Czas trwania sesji medycznej diagnostyki obrazowej mierzyć można w minutach, ale oczekiwanie na diagnozę przez lekarza-specjalistę może być kwestią odbioru opisu prześwietlenia RTG następnego dnia lub dostarczenia przez usługodawcę wyników badania za pomocą rezonansu magnetycznego albo tomografii w ciągu najbliższych czterech tygodni. Matematyczna teoria kolejek jest bezlitosna: w ciągu dziennej zmiany 8 godzinnej jeden tomograf używany jest do badań przeciętnie 16 pacjentów. Tomograf to maszyna i to tylko kwestia pieniędzy dokupić następny, jednak sporządzenie opisu na podstawie wytworzonych przez nią zdjęć wymaga wiedzy, doświadczenia i wysiłku diagnosty po wieloletnich studiach medycznych, znającego niuanse techniczne używanej aparatury i jak każdy inny pracownik potrzebującego urlopu wypoczynkowego czy zwolnienia lekarskiego. Efektywnie lekarz diagnosta może miesięcznie opisać 320 zdjęć co w ciągu roku daje mu zdobycie wiedzy o stanie zdrowia około czterech tysięcy pacjentów.
Zbiory danych medycznych jakimi dysponują systemy sztucznej inteligencji wspomagające diagnostykę obrazową pochodzą z badań klinicznych oraz z dokumentacji medycznej dziesiątek, jeśli nie setek tysięcy pacjentów. Innymi słowy, oprogramowanie analizujące obraz tkanek badanego pacjenta korzysta z wiedzy nieporównywalnie większej niż wiedza człowieka po kilkunastu, czy kilkudziesięciu latach praktyki medycznej. W konsekwencji diagnoza proponowana jest przez maszynę szybciej i szybciej można by zacząć terapię. Dlatego tytułowy projekt to wyścig z czasem gdy każda minuta dla pacjenta terapii onkologicznej trwa wieczność.
Jednakże, diagnoza dostarczona przez sztuczną inteligencję nie może być samoistną podstawą do wdrożenia procedur leczniczych ponieważ taka diagnoza zawsze musi zostać oceniona przez lekarza i to do niego należy ostateczna decyzja co do dalszego toku postępowania. Niewątpliwie, kontrola jakości i uzupełnienie diagnozy przez człowieka trwa o wiele szybciej niż jej ręczne sporządzenie, a dla pacjenta oznacza to znaczne skrócenie czasu oczekiwania na rozpoczęcie leczenia.
Wygrana w śmiertelnym wyścigu z czasem zależy nie tylko od tego jak szybko przetwarzane są wyniki badania obrazowego na jego opis i zalecenia do dalszego leczenia. Czynnikiem decydującym jest jak najszybsze wychwycenie patologicznych zmian w chorych tkankach. Systemy maszynowe „wychwytują” subtelności i niuanse o wiele bardziej precyzyjnie, niż najbardziej wprawne, ale jednak zawodne oko ludzkie. To daje chorym nie tylko nadzieję ozdrowienia, ale i realne szanse na mniej inwazyjne, a mimo to bardziej skuteczne środki walki z chorobą.
Ponieważ postęp medycyny zawsze dotyczy dziedziny w pierwszej chwili nie do końca rozpoznanej, rozgraniczającej życie od śmierci, działania lekarzy i bioinżynierów są przedmiotem refleksji między innymi etyków czy prawników. Przykładem publikacji poruszającej tematykę sztucznej inteligencji w medycynie jest artykuł dr Eweliny Mikulskiej (Katedra Prawa Sądowego Wydziału Prawa i Ekonomii UJD): „Ethical and legal aspects of the use of artificial intelligence in healthcare systems: a sustainable development perspective”. Autorka zreferowała w nim aktualny stan inicjatyw mających uregulować wsparcie lekarzy przez sztuczną inteligencję i zagadnienia etyczne będące przedmiotem dialogu pomiędzy etyką, techniką i medycyną. Oczywiście w kontekście wyścigu z czasem, terapia musi być szybsza niż naciek guza, a refleksja etyczno-prawna szybsza niż tempo w jakim narastają dylematy teorii i praktyki w obliczu dramatu z jakim zmaga się pacjent.
Wreszcie technologia stosowana w projekcie ściga się sama z sobą, a ostatnio przodująca w wyścigu nVidia zaproponowała niezwykle wydajne komputery dla naukowców i inżynierów jakie mają być dostępne od maja w ramach projektu DIGITS (przedstawiony na zamieszczonym zrzucie ekranowym ze stron NVidii). Cena tego fantastycznego urządzenia jest zaniedbywalnie niska (3 000,00 USD) wobec kosztów całego projektu (7 916 263,61 zł) – Nasuwa się tu pytanie: czy nie warto by się pokusić o zakup takiego mikro-AI-superkomputera? – Rozliczanie naszych pieniędzy jakie oddaje nam UE wymaga szczególnej dyscypliny, ale może jednak by się dało?
Na zakończenie dziękujemy dr Chamerskiemu i dr Mikulskiej w imieniu czytelników Gazety Częstochowskiej za naukowe wysiłki organizatorskie i badawcze mające za swój ostateczny cel salus infirmorum czyli niesienie ulgi chorym w cierpieniu.
Dr Artur Sierpiński