Cum salvează vieţi Inteligenţa Artificială; Riscurile revoluţiei tehnologice în medicină

Inteligenţa artificială (IA) a devenit una dintre cele mai inovatoare tehnologii ale secolului XXI, influenţând profund diverse domenii ale societăţii, de la industrie şi educaţie, până la transport şi divertisment. Printre aceste domenii, medicina se remarcă în mod special ca un sector unde impactul IA este deosebit de vizibil şi promiţător. Integrarea inteligenţei artificiale în domeniul medical a revoluţionat modul în care sunt diagnosticate, tratate şi prevenite bolile, aducând îmbunătăţiri substanţiale în eficienţa, precizia şi personalizarea diagnosticării şi a îngrijirii medicale.

Utilizarea IA în medicină permite analizarea unor cantităţi vaste de date medicale, diagnosticarea precisă a afecţiunilor, identificarea de noi tratamente şi dezvoltarea unor terapii personalizate, la o viteză mult mai mare faţă de metodele clasice de cercetare şi identificare. Algoritmii de învăţare automată, spre exemplu, pot detecta anomalii în imagini medicale cu o acurateţe care rivalizează cu cea a experţilor umani, contribuind astfel la diagnosticarea timpurie a bolilor grave precum cancerul. De asemenea, IA are potenţialul de a îmbunătăţi gestionarea resurselor medicale, optimizând procesele spitaliceşti şi asigurând o mai bună coordonare a echipelor medicale.

Pe măsură ce IA continuă să evolueze, promisiunea sa de a transforma medicina devine din ce în ce mai evidentă. Cu toate acestea, acest progres rapid ridică şi întrebări esenţiale legate de etică, securitate şi confidenţialitatea datelor, subliniind necesitatea unei reglementări adecvate pentru a asigura că beneficiile IA sunt distribuite în mod echitabil şi că riscurile asociate sunt minimizate. Astfel, inteligenţa artificială nu doar că redefineşte graniţele posibilului în medicină, dar şi provoacă o reconfigurare a modului în care înţelegem şi abordăm sănătatea umană.

• Monitorizarea inimii prin AI - un pas important în cardiologie

Unul dintre cele mai importante domenii medicale în care inteligenţa artificială îşi face simţite atât prezenţa cât şi importanţa este cel al cardiologiei. Conform experţilor, de la monitorizarea inimii şi prevenirea atacurilor de cord până la evaluarea leziunilor cardiace, inteligenţa artificială are un potenţial imens în reducerea mortalităţii cardiovasculare.

Potrivit experţilor Royal Healthcare, pe viitor, un dispozitiv portabil accesibil îţi va putea permite să-ţi monitorizezi sănătatea inimii acasă. Acest dispozitiv ar putea transmite semnale biofizice către un sistem de inteligenţă artificială, care ar evalua şi prezice riscul tău de a suferi evenimente cardiace viitoare. Progresele înregistrate de inteligenţa artificială în electrocardiografie (ECG) aduc această viziune tot mai aproape de realitate, potrivit publicaţiei Business Times.

Conform sursei citate, ECG-ul este un instrument de diagnosticare larg utilizat, rentabil şi neinvaziv, care înregistrează semnalele electrice ale inimii. Deşi interpretarea automată a ECG-ului este comună în centrele medicale, aceasta necesită adesea supravegherea specialiştilor. Avansările recente în domeniul inteligenţei artificiale au condus la dezvoltarea de aplicaţii ECG care depăşesc performanţa specialiştilor americani certificaţi în ritm cardiac în detectarea ritmurilor anormale.

De exemplu, sistemele AI ECG au atins o acurateţe de 99% în clasificarea pacienţilor în categorii normale, anormale şi care prezintă pericol de viaţă. În plus, inteligenţa artificială s-a dovedit eficientă în identificarea bolilor cardiace valvulare severe, a cardiomiopatiei şi a pacienţilor cu risc de fibrilaţie atrială, un ritm neregulat asociat cu un risc crescut de accident vascular cerebral. Aceste dezvoltări promit o detectare mai timpurie a bolilor, o triere îmbunătăţită a pacienţilor şi măsuri preventive la timp, conform Business Times.

