Mondanom sem kell, hogy az orvostudomány napjainkban nagyon sikeresen halad. Elmúlt a megkérdőjelezhető érzéstelenítés és a kísérleti műtét napja. Egyre többet tudunk meg arról, hogy a betegségek milyen hatással vannak a testre, és hogyan kell őket kezelni. De vajon jobbak lehetünk ebben? Biztos. Egyes betegségek még mindig megzavarják az orvosokat. A betegek szenvednek. Helyenként javult, néhol nem.
- Ha orvosa meglátogat, valószínűleg sztetoszkópot használ. Mandzsettával méri a vérnyomást. A 100 évvel ezelőtti dolgok ma is a fő diagnosztikai eszközek, amikor először találkoznak.”- mondta Vinod Kosla a Singularity Egyetem által rendezett, az exponenciális orvostudományról szóló konferencián.
A Kosla vállalkozó, feltaláló és technológus alapította a Sun Microsystems-t. Ma cége, a Khosla Ventures befektet, és segíti a technológiai vállalatok növekedését.
Amikor Kosla 10 vagy 15 évre tekint az egészségügy jövőjére, azt látja, hogy az orvosi tájon olyan adatokra vágyó algoritmusok áradnak, mint a Google AlphaGo, nem pedig azok, akiket megszoktunk.
"Az orvostudomány gyakorlati szempontból javult" - mondja Kosla. - De most azt hiszem, ideje eljuttatni ezt a gyakorlatot orvostudománygá.
Ehhez orvosi szakértelmet kell átadnunk a gépeknek.
Az embereket nem úgy tervezték, hogy kezeljék a legújabb technológiák által generált hatalmas és növekvő mennyiségű egészségügyi adatot. Egészségérzékelőktől kezdve a teljes genomszekvenálásig világunk tele van adatokkal, és hamarosan több adatpont lesz, mint ahány csillag van az univerzumban.
Milyen agy képes feldolgozni ezeket az információkat? Gyorsan elveszítjük az irányításunkat ebben a helyzetben.
Promóciós videó:
Az Egyesült Államokban többen halnak meg a téves diagnózis, a műtéti hibák és a halálos kábítószerrel való visszaélés miatt az Egyesült Államokban, mint közúti közlekedési balesetekben - mondta Cosl. Mindkét esetben gyakran megoldódik az emberi tévedés.
Korábban az információ hiánya jelentett problémát. E hiány pótlására képzettségre, tapasztalatra és intuícióra támaszkodtunk. Fokozatosan azonban a túlzott információk is problémává válnak.
Kosla szerint a betegségeket csak egy biomarkerrel lehet diagnosztizálni - a betegség kémiai jelével - vagy 300 biomarker megnézésével. Megnézheti az előtted lévő beteget, és összehasonlíthatja több más látott pácienssel, vagy beolvashat egy 100 millió páciensből álló adatbázist az elmúlt száz vagy ezer hasonló tünetekkel.
Harvard, Stanford - nem számít. Ezt egyetlen orvos sem tudja kezelni.
"Többnyire az, hogy miért fordulunk orvosokhoz - diagnózisért, Dr. House ötletes betekintése, receptje - egyre inkább a gépek vállára esik, és az illetőnek teljesen más szerepe marad a beteggel és az orvossal kapcsolatban" - mondja Kosla.
De ezt mindannyian szeretnénk. Az orvosok felszabadítása az orvosi információk halmának összegyűjtésének lehetetlen feladata alól azt jelenti, hogy jobban a betegellátásra és a technológia fejlődésére tudnak koncentrálni.
Jelenleg mindenben vannak szakembereink. Egyikük sem kommunikál a másikkal, ahogy szeretnénk. De a betegnek átlagosan hét fő tünete van. Nem lenne jobb, ha ezeket a tüneteket a mesterséges intelligencia következetesen tanulmányozná, és egy orvos - nem hét - továbbítaná ezeket az eredményeket a betegnek?
Ez az új modell felforgatja az egészségügyet. Ahelyett, hogy szakemberről szakemberre vándorolna, a betegek első konzultációt kaphatnak egy orvostól vagy akár egy ápolótól. Ez az egyetlen kapcsolattartó pont lehetővé teszi a beteg számára, hogy a komfort zónájában maradjon, és minden szükséges segítséget megkapjon.
„Nem a legokosabbat, hanem a leggondosabbat választjuk. Ha embereket fog kezelni, vigyázzon rájuk, miért ne választaná a legemberibb megközelítést?"
KHEL ILYA