Pēteris Apinis: 21. gadsimta patiesības par mākslīgo intelektu, datu izmantošanu un rindu mazināšanu veselības aprūpē
0
Veselības ministrs Hosams Abu Meri publiskajā telpā stingri ķēries pie datu apstrādes, e-veselības un mākslīgā intelekta izmantošanas medicīnā. Viņš paziņoja, ka ar mērķi izskaust mākslīgo rindu, tiek veidots vienots digitāls pieraksts uz veselības aprūpes pakalpojumiem. Bez tam publiskai apspriešanai nodots tiesību akta projekts “Elektronisko veselības datu sekundārās izmantošanas likums”, kas pēc ministra domām, ir būtisks solis tuvāk personalizētai medicīnai un datos balstītu lēmumu pieņemšanai.
Cik lielā mērā visas šīs aktivitātes palielinās vai samazinās birokrātiju veselības aprūpē? Ja kādam šķiet, ka medicīnā, piemēram ģimenes ārsta praksē vai slimnīcā birokrātija ir mazinājusies, tad man jūs jāapbēdina – elektronisko dokumentu skaits ir daudzkārt pieaudzis, ģimenes ārsts un slimnīcu administrācija no agra rīta līdz vēlam vakaram lasa un respondē ar dažādām institūcijām.
Daudzas tehnoloģijas, kas solīja atbrīvot laiku, patiesībā ir kalpojušas tikai tam, lai mūs pie tām piesaistītu. E-pasts ir daudz efektīvāks par parasto pastu, un tomēr mūsdienās lielākā daļa no mums jūtas piesaistīti saviem e-pastiem. Agrāk es saņēmu vienu vēstuli pastkastē dienā vai tikai divas nedēļā, tagad es katru rītu saņemu vismaz 100 e-pasta vēstules. Vairums no tām ir nejēdzīgas, nenopietnas vai reklāmu saturošas (pat no nopietnām institūcijām), bet šajā gūzmā nereti palaižu garām tiešām nopietnus sūtījumus. Man nav laika visu šo gūzmu izdzēst un es turpinu audzēt globālo informācijas mēslaini.
Es nedomāju, ka e-pasts patiešām ir mūs no kaut kā atbrīvojis.
Otrs aspekts, kas man nekad nedod miera, kaut man nav gana daudz pierādījumu šai aksiomai – kad politiķi vēlas bīdīt naudu (savā vai partijas maciņā), viņi būvē ēkas vai uzlabo e-risinājumus. Kā redzams Hosams Abu Meri nebūvē ne Stradiņa klīnisko universitātes slimnīcas jaunos korpusus, ne Austrumu slimnīcas infekciju ēku, bet čakli rosās ap e-veselību, kura joprojām ir bezcerīgs veidojums.
Brīdī, kad valdība lemj visu vienkāršot un atrisināt, viņi paziņo par jaunu sistēmu, kur pierakstus, loģistiku un rindas atrisinās mākslīgais intelekts. Nu vienkārši – atnāks, izrēķinās kuram pacientam kurā rindā pie kura speciālista jāiet, un atsūtīs e-pastā vēstulīti (vienu no tām simts). Es no e-pasta vēstule uzināšu, ka man pie proktologa (profilaktiski vai pamatojoties uz simptomātiku) jāiet februārī Jēkabpilī, bet pie urologa – aprīlī Liepājā.
Savam kolēģim Hosamam Abu Meri vēlos nedaudz pastāstīt par mākslīgo intelektu veselības aizsardzībā un aprūpē, lai viņam un viņa daudzajām cienītājām un līdzjutējām nedaudz mazinātu optimismu. Sāksim ar to, ka mākslīgais intelekts nevar uztraukties par pacientu. Un pirms ķerties pie savu funkciju nodošanas tehnoloģijām vajadzētu piedomāt – vai tik mēs pārlieku nekoncentrējamies uz jautājumu: “Vai mēs to varam izdarīt?”, tā vietā lai uzdotu sev jautājumu: “Vai mums to vajadzētu darīt?” Nu labi, es šeit neteiktu neko, ja allaž nerastos sajūta, ka visi ministra izteikumi neattiecas uz darīšanu, bet tikai uz publiskajām attiecībām. Latviešu tautai solījumi, ka viss tiks atrisināts – darba grupa jau izveidota.
