Na podzim roku 2014 vznikl na Stanfordově univerzitě projekt One Hundred Year Study on Artificial Intelligence. Jeho cílem je dlouhodobé studium vlivu umělé inteligence na lidskou společnost. Každých pět let členové projektu z řad akademiků a výzkumníků zhodnotí předchozí vývoj a nastíní nejbližší priority a praktické možnosti.
Studie reflektuje nasazování umělé inteligence v řadě hospodářských oborů, sleduje technická řešení a projektuje relevantní dopady na sociální struktury a jevy. Mezi zkoumané oblasti patří doprava, zdravotnictví, vzdělávání, bezpečnost, zábava či provoz domácností. Věnuje se také formám interakce umělé inteligence a lidí nebo etickému rozměru jejího nasazení v praxi.
Velký potenciál, malé uplatnění
Nasazení umělé inteligence ve zdravotnictví je technologickými vizionáři dlouhodobě považováno za velmi perspektivní. Její potenciál lze zužitkovat v řadě disciplín, ale pouze v několika se tak v současnosti skutečně děje. Podobně jako v jiných oborech nabízejí dnešní technologie umělé inteligence pro medicínu a zdravotní péči mnohem větší možnosti, než jaké je obor sám schopen zužitkovat v praktickém provozu. Důvody podobného stavu mají ve zdravotnictví trojí vysvětlení.
Odborný personál zatím aplikacím umělé inteligence plně nedůvěřuje. Nejsou akceptovány ani řadou pacientů, kteří vyžadují péči poskytovanou lidmi. Nasazení umělé inteligence ve zdravotnictví naráží rovněž na zastaralou legislativu a politické překážky. Celou situaci navíc komplikují problematické vztahy poskytovatelů péče a jejich dodavatelů, kteří nejsou ochotni spolupracovat na poli standardizace řešení a volného, třebaže kontrolovaného pohybu relevantních dat.
Situace se ale pozvolna mění k lepšímu, k čemuž přispívají úspěšné aplikace umělé inteligence v oboru. Obvykle se tak neděje v přísně regulovaných disciplínách. Úspěšné případy aplikace patří spíše do kategorie doplňkových nástrojů, jež zásadně nemění tradiční pojetí péče. Jde například o inteligentní monitoring pacientů, strojové vyhodnocování zdravotních rizik nebo o automatizovanou správu obsahu oborových informačních systémů.
Samostatnou kapitolu představují chirurgičtí roboti. Jejich přínos není odbornou ani laickou veřejností nijak zpochybňován, neboť výrazně rozšiřují možnosti operačních zásahů. Komunikaci mezi zdravotnickými profesionály a pacienty rovněž modifikují sociální sítě a mobilní zařízení. V jejich pozadí obvykle stojí aplikace strojového učení, jež komunikaci či sebraná data minimálně vyhodnocují.
Středobod jakékoli technologické modernizace zdravotnictví na bázi umělé inteligence představují data. Jejich nedostatečné sdílení a často pochybná kvalita zpomalují rychlost uplatnění pokročilých řešení v oboru. Některá pracoviště disponují vysoce vyspělou technikou a informačními systémy, jiná se k digitalizačnímu trendu ani nepřiblížila. Sdílení dat komplikují nekompatibilita formátů, neadekvátní právní regulace a neúplnost nebo nepřesnost záznamů. Poslední uvedený problém souvisí na jedné straně s lidským faktorem, na druhé s návrhem informačních systémů.
Stanovení diagnózy
O stanovování diagnóz s pomocí umělé inteligence se hovoří dlouhá léta. Uskutečnila se řada více či méně úspěšných pilotních testů. V masovém praktickém využití ale povětšinou brání kvalita zdravotních záznamů. Jejich chybné nebo neúplné zadávání vede k tomu, že systémy strojového učení chybují. Lékaři k nim ztrácejí důvěru a jejich zapojení do procesu rozhodování nepreferují.
