Niebezpieczne błędy medyczne. Czy AI pomoże ich uniknąć?

W ciągu ostatnich 4 lat rzecznik praw obywatelskich w Anglii pozytywnie rozpatrzył 45 spraw dotyczących błędów wynikających z nieprawidłowego odczytania zdjęć rentgenowskich albo tomografii komputerowej. W ich zredukowaniu ma pomóc AI.

Lekarze pod ciężarem niewydolnego systemu

To wierzchołek góry lodowej błędów medycznych, które często prowadzą do możliwych do uniknięcia zgonów pacjentów. Chodzi o diagnozowanie zmian nowotworowych na podstawie zdjęć medycznych. Lekarze bez odpowiedniego doświadczenia często nie dostrzegają minimalnych patologii, nie zlecają wymaganych dodatkowych badań albo przeoczają niepokojące wyniki badań. Najczęstszym powodem jest nadmiar pracy albo zakłócony przepływ danych pomiędzy diagnostyką obrazową a lekarzem zlecającym badania.

W jednym z przypadków zgłoszonych do rzecznika praw obywatelskich, u 82-letniego mężczyzny nie zdiagnozowano raka jelita grubego i to pomimo wielokrotnych badań. Inny pacjent, pięciokrotnie odwiedził ostry dyżur w okresie 3 miesięcy. Lekarze nie zgłosili żadnych nieprawidłowości, co doprowadziło do sześciotygodniowego opóźnienia w diagnozie raka i operacji. Pierwsze zdjęcie RTG – sugerujące niedrożność jelita cienkiego – nie zostało zweryfikowane przez specjalistę. Zmiana okazała się nowotworem, a kilka miesięcy później pacjent odebrał sobie życie. W pozostawionym liście napisał, że nie jest w stanie dłużej radzić sobie z bólem.

Rzecznik praw obywatelskich, Rebecca Hilsenrath, stwierdziła, że personel pięciokrotnie nieprawidłowo podszedł do leczenia bólu. Szpital zgodził się wypłacić rodzinie odszkodowanie w wysokości 4 000 funtów.

Sztuczna inteligencja jako dodatkowa para oczu

Takich spraw jest więcej i najczęściej dotyczą nieprawidłowo ocenionej zmiany widocznej na zdjęciach diagnostyki obrazowej, co często prowadzi do opóźnienia leczenia, powikłań a nawet zgonów.

Już w raporcie z 2021 roku, rzecznik zwracał uwagę na konieczność poprawy procedur diagnozowania pacjentów na podstawie zdjęć medycznych. Według Rebecci Hilsenrath, konieczne jest podjęcie działań w celu poprawy infrastruktury cyfrowej w Brytyjskiej Narodowej Służbie Zdrowia (NHS).

Także Dr Katharine Halliday, prezes Królewskiego Kolegium Radiologów, zgadza się, że infrastruktura cyfrowa wymaga modernizacji i rozbudowy. To konieczne, bo system zdrowia jest przeciążony i niedofinansowany. Już obecnie w NHS brakuje 30% radiologów w stosunku do zapotrzebowania, a w 2028 roku deficyt ten wzrośnie do 40%.

W perspektywie kryzysu kadr medycznych, jedynym wyjściem, aby zmniejszyć odsetek błędów medycznych, jest zastosowanie sztucznej inteligencji. Takie podejście mogłoby się sprawdzić zwłaszcza w przypadku lekarzy rodzinnych, którzy są pierwszym punktem opieki, ale nie zawsze mają wystarczające doświadczenie, aby prawidłowo ocenić patologie widoczne na zdjęciach diagnostycznych. AI mogłaby pełnić rolę asystentów, wstępnie opisując wynik. Zaletą takich rozwiązań jest łatwość skalowania i szybkość – AI jest w stanie przeanalizować zdjęcie medyczne w kilka sekund.

Dlatego NHS otwiera coraz więcej tzw. Wspólnotowych Centrów Diagnostycznych (CDC), w których wykorzystuje się nowe technologie, w tym AI, aby wszyscy pacjenci mogli otrzymać opiekę na światowym poziomie.