Kā jebkura cita tehnoloģija, arī mākslīgā intelekta tehnoloģija sākumā (domāju – vēl gadus piecus vai desmit) būs ētiski neitrāla, bet to varēs izmantot gan ētiski stabilā veidā, gan ētiski apšaubāmā veidā. Tā ir mūsu, praktizējošo mediķu un politikas veidotāju, atbildība – nodrošināt, lai mēs ieviestu tādus aizsargmehānismus, kas nodrošinātu, ka mākslīgais intelekts tiek izmantots patiešām ētiskā veidā, kas veicina pacientu aprūpi un pacientu intereses, nevis tās apdraud.
Ētiski tas kļūs daudz sarežģītāk, ja beidzot cilvēce radīs patiesi progresīvu ģeneratīvu mākslīgo intelektu, kas šķitīs gauži cilvēcīgs, bet, kam joprojām nepiemitīs morāla rīcībspēja un nebūs pienākumu attiecībā uz pacienta labbūtību.
Medicīna nav tikai tehnisks, bet arī morāls pasākums
Mans mērķis nav visur un vienmēr atgādināt Paula Stradiņa tēzi, ka medicīna ir amats, zinātne un māksla, bet šobrīd, šķiet, šī tēze iegūst jaunu skatpunktu. Caur šādu prizmu vēlos pats sev un lasītājam uzdot jautājumu – vai pienāks brīdis, kad mākslīgais intelekts pieņems galīgos lēmumus medicīnā un aizstās cilvēku cita cilvēka aprūpē?
Iedomājieties – jau šobrīd ir ķirurģiskas procedūras, kurās robots nepārprotami sasniedz labākus rezultātus nekā cilvēks. Mēs praktizējam uz pierādījumiem balstītu medicīnu, un, ja pierādījumi liecina, ka rezultāti ar mašīnu ir labāki nekā ar tie, kas veikti cilvēka rokām, kāpēc lai nekļūtu vilinoši likt robotu konkrētās manipulācijas izpildes priekšgalā. Bet tad rodas jautājums – ko darīt, ja rodas komplikācijas? Kas par tām atbild? Kas uzņemas ētisko atbildību? Robots to neuzņemas, jo robotam nav morālās atbildības. Tātad, vai tā ir persona, kas konstruējusi robotu? Galu galā persona, kas par komplikāciju uzņemsies atbildību, joprojām būs klīnicists. Es nedomāju, ka klīnicisti jutīsies komfortabli, uzņemoties atbildību par operāciju, kurā viņi paši nebūs iesaistīti, vai – pat ja tā būs tikai robota uzraudzība, pārliecinoties, cik robots darbojas pareizi.
Nevienu uzdevumu, kas prasa morālu līdzdalību, mums nevajadzētu deleģēt mākslīgajam intelektam kā galvenajam šī uzdevuma izpildītājam. Var būt ļoti noderīgi izmantot makslīgā intelekta rīkus kā otrā veidokļa mehānismu vai kā papildinājumu klīniskajam spriedumam, lai palīdzētu interpretēt vai dažkārt pat atbalstīt lēmumu pieņemšanu, kad nav skaidras pareizās vai nepareizās atbildes un mēs vēlamies rast daudz dažādu pieturas punktu, kas palīdzētu mums pieņemt lēmumus par pacienta diagnostiku, ārstēšanu vai rehabilitāciju.
Mākslīgais intelekts medicīnā ienāks ne pašā labākajā veidā – lai kā mēs to negribētu
Jā. Šeit vēlos nelielu atkāpi – neatkarīgi no maniem rakstiem vai Hosama Abu Meri rosības un valsts naudas škērdēšanas, mākslīgais intelekts tuvākajos piecos gados mūsu medicīnā ienāks.
Tas uzlabos mūsu sniegtās aprūpes kvalitāti, sniedzot mums papildu precizitātes līmeni, sniedzot papildu interpretācijas atbalstu vai lēmumu pieņemšanas atbalstu sarežģītos gadījumos.
Pārskatīju pasaules literatūru, un lielākais vairums autoritāšu uzskata, ka mākslīgais intelekts iekļausies pacientu izvēlē, loģistikā un nozīmēšanā pie viena vai otra speciālista. Neskaidrs paliek jautājums – vai tas ir veids, kā mākslīgo intelektu izmantot, lai mazinātu šķēršļus, ar kuriem saskaras mūsu neaizsargātākie pacienti attiecībā uz veselības aprūpes pieejamību? Vienkāršoti – jau šobrīd tiek mēģināts izmantot mākslīgo intelektu par plāksteri tam, ka neaizsargātiem pacientiem ir grūti piekļūt veselības aprūpei. Pasaules pieredze rāda, ka mākslīgā intelekta izmantošana rada divkārši nelabvēlīgu situāciju neaizsargātiem, veciem perifērijā dzīvojošiem pacientiem, izveidojot divpakāpju sistēmu, kurā mākslīgais intelekts tiek neproporcionāli izmantots attiecībā uz cilvēkiem, kuri jau tā tiek nepietiekami apkalpoti medicīnas nozarē.
