Dyrektor GE Healthcare: Radiologię czeka rewolucja

Wywiad z Prof. dr med. Mathiasem Goyen, Dyrektorem Medycznym w GE Healthcare.

Kiedy w latach 90. rozpoczynał Pan studia medyczne, jak wyobrażał sobie Pan przyszłość opieki zdrowotnej za 30 lat, w 2020 roku?

Szczerze mówiąc, w latach 90., kiedy zaczynałem studiować medycynę, nie interesowałem się tak bardzo przyszłością medycyny. Ważniejsze było, aby przejść przez studia medyczne w miarę „bezwypadkowo”.

Dopiero pod koniec studiów ten temat zaczął chodzić mi po głowie. Wyobrażałem sobie, jak postępy w technologiach medycznych, informatyce i naukach przyrodniczych pozwolą nam w przyszłości wcześniej wykrywać choroby i lepiej je leczyć.

Świat bez chorób, a zwłaszcza bez raka? Nie mogłem sobie tego wyobrazić. Ale było też dla mnie jasne, że mimo całego postępu w medycynie i naukach pokrewnych, za 30 lat nadal będzie rządził lekarz. I na szczęście tak właśnie się stało. Na przykład sztuczna inteligencja (AI) może wspierać i wspomagać lekarzy, odciążając ich z części pracy opartej na analizie danych. Jednak nie może ona zastąpić wyjątkowej i kluczowej relacji między lekarzem a pacjentem, która – miejmy nadzieję – nigdy nie zaniknie.

Pacjenci zawsze szukają ludzkiego kontaktu w medycynie – nie chcą otrzymywać diagnozy z komputera; chcą rozmawiać z lekarzem.

Później jako fan Star Treka zastanawiałem się oczywiście, czy w przyszłości powstanie coś takiego jak „trikorder” z trzema funkcjami: wykrywania chorób, ich rejestrowania i obliczania ścieżki leczenia. Szybko zdałem sobie sprawę, że to mrzonka. Jednak po trzydziestu latach jestem coraz bardziej przekonany, że ta wizja nie jest już odległa.

Wystarczy pomyśleć o wszystkich dostępnych na rynku przenośnych urządzeniach. Powstała nawet pierwsza aplikacja mobilna umożliwiająca badanie DNA w dowolnym miejscu za pomocą iPhone‘a lub iPada, którą wiele mediów określiło mianem „trikordera DNA”.

Co może dziś radiologia, o czym nawet nie marzono 30 lat temu?

Po koniec studiów, kiedy stało się jasne, że zostanę radiologiem, wiedziałem, że wraz z postępem technicznym radiologia będzie coraz szybsza i dokładniejsza. Nie miałem jednak wtedy pojęcia, że sztuczna inteligencja (AI) – termin, którego wtedy jeszcze nie używano w medycynie – ułatwi pracę radiologów i umożliwi im przetwarzanie niewiarygodnie dużych ilości danych.

Zdawałem sobie sprawę, że z biegiem lat ilość danych radiologicznych będzie rosła ze względu na postęp techniczny. Nie przypuszczałem jednak, że ich eksplozja w radiologii będzie tak niewiarygodna.

W 2020 r. Brytyjski Instytut Radiologii opublikował badanie „Artificial intelligence in radiology: does it impact medical students preference for radiology as their future career?”. 31% studentów zgodziło się, że AI zastąpi radiologów jeszcze za ich życia. Z kolei 44,8% uważa, że AI zmniejszy zapotrzebowanie na radiologów…

Radiologia jest specjalnością niezbędną i bardzo istotną, ale ulegnie zasadniczej zmianie – być może bardziej niż inne specjalności – ze względu na możliwości cyfryzacji. Sztuczna inteligencja może usprawnić codzienną pracę radiologów. Na przykład, AI pomoże w interpretacji prostych przypadków klinicznych, dzięki czemu radiolodzy będą mieli więcej czasu na skupienie się na trudnych zadaniach, a także na interakcji z pacjentami i innymi lekarzami.

Pojawiają się jednak głosy ostrzegające przed skutkami zastosowania AI, zwłaszcza w radiologii. W niektórych scenariuszach przyszłości przewiduje się, że AI może zastąpić radiologów. Wśród argumentów dominuje ten, że AI nigdy nie będzie w stanie dorównać bystremu oku radiologa lub że radiolodzy robią więcej niż tylko interpretują obrazy. Jest w tym dużo prawdy.

Uważam jednak, że AI może zakłócić sposób wykonywania tego zawodu. Zagrożenia są realne, a przyszłość jest niepewna – potrzebna jest uczciwa, dogłębna dyskusja, która ukierunkuje rozwój tej dziedziny.

Chciałbym tutaj poruszyć inny, pokrewny temat: Za 10–15 lat może powstać nowa dziedzina, która obejmie radiologię, patologię i badania molekularne i będzie się nazywać „medycyną diagnostyczną” lub „diagnostyką zintegrowaną”. Jesteśmy już świadkami początków integracji dyscyplin patologii i radiologii, które stanowią podstawę diagnostyki nowotworów.

Obie mają wspólną misję diagnozowania chorób za pomocą obrazów i biomarkerów.

Zintegrowane raporty patologów i radiologów współpracujących ze sobą pozwolą osiągnąć wyższy poziom jakości. Pojedynczy raport patologiczno-radiologiczny stał się już rzeczywistością w kilku Uniwersyteckich Centrach Medycznych.

