Кращі діагнози. Персоналізована підтримка пацієнтів. Швидше відкриття ліків. Підвищення ефективності. Штучний інтелект (ШІ) всюди викликає ажіотаж і гіперболізацію, але у сфері охорони здоров’я він має потенціал для трансформації. В Європі аналітики прогнозують, що впровадження ШІ може врятувати сотні тисяч життів щороку; в Америці, кажуть вони, це також може заощадити гроші, скоротивши $200-360 млрд від загальних щорічних витрат на медицину, які зараз становлять $4,5 трлн на рік (або 17% від ВВП). Від розумних стетоскопів і роботів-хірургів до аналізу великих масивів даних або можливості спілкуватися з медичним штучним інтелектом з людським обличчям – можливостей безліч.
Вже є докази того, що системи штучного інтелекту можуть підвищити точність діагностики і відстеження захворювань, поліпшити прогнозування результатів лікування пацієнтів і запропонувати кращі методи лікування. Вони також можуть підвищити ефективність роботи лікарень і хірургічних відділень, беручи на себе такі завдання, як медична транскрипція і спостереження за пацієнтами, а також спрощуючи адміністрування. Можливо, це вже прискорює час, необхідний для того, щоб нові ліки пройшли клінічні випробування. Нові інструменти, в тому числі генеративний ШІ, можуть посилити ці можливості. Проте, як показує наш щоквартальний огляд технологій, хоча ШІ використовується в охороні здоров’я вже багато років, інтеграція відбувається повільно, а результати часто бувають посередніми.
Для цього є хороші і погані причини. Хороші причини полягають у тому, що охорона здоров’я вимагає високих доказових бар’єрів при впровадженні нових інструментів, щоб захистити безпеку пацієнтів. Негативні причини пов’язані з даними, регулюванням і стимулами. Їх подолання може стати уроком для ШІ в інших галузях.
Системи штучного інтелекту навчаються, обробляючи величезні обсяги даних, яких у медиків предостатньо. Але медичні дані дуже фрагментовані; їх використання контролюється суворими правилами. Уряди визнають, що пацієнти хочуть, щоб їхня медична таємниця була захищена. Але пацієнти також хочуть кращого і більш персоналізованого лікування. Щороку приблизно 800 000 американців страждають від неякісного прийняття медичних рішень.
Підвищення точності та зменшення упередженості інструментів штучного інтелекту вимагає їхнього навчання на великих масивах даних, які відображають всю різноманітність пацієнтів. Пошук безпечних способів, які б дозволили медичним даним вільніше переміщатися, міг би допомогти в цьому. Але від цього виграють і самі пацієнти: їм слід надати право доступу до власних записів у портативному цифровому форматі. Фірми, що спеціалізуються на споживчих товарах для здоров’я, вже використовують дані з натільних пристроїв, з перемінним успіхом. Портативні картки пацієнтів дозволили б людям повніше використовувати свої дані і брати на себе більшу відповідальність за своє здоров’я.
Ще однією проблемою є управління та регулювання цих інновацій. У багатьох країнах управління системами штучного інтелекту в охороні здоров’я, як і в інших сферах, намагається встигати за швидким темпом інновацій. Регуляторні органи можуть не поспішати затверджувати нові інструменти штучного інтелекту або не мати достатнього потенціалу та досвіду. Урядам необхідно навчити регуляторні органи оцінювати нові інструменти штучного інтелекту. Їм також необхідно заповнити прогалини в регулюванні нагляду за несприятливими подіями і в постійному моніторингу алгоритмів, щоб забезпечити їхню точність, безпеку, ефективність і прозорість.
Це буде нелегко. Одним із рішень може стати спільна робота країн, навчання одна в одної та створення мінімальних глобальних стандартів. Менш складна міжнародна регуляторна система також допоможе створити ринок, на якому малі компанії зможуть впроваджувати інновації. Бідніші країни з менш розвиненою інфраструктурою охорони здоров’я можуть багато виграти від впровадження нових інструментів, таких як портативний ультразвуковий пристрій для акушерства на базі штучного інтелекту. Оскільки альтернативою штучному інтелекту часто є відсутність лікування взагалі, вони можуть навіть перестрибнути закостенілі системи охорони здоров’я багатих країн – хоча на заваді стане брак даних, зв’язку та обчислювальних потужностей.
Остання проблема пов’язана з інституціями та стимулами. ШІ обіцяє скоротити медичні витрати за рахунок допомоги або заміни працівників, підвищення продуктивності, зменшення помилок і вирівнювання або скорочення витрат, і все це при одночасному підвищенні якості обслуговування. Це вкрай необхідно. До 2030 року у світі може не вистачити 10 мільйонів медичних працівників, що становить близько 15% сьогоднішньої робочої сили. У 2022 році на адміністрацію припадало близько 30% надлишкових витрат на охорону здоров’я в Америці порівняно з іншими країнами.
Проте заощадити гроші за допомогою інновацій непросто. Системи охорони здоров’я налаштовані на те, щоб використовувати їх для покращення обслуговування, а не для скорочення витрат. На нові технології може припадати до половини щорічного зростання витрат на охорону здоров’я. Нашарування нових систем збільшить витрати і складність. Але перепроектування процесів для ефективного використання штучного інтелекту, швидше за все, зустріне опір з боку пацієнтів і медиків. Хоча штучний інтелект може сортувати їх по телефону або надавати рутинні результати, пацієнти можуть вимагати особистого прийому.
Гірше того, багато систем охорони здоров’я, наприклад, американська, створені для того, щоб винагороджувати за обсяг роботи. У них мало причин впроваджувати технології, які скорочують кількість відвідувань, тестів чи процедур. І навіть державні системи охорони здоров’я можуть не мати стимулів впроваджувати технології, які зменшують витрати, а не покращують результати, можливо, тому, що економія коштів може призвести до зменшення бюджету наступного року. Якщо уряди не зможуть змінити ці стимули так, щоб AI поєднувала краще лікування з новими ефективними методами, інновації призведуть до збільшення витрат. Відповідно, урядам і органам охорони здоров’я потрібно буде фінансувати програми, присвячені тестуванню і впровадженню нових технологій штучного інтелекту. Такі країни, як Америка, Великобританія та Канада, вказують нам шлях до цього.
ШІ, ДОКТОР МЕДИЧНИХ НАУК
Значна частина тягаря з просування штучного інтелекту в охороні здоров’я лягає на уряди та регуляторні органи. Однак компанії теж мають відігравати свою роль. Страховики вже використовували інструменти штучного інтелекту для несправедливої відмови в наданні медичної допомоги; фірми неправильно продавали або переоцінювали можливості медичного штучного інтелекту; алгоритми припускалися помилок. Фірми зобов’язані гарантувати, що їхні продукти є безпечними, надійними і підзвітними, а люди, якими б недосконалими вони не були, залишають за собою контроль.
Ці перешкоди величезні, але потенційні переваги використання ШІ в охороні здоров’я настільки великі, що їх подолання має бути очевидним. І якщо ШІ вдасться змусити працювати в медицині, це може стати рецептом для впровадження технології в інших галузях.