Vēl viena aspekts, kas virza mākslīgā intelekta ieviešanu vai iekļaušanu, bet patiesība ir melīgs, ir efektivitātes jautājums. Efektivitāte un ātrums nav viens un tas pats, un, ja rīki palīdz mums paveikt lietas ātrāk, bet apdraud kvalitāti vai pacienta pieredzi, bet neatbilst viņa morālajām vajadzībām, tad tas, ka tie ļauj mums kaut ko izdarīt ātrāk, nenozīmē, ka tas ir neapstrīdams ieguvums. Efektivitāte ir lieliska lieta, bet patiesa efektivitāte nozīmē veikt vislabāko iespējamo darbu pēc iespējas īsākā laikā.
Pacienti jau šobrīd jūt, ka viņus pārāk ātri ieved un izved no slimnīcas, bet sistēma ir pārslogota – viss it kā notiek efektīgāk, slimnieki slimnīcā pavada mazāk gultas dienu, tiek efektīvi un efektīgi izmeklēti, ārstēti, taču slimnīcas ir aizņemtas vai pārpildītas, iestāšanās klīnikā tiek gaidīta garā rindā, bet gada beigās nacionālais veselības dienests ir iztukšots, bet slimnīcas prasa papildus naudu.
Tas, ko valsts mēdiji čakli stāsta, ko ministrs dažādos mēdijos un sociālajās saitēs pauž katru baltu dienu, patiesībā nozīmē mēģināt no viena un tā paša ārstu skaita izspiest arvien lielāku un lielāku caurlaidību, vienkārši sakot: “Nu, izmantojiet mākslīgo intelektu. Tādējādi jūs varēsiet redzēt cilvēkus ātrāk”, bet ne īpaši visaptverošā, pilnīgā, kvalitatīvā un līdzjūtīgā veidā. Šādā formā un ministra interpretācijā tas reāli apdraud ārstu misiju sniegt iespējami kvalitatīvāku aprūpi iespējami lielākam skaitam pacientu. Es šeit nerunāšu par to, ka lielākais ārstu un medicīnas māsu izdegšanas iemesls ir nevis pacientu skaits, bet birokrātija un īpaši – elektroniskie ieraksti un elektroniskā saziņa. Ārstam, kurš ikdienā strādā garas stundas nav viegli apgūt mākslīgā intelekta iesaistes iemaņas (es te nerunāju par gemini.google.com vai chatgpt.com), pie kam pasaule piedāvā bezgala daudz risinājumus, no kuriem nespeciālists praktiski nevar izvēlēties īsto. Esmu pārliecināts, ka tieši tādas pašas problēmas ir arī ministrijas ierēdņiem, kuri arī maldās moderno mākslīgā intelekta programmatūru džungļos.
Ļaunākais murgs ir tas, ka veselības aprūpe kļūs par zvanu un klientu apkalpošanas līniju, uz kuru pacienti zvanīs tikai robotam vai čatbotam, un nekad nenotiks saskarsme ar cilvēku. Jā, šie abi – robts un čatbots var atbildēt uz pamatjautājumiem, bet viņi no cilvēka simptomu kmpleksa un polimorbīdiem stāvokļiem daudz ko nesaprot, un nekad visu nesapratīs.
Pieņemsim, mākslīgais intelekts veiks pirmo sarunu – mēs varam jūs uzņemt klīnikā jau rīt, bet, ja jūs vēlaties gaidīt cilvēku, kas ar jums parunās, tad tas notiks pēc divām nedēļām.
Vienkāršoti – mēs varam jums paņemt PSA analīzi jau šodien, bet, ja jūs vēlaties urologu, kas jums iebāž cimdotu pirkstu dibenā, gaidiet nākamo gadu. Tas, ko ļaudīm piedāvā Hosams Abu Meri – tas nozīmē tieši šādu situāciju, jo nauda – miljoni – tiks iztērēti e–veselības papildināšanai (nevis ārstu atalgošanai) ar viduvēju makslīgo intelektu. Jo arī mākslīgā intelekta laukā būs gan ģēniji, gan viduvējības. Pieredze liecina, ka Veselības ministrijā e-veselības jautājumiem neatrodas pat viduvējības.