Jednak minie jeszcze wiele czasu – o ile w ogóle – zanim te dwie dziedziny specjalistyczne zostaną połączone w jedną zintegrowaną bazę wiedzy, jednolitą tożsamość zawodową i nowo opracowane, wspólne szkolenia w ramach rezydentury. Czy zatem radiolog i patolog, jakich znamy dzisiaj, to gatunki wymarłe? Czy w przyszłości będą istnieć „diagności”? Mamy się nad czym zastanawiać – to bardzo ekscytujące czasy.

Czy po dziesięciu latach pracy w GE Healthcare może Pan powiedzieć: „tak, możemy dziś lepiej diagnozować pacjentów, co gwarantuje lepsze wyniki leczenia”?

Jednym z ważnych celów radiologii jest wykrywanie zmian w tkankach na wczesnym etapie. Nie ma wątpliwości, że w ostatniej dekadzie technologia medyczna poczyniła ogromne postępy, z których korzystają pacjenci. Na przykład, algorytmy sztucznej inteligencji zapewniają radiologom pomoc przy przeglądaniu obrazów, dzięki czemu podejrzane wyniki są wstępnie oznaczane poprzez rozpoznawanie wzorców, które są następnie sprawdzane pod kątem wiarygodności przez doświadczonego radiologa, oceniane i odpowiednio zatwierdzane lub odrzucane. Na ogół prowadzi to do wcześniejszej i dokładniejszej diagnozy, co może skutkować lepszym wynikiem leczenia pacjenta.

Postęp w radiologii jest imponujący. Lekarze mają dostęp do wysokiej jakości obrazów o niezwykłej rozdzielczości, a algorytmy sztucznej inteligencji wspierają ich w podejmowaniu decyzji. Jednak nadal droga pacjenta z chorobą nowotworową jest po prostu zbyt długa i skomplikowana – wiele przypadków jest diagnozowanych zbyt późno.

Jaki jest następny krok dla radiologii, aby poprawić tę sytuację?

W opiece nad chorymi na nowotwory należy skupić się na całościowym przebiegu leczenia pacjenta, a nie na wkładzie każdej specjalności czy funkcji opiekuńczej z osobna. Zaangażowanie pacjenta i zespołu opieki jest kluczowe w momencie rozpoznania nowotworu i rozpoczęcia opieki, ale komplikuje je konieczność zorganizowania wielu współzależnych konsultacji i zdarzeń związanych z opieką w krótkim czasie. Dlatego lekarze różnych specjalności i opiekunowie muszą współpracować w zespołach.

Radiolog wyposażony w AI może odegrać kluczową rolę, polegającą na rozpoczęciu badania choroby – diagnozowaniu, ustalaniu stopnia zaawansowania, monitorowaniu i śledzeniu przebiegu choroby w czasie oraz oferowaniu wiedzy specjalistycznej i konsultacji w zakresie stanów chorobowych. Radiologia często stanowi punkt wejścia pacjenta do systemu opieki onkologicznej. Dlatego ma wyjątkową rolę we wzmacnianiu zaangażowania pacjenta i zespołu, zwłaszcza w początkowym okresie opieki onkologicznej.

Radiologia pełni więc rolę „rozgrywającego” w tym procesie i anagażuje pacjentów i zespół opieki w terminowe, skoordynowane działania. Po wstępnych konsultacjach i opracowaniu planu leczenia, funkcja rozgrywającego jest przekazywana chirurgii lub onkologii medycznej.

Model ten stwarza radiologom możliwości świadczenia usług o prawdziwej wartości dodanej i umacnia znaczenie radiologii w zmieniającym się środowisku opieki zdrowotnej. Jest to ogromna szansa na wyciągnięcie radiologów zza monitora i umożliwienie im pełnienia roli „lekarza” w większym stopniu niż kiedykolwiek wcześniej.

Jest Pan zwolennikiem cyfrowych technologii medycznych, często przedstawianych jako idealna przyszłość, w której dane są połączone, zaawansowane urządzenia typu wearables monitorują stan zdrowia ludzi 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu, a usługi zdrowotne stają się dostępne i przystępne cenowo dla wszystkich. Jaka jest jednak realna wizja cyfrowej opieki zdrowotnej?

Według mnie realistyczna przyszłość cyfrowej opieki zdrowotnej to połączona i łatwo dostępna sieć wirtualnej i osobistej opieki medycznej, z możliwością przewidywania w czasie rzeczywistym, która wspiera współpracę w zakresie opieki zdrowotnej na każdym etapie podróży pacjenta.

Optymalizacja przepływu pracy z wykorzystaniem sztucznej inteligencji może przyczynić się do poprawy efektywności operacyjnej, dzięki czemu pracownicy ochrony zdrowia będą mogli skupić się na tym, co robią najlepiej: na opiece nad pacjentem. A umożliwiając ludziom lepsze dbanie o swoje zdrowie i samopoczucie dzięki spersonalizowanym cyfrowym rozwiązaniom zdrowotnym, możemy promować przejście od opieki nad chorymi do prawdziwej opieki zdrowotnej.

W ten sposób transformacja cyfrowa może przyczynić się do osiągnięcia lepszych wyników zdrowotnych, poprawy doświadczenia pacjentów i personelu oraz obniżenia kosztów opieki.

Czytaj także: Czy AI sprawi, że medycyna stanie się bliższa ludziom?