Najpierw czat z AI, potem wizyta u lekarza. Tak będziemy leczeni?

Sztuczna inteligencja przeprowadza wywiad z pacjentem, stawia wstępną diagnozę i przygotowuje plan leczenia. Wszystkie informacje trafiają następnie do lekarza rodzinnego przed wizytą pacjenta – badanie opublikowane w „The Lancet” pokazuje, że taki model opieki się sprawdza.

• System AMIE od Google wstępnie zadaje pytania pacjentowi, a następnie sugeruje lekarzowi kilka możliwych diagnoz.
• Gdy AMIE proponował 3 możliwe diagnozy, w 75 proc. przypadków jedna z nich była prawidłowa. To sugeruje, że AI może pomóc we wstępnym triażu, ułatwiając lekarzowi postawienie diagnozy.
• 93 proc. planów postępowania opracowanych przez AI lekarze ocenili jako bezpieczne dla pacjenta.
• Ale AMIE zbyt często proponowała kosztowne lub trudne do realizacji plany leczenia.
• W 75 proc. przypadków lekarze uznali materiały przygotowane przez AI za pomocne w przygotowaniu do konsultacji.
• 65–70 proc. pacjentów pozytywnie oceniło AI pod kątem empatii. AI znacznie gorzej wypadła pod kątem poufności informacji.

Nowe podejście oparte na współpracy lekarza z AI przetestowali naukowcy z Beth Israel Deaconess Medical Center w Bostonie (USA). W tym celu wykorzystali AMIE (Articulate Medical Intelligence Explorer), konwersacyjny system diagnostyczny opracowany przez Google. Badaniem objęto 98 pacjentów, którzy czatowali z AMIE przed wizytą lekarską. Przebieg konwersacji nadzorował lekarz specjalista z pomocą wideopołączenia i opcji udostępniania ekranu.

Trafność diagnostyczna wzrosła do ponad 90 proc., ale plany leczenia były odrealnione

W 75 proc. przypadków rozpoznanie postawione przez lekarza (referencyjne) było jednym z trzech zasugerowanych wcześniej przez AI. Jeśli AI proponowała siedem potencjalnych diagnoz, odsetek ten wzrastał do 90 proc.

W grupie pacjentów, u których rozpoznanie referencyjne nie zostało potwierdzone badaniem diagnostycznym, trafność sięgnęła 96 proc., a u pacjentów z rozpoznaniem potwierdzonym badaniem – ok. 82 proc. W badaniu odnotowano tylko jeden przypadek halucynacji, gdy AI błędnie zinterpretowała daty operacji. Jedynie w pięciu przypadkach lekarze uzupełnili informacje przygotowane przez system.

93 proc. planów dalszego postępowania od AMIE oceniono jako bezpieczne. W przypadku lekarzy POZ odsetek był niemal taki sam (95 proc.). Ale było też kilka różnic. Wytyczne AMIE wypadły gorzej pod względem możliwości praktycznego zastosowania oraz kosztów. AI dobrze diagnozuje, ale często proponuje ścieżkę leczenia, która nie pasuje do realiów ochrony zdrowia, jest droga albo nieadekwatna do sytuacji chorego.

W 75 proc. przypadków lekarze uznali, że materiały przekazane przez AMIE są pomocne w przygotowaniu do konsultacji. Szczególnie wysoko oceniono m.in. uporządkowanie informacji, analizę wywiadu i sposób przedstawiania wytycznych medycznych.

AI jak dobry analityk danych, ale brakuje jej cech lekarza

65–70 proc. pacjentów oceniło empatyczność wywiadu AI bardzo pozytywnie lub pozytywnie.

Gorsze wyniki uzyskała kategoria „poufności informacji”. Tylko 15 proc. pacjentów wyraziło opinię pozytywną, a pozostali – negatywną lub neutralną. I tu widać kolejną barierę dla AI – lekarze cieszą się większym zaufaniem, a AI nie potrafi tego, co jest domeną człowieka: nawiązywania relacji, dawania poczucia bezpieczeństwa i wspólnego podejmowania decyzji.

Badanie miało kilka ograniczeń. Uczestnicy byli stosunkowo młodzi i obeznani z technologią, a analizowane przypadki dotyczyły pojedynczych problemów zdrowotnych z wyłączeniem kobiet w ciąży i osób z chorobami psychicznymi. Mimo to badanie pokazuje, że AI dobrze sprawdza się jako druga para oczu lekarza. Nie jest jednak w stanie zastąpić cech człowieka, które są nieodłączną częścią interakcji pacjenta z lekarzem.

W kolejnych badaniach naukowcy chcą sprawdzić, czy wykorzystanie AI rzeczywiście poprawia wyniki leczenia, zmniejsza nakład pracy lekarzy i obniża koszty.

Czytaj także: O co lekarze pytają AI? Wyniki z 271 mln chatów zaskakują