De asemenea, pentru pacienţii cu boli cardiace, dificultăţi de respiraţie sau rezultate ECG anormale, ecocardiografia, o tehnică de imagistică cu ultrasunete neinvazivă, este utilizată pentru a evalua dimensiunea şi funcţionarea inimii. Aplicaţiile de inteligenţă artificială în ecocardiografie au demonstrat că algoritmii de învăţare automată pot evalua cu precizie funcţia inimii şi detecta mişcările anormale ale muşchiului cardiac, cu un nivel de precizie comparabil cu cel al cardiologilor experimentaţi.

• AI are capacitatea să automatizeze măsurătorile ecocardiografice

Potrivit experţilor, studiile arată că inteligenţa artificială poate automatiza măsurătorile în 98% dintre imaginile ecocardiografice, cu un timp mediu de analiză de aproximativ opt secunde per pacient.

Un studiu esenţial, publicat în revista Circulation în 2018, a arătat că inteligenţa artificială poate realiza interpretarea complet automată a ecocardiogramelor, adesea cu o acurateţe mai mare decât măsurătorile manuale. Această capacitate îmbunătăţeşte utilizarea resurselor şi productivitatea în ecocardiografie, conform Business Times.

Potrivit experţilor citaţi, boala coronariană este una dintre principalele cauze de mortalitate în multe ţări dezvoltate. În ultimii 20 de ani, angiografia coronariană cu tomografie computerizată (CCTA) - o scanare 3D neinvazivă a arterelor inimii - a devenit esenţială pentru evaluarea severităţii şi prognosticului bolii coronariene. Scorul de calciu coronarian (CACS), care cuantifică calciul din arterele inimii, ajută la estimarea riscului de boală coronariană cu o expunere minimă la radiaţii.

Stratificarea riscurilor bazată pe învăţarea automată a demonstrat performanţe superioare în comparaţie cu modelele tradiţionale în prezicerea blocajelor arterelor coronariene. Un studiu care a implicat 85.945 de participanţi asimptomatici care au fost supuşi CACS a demonstrat superioritatea algoritmilor de învăţare automată faţă de modelele de risc convenţionale.

Într-un studiu realizat pe o durată de 5 ani, de către Motwani şi colaboratorii săi, publicat în European Heart Journal în 2017, cercetătorii au investigat eficacitatea combinării învăţării automate cu CCTA în predicţia evenimentelor cardiace. Studiul a inclus 10.030 de pacienţi cu suspiciune de boală coronariană, care au fost supuşi CCTA conform indicaţiilor clinice.

Studiul a relevat că modelele de învăţare automată care integrează atât date clinice, cât şi rezultate CCTA au îmbunătăţit semnificativ predicţiile privind mortalitatea pe o perioadă de cinci ani, comparativ cu utilizarea metricilor clinici sau a CCTA separat. Această îmbunătăţire este deosebit de remarcabilă în detectarea plăcilor de colesterol instabile, non-obstructive, din pereţii arteriali - plăci pe care testele non-invazive tradiţionale le ratează adesea, dar care sunt asociate cu evenimente cardiace acute.

Prin valorificarea inteligenţei artificiale pentru a analiza mai eficient datele CCTA, cardiologii pot obţine o înţelegere mai clară a severităţii bolii coronariene şi pot prezice mai bine evenimentele cardiace viitoare. Această avansare permite identificarea timpurie a pacienţilor cu risc ridicat şi susţine intervenţii mai precise şi la timp, având ca scop final reducerea mortalităţii cardiace.

• Imagistica prin rezonanţa magnetică a sistemului cardiovascular, îmbunătăţită cu AI

Conform sursei citate, imagistica prin rezonanţă magnetică pentru sistemul cardiovascular (CMR) utilizează un câmp magnetic puternic pentru a produce imagini detaliate ale inimii şi pentru a evalua funcţia acesteia. Integrarea inteligenţei artificiale în CMR a condus la progrese semnificative. Metodele bazate pe învăţare automată au atins o precizie comparabilă cu analiza umană, dar la viteze de 186 de ori mai rapide.