Patiesībā es arī neesmu dzirdējis ne no ministra, ne ministrijas ierēdņiem jautājumu – kādas ir ārstu vai pacientu prioritātes? Kādas ir viņu bažas? Ko viņi vēlētos, lai mākslīgais intelekts darītu viņu labā?. Ministrs un ierēdņi darbojas laukā – ko mēs kā “īpaši gudrie un izredzētie” vēlētos, lai mākslīgais intelekts mums palīdzētu?. Tas ir ārkārtīgi svarīgs elements, lai nodrošinātu ētiskāko mākslīgā intelekta ieviešanu nākotnē.
Ir tāda globāla pieredze – uzkraut ar mākslīgo intelektu apveltītam robotam udevumu pavēstīt sliktas ziņas, nu piemēram – tuviniekiem par pacienta nāvi. Vēl vairāk – ir tāds pieņēmums – tā kā mākslīgā intelekta tērzēšanas robots ir pierādījis, ka ir jutīgāks, sniedzot sliktas ziņas, mēs liksim mūsu tērzēšanas robotiem sniegt pacientiem visas sliktās ziņas. Piemērs – no rīta slimnīcas nodaļā robots jums iejūtīgi paskaidro, ka jūs operēs rezidents, nevis profesors. Šeit es vēlos piebilst, ka ne vienmēr tā ir slikta izvēle.
Bet atgriezīsimies pie administratīvajiem uzdevumiem, ko e-veselībai un mākslīgajam intelektam uzkraus Hosams Abu Meri, un šķiet, ka šie uzdevumi neprasa morālu līdzdalību – tātad tie var kalpot lieliskam mērķim un, iespējams, palīdzēt atbrīvot profesionāļus no dažiem administratīviem slogiem. Tīri tehniski uzdevumi ir vieglāk deleģējami robotiem nekā uzdevumi, kas patiešām ir morāli uzdevumi.
Un tomēr – mums būtu jābūt ļoti piesardzīgiem attiecībā uz neparedzētām sekām un šo rīku efektivitātes ieguvumu pārvērtēšanu. Salīdzinājumam – mākslīgā intelekta rīku vidū ir tērzēšanas roboti, kas imitē romantiskas attiecības. Kā izrādās tie ir slikti īstu attiecību aizstājēji, jo tajos nav konfliktu. Šie sakari nenovērš vientulību, jo tie nav īsti.
Robotam nav personības vai aģentūras, nav savu vajadzību, kas būtu jāapmierina. Tāpēc virspusēji var justies labi, ja robots saka visu, ko jūs vēlaties dzirdēt, bet patiesībā tas nekad nesniegs pacientam attiecību apmierinājumu, ko cilvēks meklē no reālas jēgpilnas saiknes ar citu cilvēku.
Globāli daudzas slimnīcas un iestādes jau integrē ģeneratīvo mākslīgo intelektu veselības aprūpē un, iespējams, jūtas laimīgas. Pacienti sarunājas ar tērzēšanas robotu, lai gan viņi to nezina. Ja pacients uzskata, ka viņš mijiedarbojas ar cilvēku, bet viņš mijiedarbojas ar mašīnu, tas ir maldinoši. Vismaz – tas noteikti ir ētiski problemātiski.
Ir daudz bažu, ka ģeneratīvais mākslīgais intelekts var vākt sensitīvus datus, ja tas mijiedarbojas ar elektroniskajiem medicīniskajiem ierakstiem. Ir vajadzīga liela algoritmu pārredzamība un garantijas, ka šie dati netiks izplatīti ārpus veselības aprūpes sistēmas.
Mūsu priekšā parādās gan pārredzamības, gan privātuma un drošības jautājumi, un tas viss ir skaidri jāapspriež pirms ieviešanas. E-veselību ieviesa ierēdņi un datoristi bez klīniskas pieredzes, tādēļ e-veselība ir bezcerīgs projekts, gandrīz salīdzināms ar railBaltic pēc ieguldījumu – rezultātu proporcijas (milzu ieguldījumi, maz jēgas).
