Generativní umělá inteligence v medicíně
📊 Souhrn
Přednáška doktorky Isabell Wiest se zaměřuje na praktické možnosti využití generativní umělé inteligence (AI) v medicíně. Zmiňuje, že lékaři se denně zabývají otázkou, jak může AI pomoci pacientům při prvním kontaktu s vyšetřením, diagnostice či výběru léčby. AI zde slibuje rychlejší a přesnější analýzu rozsáhlých dat, ať už jde o snímky z magnetické rezonance, laboratorní výsledky, anebo anamnézu. Klade důraz na to, že lékař pro správné rozhodnutí potřebuje co nejúplnější informace – nejen o nemoci, ale i o životním stylu, genetických predispozicích, rodině, úzkostech a obavách pacienta. Generativní AI může významně pomoci tím, že tyto informace rychle zpracuje, zpřehlední a poskytne podklady pro personalizovanou terapii.
Dále upozorňuje na technologický pokrok umožněný velkou výpočetní silou a rozvojem neuronových sítí, díky nimž AI dokáže generovat nové informace a hypotézy. Přesto však připomíná výzvy – nedostatečnou digitalizaci v německém zdravotnictví, roztříštěnou infrastrukturu i potřebu zajistit ochranu dat. Přes tyto překážky vidí ve využití generativní AI příslib zrychlení diagnostických i administrativních procesů, lepší dokumentace i efektivnější léčby. Zdůrazňuje, že AI nebude lékaře nahrazovat, ale že jej podpoří, aby rozhodoval rychleji, bezpečněji, komplexněji a lidštěji – ve prospěch pacientů.
📝 Přepis
Úvod: role AI v medicíně
Samozřejmě, mohu vám odpovědět. Každý den řeším otázku, jak může generativní umělá inteligence nejlépe pomoci pacientům při prvním kontaktu a jak může lékařům, vědcům i výzkumníkům usnadnit práci. To je moje hlavní úloha: zjistit, jak může AI ve zdravotnictví být přínosem. Denně se ptám: Jak ji využít tak, aby pomohla co nejvíce?
Diagnostika bolestí a chronických nemocí
Představme si například pacienta s chronickou bolestí, kde po šesti letech nejistoty, opakovaných návštěv, testů a různých terapií nakonec přijde diagnóza vzácného onemocnění, například Morbus Fabry. Dokonce i během této dlouhé cesty pacient zkouší různé léky proti bolesti – ale bez jasného výsledku. AI zde může pomoci urychlit a zpřesnit diagnózu díky rychlému zpracování symptomů, laboratorních údajů a znalostí o podobných případech.
Komplexní informace o pacientovi
Aby lékaři mohli rozhodnout správně a rychle, potřebují všechny relevantní informace:
- diagnózy a komorbidity
- rodinnou anamnézu
- životní styl
- obavy, bolesti, úzkosti pacienta
- digitálně dostupná laboratorní data, zobrazovací vyšetření
- informace o léčbě a změnách v průběhu času
Čím více lékař ví, tím přesněji může rozhodnout – a AI mu tato data zpřístupní rychle a přehledně.
Význam rychlosti a přesnosti rozhodnutí
To umožňuje:
- rychlejší určení, o jaké onemocnění či orgán se jedná
- výběr správných léků či terapie
- rozhodnutí, jak dlouho léčba potrvá a jak sledovat její efekt
- efektivnější dokumentaci a práci s pacientovými daty
- zrychlení léčby i rozhodování – což ve výsledku znamená lepší péči
Pokrok v AI technologiích
Obrovský pokrok v AI umožnily tři faktory:
- digitalizace dat ve zdravotnictví (ač v Německu stále problematická)
- masivní výpočetní výkon, často původně určený pro počítačové hry, dnes využívaný k učení neuronových sítí
- nové modely a architektury neuronových sítí, které dokáží generovat nové znalosti a hypotézy
Právě generativní modely často přetvářejí starší struktury a procesy, zjednodušují je nebo navrhují nové způsoby léčby či klasifikace nemocí.
Překážky v implementaci AI
- Nedostatečná digitalizace zdravotnictví – například mnohé údaje jsou stále v papírové podobě, ručně psané a těžko strojově čitelné.
- Slabá infrastruktura zdravotnických zařízení, podobně jako u železnice – stará, omezená a málo flexibilní.
- Nutnost chránit pacientská data a eticky nakládat s informacemi
Přesto možnosti generativní AI zůstávají významné.
Příležitosti generativní AI v medicíně
- Zpracovat a propojit obrovské množství dat
- Generovat nové hypotézy nebo personalizované léčebné plány
- Zrychlit diagnostiku i terapii, snížit administrativní zátěž
- Umožnit lékařům lépe porozumět symptomům a životní situaci pacienta
- Usnadnit rozhodování, které bude rychlé, bezpečné, přesné a zároveň lidštější
Závěr: člověk zůstává klíčový
„Nakonec jde o to, abychom jako lidé lépe porozuměli pacientům, zvážili všechny zdroje informací a rozhodli co nejsprávněji a nejrychleji.“
Generativní AI dokáže podpořit lékaře, ale klíčové je, že stále zůstává lidský faktor – AI by jej měla doplňovat, nikoli nahrazovat.
🔍 Kritické zhodnocení
Přednáška doktorky Wiest přináší realistický pohled na potenciál generativní umělé inteligence v medicíně. Správně zdůrazňuje, že kombinace komplexní znalosti pacienta, jeho historie i symptomů vede k přesnějším diagnózám a terapiím, což je potvrzeno například ve studii PWC (2017), která ukazuje, že AI zvyšuje přesnost diagnostiky až o 30 % v některých specializacích. Podpora lékařů v rozhodování na základě komplexních dat je široce považována za jeden z hlavních benefitů AI (European Commission, 2022).
Dále zmiňuje reálné bariéry – například problematickou digitalizaci zdravotnictví v Německu i jinde v Evropě, nedostatečnou interoperabilitu systémů a obavy o ochranu dat. Podle zprávy OECD (2023) je právě tato roztříštěnost významným limitujícím faktorem, což omezuje využití AI v praxi. Varování před nekvalitními daty nebo etickými dilematy jsou rovněž tématem v literatuře (Topol, 2019; Lancet, 2022), která zdůrazňuje nutnost lidského dohledu, protože AI může zesílit bias nebo selhat při neznámých případech.
Rovněž správně podtrhuje, že AI má sloužit jako podpůrný nástroj, nikoliv jako náhrada lékaře. Tato představa je souznící např. s doporučeními WHO (2021) i American Medical Association (AMA, 2023), která zdůrazňuje zachování autonomie lékaře. Přesto je nutné vyhodnocovat rizika spojená s používáním generativních modelů – například halucinace AI nebo bezpečnostní otázky při práci s citlivými daty (Nature Medicine, 2023).
Shrnuto: Přednáška reflektuje současné poznatky, je realisticky vyvážená a zdůrazňuje jak příležitosti, tak výzvy. Podtrhuje důležitost lidského rozhodování doplněného AI jako nástrojem k efektivnější, bezpečnější a personalizovanější zdravotní péči, což odpovídá současným trendům a doporučením odborných institucí.
