugim naprednim sistemima za analizu medicinskih snimaka.
Vještačka inteligencija bila je djelimično zadužena za prepoznavanje bolesti na snimcima mrežnjače, dok su istraživači istovremeno pratili kako se sistem koristi u svakodnevnom radu.
Od samo 3,8 do 23 odsto pregleda
Upravo je korišćenje sistema otkrilo još jedan problem.
Nakon početnog intenzivnog korišćenja, primjena AI alata je opala. U jednom trenutku korišćen je u svega 3,8 odsto pregleda.
Već narednog mjeseca taj udio porastao je na 23 odsto, nakon što su istraživači optimizovali sistem, ubrzali njegov rad i pojednostavili korišćenje smanjenjem broja potrebnih klikova.
Nije dovoljan samo dobar algoritam
– Naš rad nudi prve lekcije o tome kako vještačku inteligenciju primijeniti šire od puke algoritamske efikasnosti i usmjeriti je prema transformaciji kliničkog rada i integraciji na nivou cijelog sistema, što u konačnici stvara stvarnu kliničku vrijednost – naveli su istraživači u radu.
Autori ističu da uspjeh nije zavisio samo od performansi algoritma, već i od kvaliteta podataka, načina na koji se AI uklapa u radni proces, angažmana ljekara, upravljanja sistemom i mjerljive kliničke vrijednosti.
Posebno važnim pokazao se brz odziv. Povratne informacije ljekara morale su stizati odmah kako bi sistem mogao da se poboljšava u stvarnom vremenu, zbog čega je, prema istraživačima, neophodna bliska saradnja kliničara i AI stručnjaka na terenu.
AI vidi bolest, ljekar vidi pacijenta
Istraživači upozoravaju i na razliku u pristupu između vještačke inteligencije i ljekara.
AI se prvenstveno fokusira na konačni ishod, odnosno na to da li pacijent ima određenu bolest, dok ljekar polazi od simptoma i tegoba koje pacijent opisuje, poput zamagljenog vida.
Zato precizna analiza medicinskih snimaka sama po sebi ne znači automatski i bolju zdravstvenu njegu.
Autori studije smatraju da bi buduća istraživanja trebalo manje da se usmjeravaju samo na statističku efikasnost sistema.
– Uspjeh zdravstvenog sistema koji se temelji na AI-ju trebao bi se mjeriti time da li je transformisao klinički rad i poboljšava li ishode liječenja, a ne time postiže li vrhunske rezultate na testovima – zaključili su istraživači.
Istraživanje je objavljeno u časopisu Nature Medicine.
Besplatnu Android aplikaciju portala SrpskaCafe preuzmite ovdje.