Pirmais dokuments, ko izlasīt ministram un ierēdņiem
Atkarībā no mākslīgā intelekta sistēmu straujās attīstības un pārmaiņām, ko rada mākslīgā intelekta sistēmas, un pasaules mēroga centieniem regulēt mākslīgo intelektu ar tādiem tiesību aktiem kā Eiropas Savienības likums par mākslīgo intelektu, Eiropas Padomes konvencija par mākslīgo intelektu, šobrīd Eiropas Savienības komisijas nākušas ar iniciatīvu pētīt mākslīgā intelekta ieviešanu veselības aprūpē, pievēršoties nozarei raksturīgo problēmu un paātrinātāju noteikšanai, ekonomiskajai ietekmei un efektīvai mākslīgā intelekta iekļaušanai klīniskajā praksē. Mākslīgā intelekta sistēmas pēc Eiropas komisijas skatpunkta veselības aprūpē kopumā var iedalīt divās kategorijās – tās, kuru mērķis ir optimizēt administratīvos vai darba plūsmas procesus, piemēram, runas pārveidošanas sistēmas vai plānošanas algoritmi, kā arī tās, kas paredzētas klīnisko lēmumu pieņemšanas procesu atbalstam, tostarp rīki, ko izmanto diagnostikas un ārstēšanas plānu izstrādei.
Šodienas politika galvenokārt koncentrējas uz mākslīgā intelekta sistēmu izmantošanu klīnisko lēmumu pieņemšanas procesos.
Kāpēc mākslīgā intelekta ieviešana veselības aprūpē ir zema? Sarežģītā, savstarpēji atkarīgā un dinamiskāā veselības aprūpes vide nav savietojama ar vienotu preskriptīvu pieeju, padarot ļoti sarežģītu tehnoloģijas izplatīšanu starp organizācijām. Tirgū pieejams ļoti plašs mākslīgā intelekta produktu piedāvājums, no kuriem lielākā daļa nav sertificēti n trešās puses, tātad nav zināms – vai nodrošina uzticamu un drošu sistēmas pielietojumu veselības aprūpē.
Ārstiem nav brīva laika, lai meklētu un pētītu augstas kvalitātes mākslīgā intelekta sistēmas. Turklāt pašlaik nevienam nav ne pienākuma vai lomas veikt šīs darbības, ne arī pilnvaru vai atļaujas rīkoties ar iegūtajām atziņām.
Mākslīgā intelekta apveltītām sistēmam ir papildus izaicinājumi – lieli finanšu ieguldījumi, kas nepieciešami to ieviešanai – pamata infrastruktūra, piemēram, grafiskās apstrādes vienību serveri, datu noliktavas, platformu izstrāde, kā arī specializēts personāls (piemēram, IT speciālisti, mākslīgā intelekta inženieri) un pieaugošās uzturēšanas izmaksas (piemēram, programmatūras licences un aprīkojums, kas atkarībā no medicīnas specialitātes noveco ik pēc 3–5 gadiem, prasot jaunas investīcijas). Ja vien veselības aprūpes speciālisti nespēs attaisnot finansiālos ieguldījumus ar uzlabotu efektivitāti un pacientu ieguvumiem vai papildu atlīdzību, mākslīgā intelekta ieviešana plašā mērogā joprojām būs sarežģīta.
Vēl mākslīgā intelekta ienākšana radīs jaunus pienākumus, kas bus jāpilda augsta riska mākslīgā intelekta sistēmu izvietotājiem, lai nodrošinātu, ka viņu izmantotās sistēmas ir drošas, ētiskas un uzticamas.
Tas, ka mākslīgā intelekta sistēmas ir jāapmāca ar elektroniskiem veselības datiem, bet šos datus var viegli saistīt ar fizisku personu (pacientu) datiem, ārsti jūtas atturīgi vai nevēlas nodrošināt piekļuvi šiem datiem mākslīgā intelekta apmācības vajadzībām.
Vārdu sakot – Eiropas Ārstu pastāvīgā komiteja (Standing Committee of European Doctors – CPME) ir radījusi dokumentu “Mākslīgā intelekta izmantošana veselības aprūpē” (Deployment of artificial intelligencein healthcare). Sarežģīts dokuments – 11 lapaspuses, 46 ieteikumi, kurus šoreiz netulkošu. Hosams Abu Meri labāk lasa angļu nekā latviešu valodā, Eiropas ārsti šoruden ir devuši ceļakarti – kā mēģināt ieviest mākslīgo intelektu. Interesentiem iesaku atrast ar google palīdzību.
Autors pateicas profesoram, kardiologam Andrejam Ērglim, kura viedoklis un diskusija ļāvusi veidot rakstā pausto pozīciju.