Lidský prvek zůstane kritickou součástí stanovování diagnózy i v blízké budoucnosti, v níž se etablují pokročilejší diagnostické systémy umělé inteligence. Lékař bude proces dozorovat a ovlivňovat podle svých zkušeností a intuice.
Pomocné aplikace pro stanovení, resp. upřesnění diagnózy existují již dnes. Příznivci moderních technologií z řad lékařů je využívají zejména pro oblasti, v nichž nedisponují potřebnou specializací a znalostmi. Díky technologiím pro rozpoznávání řeči by v blízké budoucnosti mohly odpadnout i tradiční formy zadávání vstupních dat a komunikace s počítačem, které mohou zúčastněné strany obtěžovat. Lékař – nebo robot – by s pacientem komunikoval verbálně, nestrukturovaně a diagnostický systém by průběžně upřesňoval výsledky.
Medicínská analytika
Zdravotnictví generuje a může generovat obrovské množství dat. Pokročilé analytické nástroje v nich dokážou samostatně hledat závislosti a poskytovat výstupy, které mimo jiné zvýší přesnost diagnóz a predikci zdravotních rizik. Může se tak dít na individuální i celospolečenské úrovni. V ideální situaci přispěje každý jednotlivec do znalostního systému svým anonymizovaným záznamem a každý z něj bude zároveň čerpat. Analytické nástroje vybavené umělou inteligencí dokážou vyhledávat a porovnávat analogické případy, záznamy či pacienty.
Samostatnou kapitolu v této oblasti představuje genetika. Díky ní lze stanovovat nejen rodinné anamnézy, ale i individuální a skupinové napříč populací. Analytické nástroje napojené na umělou inteligenci umějí vyhodnocovat vztah či parametry genotypu, prostředí a fenotypu. Výsledkem bude mnohem komplexnější informace o zdravotním stavu jednotlivce, která nabídne i jeho prognózu. Podobnou perspektivu má před sebou i automatické rozpoznávání a interpretace medicínských snímků, které může těžit z případné dostupnosti velkých dat této kategorie.
Roboti v medicíně
Moderní historie robotických systémů ve zdravotnictví začala zhruba před dvaceti lety. Úspěšně se etablovaly zejména v některých chirurgických oborech. Roboti pro obsluhu či péči o pacienty se ve zdravotnických zařízeních šíří podstatně pomaleji. Děje se tak i přesto, že v jiných typech služeb, například v obchodech nebo hotelech, si své místo již vybojovali.
Robotika původně nepatřila mezi silně datově orientované vědní obory. To se s rostoucími možnostmi umělé inteligence mění a úměrně tomu se zvyšují také schopnosti robotů. Stávají se samostatnějšími a lépe vyhodnocují nové situace. Těžit z toho mohou zejména roboti poskytující specializované služby, jejichž užší zaměření nevzbuzuje v uživatelích velké obavy. Jde například o donáškové roboty nebo asistenty pohybu. Jimi poskytované funkce neoslovují pouze zdravotnická zařízení, ale i další typy sociálních služeb. Díky tomu lze očekávat rozmach tohoto tržního segmentu.
Gerontologická péče
Většina vyspělých zemí světa se potýká s problémem stárnoucí populace. Relevantní péče je velmi nákladná a náročná na personální zajištění. Umělá inteligence společně s robotikou nabízí alespoň částečné řešení problému. Poptávka po asistenčních zařízeních roste, a díky technologickému vývoji se zvyšují jejich schopnosti i dostupnost.
Roboti a umělou inteligencí vybavené přístroje či aplikace dokážou gerontologickou péči inovovat hned v několika oblastech. Jde o asistenční služby pro vyšší kvalitu života a nezávislost pacientů, pro monitorování chování a zdravotního stavu a o zařízení, která nahrazují nebo doplňují funkci biologických orgánů.
Zdroj: IDG News Service
PŘEDPLATNÉ
ČLÁNKY DO MAILU