A 2021/2022-es tanév tavaszi szemeszterének negyedik Tudományos és Üzleti Szalon rendezvényén az egészségügyben alkalmazott mesterséges intelligencia kérdéseibe nyerhettek betekintést az érdeklődők. A Zoom-rendszeren keresztül megtartott online eseményt dr. Szigeti Gyula Péter nyitotta meg. Az Innovációs Központ igazgatója rövid áttekintőjében bemutatta, hogyan változott a medicina múltja, szólt a jelenről, valamint arról is, milyen jövő várható ezen a területen.
A görögökig visszanyúlva felidézte Hippokratészt, mint az orvostudomány megalapítóját. Emlékeztetett rá, hogy a 19. század végéig, 20. század elejéig a betegségek kezelésének módszerei a tudományos alapok helyett inkább helyi szokásokon, hiedelmeken, megfigyeléseken alapultak.
Nagyjából 100-120 évvel ezelőtt az orvosképzés szabályozatlan volt, egy-egy ismert ember tudományos megfigyelésére alapozva oktatták az orvostudományt, majd az Amerikai Orvosi Társaság 1847-es megalakulását követően indult el az orvosképzésben a minőségbiztosítás és a szabványosítási folyamat; az 1800-as évek végétől beszélhetünk akkreditált keretek között zajló orvosképzésről.
Kitért a különböző fertőző betegségekre, járványokra is, melyek kezelése erőteljesen hozzájárult az orvosképzés koordinált, szabályozott keretek között megvalósuló működéséhez. A különböző orvosi felfedezések, technológiai fejlesztések indították el a tudományos alapokon, evidenciákon alapuló orvosképzést.
Előadásában kiemelte, hogy napjainkban az orvostudomány fókusza a fertőző betegségek megelőzéséről sokkal inkább a daganatos kórképek kezelése, a krónikus, a mentális betegségek, illetve az immunhiányos állapotok kezelése irányába tolódott el.
Szólt arról is, hogy az alapszolgáltatás költségei növekednek, az orvosok megoszlása sem tudományterületileg, sem földrajzilag nem homogén, így bizonyos orvosi diszciplínákban hiány alakult ki. A szegényebb területeken kevesebb az orvos, az ellátáshoz is nehezebb hozzájutni.
A jövőről beszélve elmondta: a prevenció, a betegségek kialakulásának megelőzése kerül a fókuszba. Felhívta a figyelmet, hogy mivel elöregedő társadalomban élünk, így az élettartam növekedésével egyre nagyobb populáció lesz érintett a betegségek megelőzésében, illetve kezelésében.
Dr. Meskó Bertalan orvosi jövőkutató, a The Medical Futurist Institute vezetője „Az egészségügyben alkalmazott mesterséges intelligencia” című előadásában a mesterséges intelligencia jövőkutatói kihívásairól beszélt. Egy olyan víziót vázolt fel, ami megmutatja a mesterséges intelligencia (AI) valós potenciálját, különösen az orvosi, egészségügyi területeken, de arra is kitért, hogy milyen veszélye van annak, ha teljesen elveszítjük a kontrollt az életünk felett az automatizáció miatt.
A sakkot hozta fel példaként, bemutatva hogyan alakult át a sport világa az AI miatt, miért dolgozik ma minden egyes profi játékos AI-al, miközben a sakk népszerűbb, kompetitívebb és élvezhetőbb, mint valaha. Hasonló sors vár az orvoslásra is; az orvosokat a döntéshozatalban, a pácienseket az adataik elemzésében, az egészségügy vezetőit pedig a folyamatok finomhangolásában fogja segíteni az AI, de csak akkor, ha megfelel a technológia a bizonyítékokon alapuló orvoslás feltételeinek.
Előadása második felében kifejtette, hogy pontosan mit jelent az AI: bármilyen szintű intelligencia, amit egy gép mutat. Ismertette különböző szintjeit:
• első a szűk mesterséges intelligencia, amikor az algoritmus képes egy nagyon pontosan, specifikusan definiált feladatot ellátni, de csak azt,
• második szint a mesterséges általános intelligencia: ilyenkor egy algoritmus rendelkezik az én kognitív kapacitásommal (amire én emberként képes vagyok, arra ő is, van IQ-ja, tud álmodni, gondolkodni, zenélni tanulni, olvasni stb.),
• a harmadik szint pedig a mesterséges szuperintelligencia: ilyenkor már nem értjük, hogy mi van körülöttünk, elveszítjük a kontrollt.
Előadása során valós, orvosi példákat hozott a mesterséges intelligencia gyakorlati felhasználására.
A mi generációnk felelőssége, hogy megtanulja az AI-t oly módon használni, hogy előnyeit kiélvezzük, de közben ne veszítsük el a kontrollt – emelte ki dr. Meskó Bertalan.
Sorra vette a leggyakrabban használt gépi tanulási módszereket is, mint a tanulási folyamat felügyelése, a megerősítéses tanulás, a harmadik módszer pedig, amikor nem felügyeljük, nem mondjuk meg, hogy mit csináljon, hanem megfigyeljük, hogy miért jutott arra a döntésre, hátha talál olyan összefüggést, amire mi nem gondoltunk.
Kitért a mély tanulásra is – a CT, MR és röntgen képeket egy mély tanulásos algoritmussal próbálják elemezni, ezzel is támogatva az orvosi döntéseket.
Előadása végén a mesterséges intelligenciában rejlő veszélyekre hívta fel a figyelmet, konkrét példákat is mutatva rá, hogyan tudunk azok ellen védekezni. Egyik veszélyként említette a „fekete doboz problémát”, ami azt jelenti, hogy annyira bonyolulttá kezdenek válni ezek az AI algoritmusok, hogy, bár többnyire programozók írják a programjaikat, egy ponton túl részleteiben már ők sem értik, hogyan működik az algoritmus. A másik probléma a privát szférával kapcsolatos: nincsen AI forradalom az adataink nélkül, de ide sorolta a bizalmi kérdést is: sok idő és energia kell ahhoz, hogy a megfelelő szintű bizalmat kiépíthessük az AI-val.