/nginx/o/2018/04/12/7775757t1h5ba9.jpg)
/nginx/o/2019/04/26/11978978t1hecec.jpg)
Ärgu lugeja arvaku, et räägin siin tehisintellektist kui arstide intellekti lisast, seda hoopiski mitte. Kuid tehisintellekt lubab arstidel loodetavasti suurel määral tõhustada arvutikasutust, mis kipub praegu hoopis suhtlemist patsientidega kahjustama.
Äsja ilmus tuntud arstiteadlase ja Scrippsi Researchi uurimiskeskuse ühe direktori Eric Topoli raamat „Süvameditsiin: kuidas tehisintellekt võib teha tervishoiu uuesti inimlikuks“.1 Raamat räägib sellest, kuidas saab tehisintellekti kasutada arstiabi tõhustamiseks. Peagi tulid ka kiitvad kommentaarid. Ajakirjas Nature ilmus kirjutis2, kus märgiti eelkõige seda, et tehisintellekt võimaldab saada üle arstiabi muutumisest madala taseme teenusepakkumiseks, mida põhjustab peamiselt arstide praegune ajapuudus ja arvutite kasutamise ebamugavus. Raamatu sisu lühidalt kokku võttes võib öelda, et arvutite targem kasutamine, sealhulgas tehisintellekti kasutamine ja uute intelligentsete algoritmide loomine, peaks tulevikus lubama jätta kõik arstide rutiinsed toimingud arvuti hooleks ja teha arstide töö mugavamaks ja loominguliseks.
Tasub märkida, et esimesed katsed tehisintellekti rakendamiseks meditsiinis tehti juba ammu. 1970. aastatel valmistati Stanfordi ülikoolis peamiselt Edward Feigenbaumi ja Bruce Buchannani poolt ekspertsüsteem MYCIN, mis pidi aitama keerukatel juhtudel diagnoosida bakteriaalset nakkust ja soovitama sobivat ravi, sealhulgas meningiidi vastu. Selle ekspertsüsteemi võimekus ületas keskmise arsti oma, kuid laialt MYCIN siiski ei levinud. Aeg ei olnud selleks ilmselt veel küps. Kuigi nimetatud kahe arvutiteadlase tööd, eelkõige projekt DENDRAL3, mille järglasena ka MYCIN tehti, avaldasid suurt mõju ekspertsüsteemide levikule 1980. aastatel. Sellele järgnes ekspertsüsteemide buum, tehisintellekti mulli lõhkemine 80ndate lõpus ja paarkümmend aastat vaikust sellel alal. Tänapäeval on tehisintellekti võimaluste suhtes tekkinud uued suured lootused. Selleks on ka alust, sest arvutid on vahepeal võimsamaks saanud ning on leiutatud hulgaliselt uusi intelligentseid algoritme.
„Süvameditsiini“ autor Eric Topol on arstiteadlane, kellel on suured teadmised nii genoomikast kui ka digimeditsiinist. Seega on ta sobiv inimene tulevikumeditsiini teemal sõna võtma. Ärevust tekitab tema väide praegusaegse arstiabi kohta: „Me elame praegu madalatasemelise meditsiini maailmas /…/. Patsient on puudulike andmete, ebapiisava aja, ebapiisava konteksti ja ebapiisava tähelepanu maailmas.“ Topoli raamat loob futuristliku pildi arstiabist, mis tehisintellekti toel võimalikuks peaks saama. Seejuures on raamatus esitatud tulevikupildid üsnagi tõepärased.
Autor esitab mudeli, mis tema väitel kirjeldab süvameditsiini. Seda mudelit iseloomustavad kolm komponenti.
Esimene on patsiendi mitmekülgne määratlemine, mis on võimalik, kui arvestatakse nii tema DNAd, mikrobioomi kui ka muid pärilikke ja sotsiaalseid tegureid. Eestis on selle komponendi toeks võimalik eelkõige kasutada meie geenivaramut. Selle poolest oleme paljudest teistest riikidest ees.
Mudeli teine komponent on arvutite, sealjuures süvaõppe kasutamine. Seda eelkõige patsiendi turvalisuse ja täpsema diagnoosimise tarvis. Süvaõpe, mis põhineb suure hulga andmete targal kasutamisel, peaks tulevikus võimaldama anda patsiendi tervisele hinnanguid, mis ei jää alla kogenud arstide hinnangutele. Selles komponendis on midagi kasutamiskõlblikku juba olemas. Radioloogias ja meditsiinilises pilditöötluses üldiselt kasutatakse intelligentseid algoritme juba laialdaselt. Digitaalseid sidevahendeid ja suhtlustarkvara kasutatakse nõrga tervisega inimeste koduseks jälgimiseks, viimast aga siiski veel vähe. Kui patsient saab haiglas välja intensiivravi palatist, võidakse ta juba paari päeva pärast koju saata. Üksikule vanurile on see sageli suur muutus: pideva tähelepanu alt täielikku eraldatusesse, kus ainult paremal juhul on vannitoa seinal paanikanupp. Lisades teatud ressursid ja tehisintellekti, saab selle olukorra muutmiseks võtta kasutusele olemasolevad suhtlusprogrammid (Skype, Viber), kui neid natukene kohendada ning leida töötajad, kes nende abil teisi toetavad.
Kolmas süvameditsiini mudeli osa on arvutite abi arsti ja patsiendi parema suhtluse saavutamiseks. See peaks taastama inimliku elemendi ning empaatia arsti ja patsiendi suhetes. Ka siin on juba midagi pakkuda. Firma Robopec on loonud empaatiarobot Reeti. See võib sobida nii üksikute patsientide suhtlemisvajaduse rahuldamiseks kui ka teatud abiks arstidele koos keeletarkvaraga rutiinsete küsimuste esitamiseks ja analüüsiks.
Arvutid koos intelligentse tarkvaraga ei ole siiski mõeldud arsti asendama. Heal juhul moodustavad need arstiga ühe meeskonna, nagu on piloot ja kaaspiloot lennuki kokpitis. Kuid isegi selleni on veel pikk tee, kus tuleb ette nii tehnilist kui ka sotsiaalset laadi takistusi.
1 Eric Topol. Deep Medicine: How Artificial Intelligence Can Make Healthcare Human Again.
2 Thomas R. Insel. How algorithms could bring empathy back to medicine. Nature 567, 172–173 (2019).
3 Robert K. Lindsay, Bruce G. Buchanan, E. A. Feigenbaum, and Joshua Lederberg. DENDRAL: A Case Study of the First Expert System for Scientific Hypothesis Formation. Artificial Intelligence 61, 2 (1993): 209–261.
