Читати книгу - "Пришестя роботів: техніка і загроза майбутнього безробіття"

приголомшує. На лікарів ллється безперервний бурхливий потік нових відкриттів, інноваційних методів лікування, а також статистичних даних клінічних досліджень, які публікуються в медичних і наукових журналах у всьому світі. До прикладу, MEDLINE, інтернет-база даних, що обслуговується Національною медичною бібліотекою Сполучених Штатів, містить покажчики понад 5600 окремих журналів, у кожному з яких може щорічно публікуватися десь від десятків до сотень цікавих медичних досліджень. Окрім того, існують мільйони медичних карток, історій хвороб конкретних пацієнтів, а також практичних випадків, які можуть забезпечити цінні поради й важливі вказівки. Згідно з однією оцінкою, загальний обсяг цієї інформації подвоюється що п’ять років [3]. Для будь-якої людини буде просто неможливо засвоїти хоча б малесеньку частку всієї релевантної інформації навіть у надзвичайно специфічних та обмежених сферах медичної практики.

Як уже йшлося в розділі 4, медицина є однією з першочергових галузей, де, як сподівається компанія ІВМ, її Watson справить революційний вплив. Ця система, створена компанією ІВМ, має здатність фільтрувати величезні купи інформації у різних форматах, а потім майже миттєво виявляти асоціативні зв’язки, які можуть залишитися непомітними для найпильнішого людського ока. Неважко уявити недалеке майбутнє, де такий діагностичний інструмент стане абсолютно незамінним, принаймні для лікарів, перед якими постають особливо складні випадки.

У г’юстонському шпиталі Онкологічного центру М. Д. Андерсона при Техаському університеті приймають понад 100 тисяч пацієнтів щороку, і він повсюдно вважається найкращим онкологічним лікувальним центром у Сполучених Штатах. У 2011 році група творців Watson із компанії ІВМ почала співпрацювати з лікарями цього онкологічного центру задля створення спеціалізованої версії системи, спеціально налаштованої на допомогу онкологам, які займаються лікуванням лейкемії. Мета полягала у створенні інтерактивного радника, здатного рекомендувати найкращі методи лікування, спираючись на конкретний досвід і підбираючи для пацієнтів медпрепарати з огляду на результати їхніх клінічних випробувань, а також висвітлюючи потенційні небезпеки або побічні ефекти, що можуть загрожувати конкретним пацієнтам. Початковий прогрес цього проекту виявився дещо повільнішим за очікуваний, загалом через проблеми, пов’язані зі створенням алгоритмів, здатних долати складнощі діагностики раку та його лікування. Ракові захворювання виявилися складнішими за телегру «Ризикуй!». Однак у січні 2014 року Wall Street Journal повідомила, що створена на базі Watson система діагностики й лікування лейкемії при Онкологічному центрі Андерсона «невдовзі відновить свою роботу» [4]. Дослідники сподіваються протягом двох років розширити здібності своєї системи, щоб вона мала змогу займатися іншими різновидами раку. Цілком можливо, що уроки, які ІВМ засвоює з цього пілотного проекту, дадуть їй можливість відпрацювати й удосконалити варіанти майбутнього застосування технології Watson.

Опісля того, як ця система знову запрацює безперебійно, персонал Онкологічного центру Андерсона планує зробити її доступною через інтернет, щоб вона стала потужним ресурсом для лікарів у всьому світі. За словами докторки Кортні ді Нардо, спеціалістки з лейкемії, технологія Watson криє в собі потенціал «демократизувати лікування раку» шляхом забезпечення кожному лікарю «доступу до найновіших медичних знань і досвіду, набутого Онкологічним центром Андерсона». Ді Нардо додала, що «для лікарів, які не спеціалізуються на лейкемії, ця система може стати корисним джерелом незалежної експертної консультації, таким чином забезпечуючи їм доступ до тих самих знань та інформації», на яких ґрунтується діяльність найкращого онкологічного центру країни. Ді Нардо також вважає, що, окрім надання консультацій щодо окремих пацієнтах, ця система «стане безпрецедентною дослідницькою платформою, яку можна буде використовувати для постановки запитань, вивчення тих чи інших гіпотез і отримання відповідей на критично важливі дослідницькі питання» [5].

Наразі система Watson — найамбітніша й найвідоміша програма штучного інтелекту у сфері охорони здоров’я, але окрім неї існують ще й інші приклади успішного використання цифрових технологій у медицині. У 2009 році дослідники з Клініки Майо в місті Рочестер, штат Міннесота, створили нейронну мережу для діагностики випадків ендокардиту, тобто запалення внутрішньої оболонки серця. Зазвичай при ендокардиті в гортань пацієнтові вводять зонд для того, щоб визначити, чи не призводить до цього запалення та чи інша потенційно смертельна інфекція; ця процедура доволі неприємна, коштовна і сама по собі несе небезпеку для пацієнта. Натомість лікарі з Клініки Майо навчили нейронну мережу ставити діагноз, спираючись лише на одні рутинні тести і видимі симптоми та не вдаючись до вищезазначеного інвазивного методу. В результаті дослідження, яке охопило 189 пацієнтів, виявилося, що ця система забезпечувала точність у понад 99 % і давала можливість понад половині пацієнтів уникнути непотрібної процедури інвазивного діагностики [6].

Однією з найважливіших переваг штучного інтелекту в медицині буде, безсумнівно, уникнення потенційно фатальних помилок як у діагностуванні, так і в лікуванні. У листопаді 1994 року Бетсі Леман, матері двох дітей і надзвичайно популярній колумністці, яка писала в газеті Boston Globe про проблеми, пов’язані з охороною здоров’я, призначили вже третій курс хіміотерапії, щоб продовжити її лікування проти раку грудей. Леман поклали в Онкологічний інститут Дана-Фарбер у Бостоні, що, як і Онкологічний центр Андерсона, вважається одним з найкращих онкологічних центрів країни. Згідно з планом лікування, Леман мали ввести потужну дозу циклофосфаміду — високотоксичного препарату для знищення ракових клітин. Науковий співробітник, який виписав рецепт, припустився простої числової помилки, яка призвела до того, що Леман отримала дозу вчетверо більшу, ніж та, яка насправді передбачалася планом лікування. Третього грудня 1994 року Бетсі Леман померла від передозування [7].

Бетсі Леман була однією з аж 98 тисяч пацієнтів, які помирають щороку в Сполучених Штатах безпосередньо внаслідок лікарських помилок, яких можна уникнути [8]. У звіті Американського інституту медицини від 2006 року зауважується, що, згідно з оцінками, щонайменше 1,5 млн американців щорічно потерпають від одного лише хибного застосування медпрепаратів і що такі помилки щороку обходяться в понад 3,5 млрд додаткових витрат на лікування [9]. Система штучного інтелекту з доступом до детальних історій хвороб пацієнтів, а також до інформації про медичні препарати, зокрема з характерними для тих чи інших конкретних препаратів токсичністю та побічними ефектами, потенційно зможе уникнути помилок навіть у надзвичайно складних ситуаціях, коли йдеться про взаємодію численних лікарських препаратів. Така система може функціонувати як інтерактивний консультант для лікарів і медсестер, забезпечуючи миттєву перевірку як безпечності, так і ефективності медпрепарату ще до його призначенням, а також — особливо в тих ситуаціях, коли персонал шпиталю вже стомився або відволікся — ця система, безсумнівно, сприятиме уникненню безглуздих смертей, непотрібних витрат і дискомфорту.