Dirbtinis intelektas sveikatos klausimams: plona riba tarp pagalbos ir rizikos

Savo simptomus ar tyrimų rezultatus pateikti dirbtinio intelekto (DI) įrankiams trunka vos keletą minučių, o gauti atsakymą galime dar greičiau. Nors tai itin patogu ir greita, visgi specialistai įspėja: aklai pasitikėti nereikėtų. DI tampa greitu atsakymų šaltiniu, bet kartu kelia klausimų dėl duomenų saugumo ir netikslių išvadų rizikos.

Patogumas, kuris gali kainuoti privatumą

DI įrankiai daugeliui tampa pirmąja vieta, kur kreipiamasi kilus klausimams apie savijautą. Vis dėlto, pasak „Tele2“ klientų duomenų analizės ir įžvalgų vadovės Ingos Rudinskaitės, svarbu įvertinti ne tik atsakymų greitį, bet ir tai, kokia informacija yra pateikiama.

„Įsivaizduokite, kad savo tyrimų rezultatus paliekate ant stalo viešoje kavinėje – maždaug tiek kontrolės turite, kai jautrius sveikatos duomenis suvedate į nežinomą įrankį. Skirtumas tik tas, kad popierių galite pasiimti, o suvestų duomenų – nebūtinai. Jie gali būti panaudoti sistemos mokymui arba likti saugomi vietose, kurių jūs niekada nematysite. Todėl prieš spaudžiant „enter“ verta savęs paklausti: ar tikrai būtina dalintis būtent šiuo dalyku?“, – sako I. Rudinskaitė.

Pasak jos, privatumo rizika dažnai neatrodo grėsminga tol, kol kalbama apie vieną atskirą duomenį. Tačiau sujungus skirtingose vietose paliktą informaciją, net ir iš pažiūros nereikšmingos detalės gali tapti jautrios.

„Žmonės dažnai galvoja: „Na ir kas, jei kas sužinos mano cukraus rodiklį.“ Bet privatumo rizika veikia kaip dėlionė. Vienas duomuo atskirai nieko nereiškia, tačiau sudėjus jį su kitur nutekėjusiu telefono numeriu, gimimo data ar adresu, susidaro stebėtinai išsamus jūsų portretas. Todėl saugumas priklauso ne nuo vieno didelio sprendimo, o nuo daugybės mažų – ką ir kur paliekame kasdien“, – priduria ji.

Svarbiausia – ne atsakymas, o klausimai

DI įrankių populiarumą sveikatos klausimais pastebi ir „Affidea“ šeimos gydytoja Elena Šukė – pacientai vis dažniau į konsultacijas ateina jau turėdami DI pasiūlytą atsakymą, tačiau esminė problema slypi ne pačiame įrankyje.

„Kai kurie pacientai iš karto pasako, kad konsultavosi su DI, kiti – ne, bet tai galima įtarti. Dažnai jie ateina jau įsitikinę savo diagnoze ir prašo konkretaus gydymo, nors reali situacija būna visai kita. Pavyzdžiui, buvo atvejis, kai pacientas atėjo sakydamas, kad jam yra inkstų akmuo ir kad jį reikia siųsti pas urologą. Tačiau apžiūrėjus ir detaliai išsiaiškinus simptomus paaiškėjo, kad tai visai ne inkstų akmuo, o nugaros skausmas“, – pasakoja E. Šukė.

Anot gydytojos, tokios situacijos dažniausiai kyla todėl, kad dirbtiniam intelektui nepateikiama tai, kas medicinoje yra esminė dalis – išsami anamnezė.

„Medicinoje labai svarbios detalės – kiek laiko skauda, kur skauda, kas padeda ar nepadeda. Kartais pacientams atrodo, kad gydytojas klausinėja nereikšmingų dalykų, bet būtent jie yra kritiniai diagnozei nustatyti. Jei šios informacijos nepateikiame, DI paprasčiausiai neturi duomenų tiksliai įvertinti situacijos“, – aiškina E. Šukė.

Tyrimų analizė be konteksto – klaidinanti ramybė

Vienas dažniausių atvejų – laboratorinių tyrimų analizė pasitelkiant DI. Žmogus gauna kraujo tyrimų atsakymus, pamato daug skaičių ir neaiškių rodiklių, todėl tiesiog įkelia juos į DI įrankį su prašymu paaiškinti. Atsakymas pateikiamas greitai, aiškiai ir, iš pirmo žvilgsnio, suprantamai. Vis dėlto, pasak gydytojos, būtent čia ir slypi didžiausia rizika.

„Laboratorinių tyrimų vertinimas nėra tik pažiūrėjimas, ar rodiklis patenka į normą ir ar prie jo yra pliusas ar minusas. Daug kas priklauso nuo paties žmogaus – jo amžiaus, lyties, fizinio aktyvumo, mitybos, taip pat nuo to, ar jis serga lėtinėmis ligomis. Visa tai daro įtaką tam, kokios normos iš tikrųjų turėtų būti taikomos konkrečiu atveju. Galiausiai viskas susiveda į anamnezę – tik žinodami pilną paciento istoriją galime teisingai įvertinti tyrimus“, – akcentuoja E. Šukė.

Pasak „Tele2“ klientų duomenų analizės ir įžvalgų vadovės, DI vertina tai, ką gauna – dažniausiai tai yra pavieniai skaičiai ir bendrinės normos, todėl analizė vyksta be platesnio konteksto.

„DI iš esmės yra labai pažangus šablonų atpažinimo įrankis – jis lygina jūsų duomenis su milijonais matytų atvejų ir pasako, kas labiausiai tikėtina vidutiniam žmogui. Bet medicinoje vidurkis dažnai nieko nereiškia. Profesionaliam sportininkui ramybės pulsas ar tam tikri kraujo rodikliai gali būti visiškai normalūs, o tas pats skaičius kitam žmogui – signalas, kad kažkas negerai. DI mato skaičių, bet nemato žmogaus už jo“, – aiškina I. Rudinskaitė.

DI gali padėti, tačiau gydytojo nepakeičia

Pasak šeimos gydytojos, DI gali būti naudingas kaip papildomas įrankis, tačiau jis neturėtų tapti pagrindiniu sprendimų priėmėju.

„Pirmiausia žmogus turėtų ateiti pas savo šeimos gydytoją – tai yra ta pirminė grandis, kur įvertinama sveikatos būklė, nusibrėžiami tikslai ir skiriamas gydymas. Tik tuomet, turint aiškų planą, DI gali padėti, pavyzdžiui, sekti tyrimų pokyčius, geriau suprasti tam tikrus dalykus ar pasidalinti gyvenimo būdo patarimais“, – pabrėžia E. Šukė.

Jai pritaria ir „Tele2“ klientų duomenų analizės ir įžvalgų vadovė, pridurdama, kad atsakingas technologijų naudojimas prasideda nuo sąmoningumo.

„Prieš naudojantis DI įrankiais, svarbiausia nepamiršti patikrinti jų patikimumą – kas juos sukūrė, ar tai patikima įmonė, ar įrankis aiškiai nurodo, kam yra skirtas. Pavyzdžiui, jei tai bendras pokalbių įrankis, jis nėra pritaikytas medicininiams sprendimams. Taip pat reikėtų pasižiūrėti, ar platforma aiškiai nurodo, kaip tvarkomi jūsų duomenys – ar jie saugomi, ar naudojami mokymui. Jei šios informacijos nėra arba ji neaiški, geriau jautrių duomenų nekelti“, – pažymi I. Rudinskaitė.