Un progres revoluţionar, denumit virtual native enhancement (VNE), generează imagini care indică prezenţa ţesutului cicatricial fără a fi nevoie de agenţi de contrast, fiind benefic pentru pacienţii cu insuficienţă renală sau alergii la contrast. Această aplicaţie AI în CMR elimină necesitatea radiaţiilor cu raze X şi a agenţilor de contrast în anumite studii, făcând evaluarea funcţiei inimii mai sigură şi mai accesibilă.

Totodată, inteligenţa artificială face progrese semnificative în prezicerea şi gestionarea insuficienţei cardiace. Insuficienţa cardiacă afectează între 1 şi 2% din populaţia adultă din ţările dezvoltate şi peste 10% dintre cei cu vârsta de 70 de ani şi peste. Diagnosticul precoce şi predicţia sunt esenţiale pentru un tratament eficient şi pentru îmbunătăţirea speranţei de viaţă a pacienţilor. Aplicaţiile de învăţare automată îmbunătăţesc detectarea timpurie, clasificarea, estimarea severităţii şi predicţia evenimentelor adverse, inclusiv re-spitalizarea precoce.

Conform Business Times, un studiu notabil realizat de Aljaaf şi colaboratorii, prezentat la a treia Conferinţă Internaţională privind Progresele Tehnologice în Ingineria Electrică, Electronică şi a Calculatoarelor în 2015, a prezentat un model de evaluare a riscului pe mai multe niveluri, alimentat de AI, pentru insuficienţa cardiacă. Acest model a stratificat riscul în cinci categorii (fără risc, scăzut, moderat, ridicat şi extrem de ridicat) şi a obţinut o sensibilitate de 86,5% şi o specificitate de 95,5%.

Terapia de resincronizare cardiacă (CRT), care implică implantarea unui stimulator cardiac specializat, este un tratament crucial pentru insuficienţa cardiacă simptomatică care îndeplineşte criterii specifice. Deşi aceste criterii indică în general un beneficiu potenţial de la CRT, aproximativ 30% dintre pacienţii eligibili nu experimentează o îmbunătăţire clinică semnificativă.

Astfel, predicţia răspunsului unui pacient la CRT înainte de implantare este esenţială pentru luarea unor decizii informate. Inteligenţa artificială şi învăţarea automată pot îmbunătăţi acurateţea predicţiilor, reducând procedurile CRT inutile, minimizând riscurile medicale şi scăzând costurile spitaliceşti. Predicţiile îmbunătăţite permit, de asemenea, o îngrijire ulterioară mai eficientă în comunitate, reducând internările în spital şi optimizând utilizarea resurselor.

Cu toate acestea, rezultatele unui studiu realizat de către experţii de la Biblioteca Naţională de Medicină din New York, arată că, în ciuda capacităţii mari de învăţare rapidă şi de adaptare la problemele cu care pacienţii se pot confrunta, inteligenţa artificială nu a reuşit să obţină un scor mai bun decât medicii în identificarea diagnosticelor pe baza imaginilor.

Conform studiului, modelul de IA a făcut adesea greşeli atunci când descria imaginea şi explica de ce a ales un anumit diagnostic, chiar şi atunci când alegerea finală era corectă. De exemplu, o fotografie a braţului unui pacient arăta două leziuni din unghiuri diferite, astfel încât IA nu a putut recunoaşte că acestea erau cauzate de aceiaşi factori, însă medicii au reuşit să identifice acest fapt.

• Care sunt riscurile pe care inteligenţa artificială le poate prezenta în medicină

Cu toate că inteligenţa artificială face progrese tot mai mare în ceea ce priveşte diagnosticarea şi identificarea afecţiunilor de care pacienţii pot suferi, tehnologia încă este una nouă, în continuă dezvoltare, iar, pe măsură ce aceasta este implementată tot mai mult în practică, riscurile apar treptat.

Potrivit unui raport al Parlamentului European, inteligenţa artificială integrată în domeniul medical, poate prezenta şapte riscuri principale asociate cu utilizarea inteligenţei artificiale (IA) în medicină şi îngrijirea sănătăţii: vătămarea pacienţilor din cauza erorilor IA, utilizarea incorectă a instrumentelor medicale bazate pe IA, părtinirea în IA şi perpetuarea inechităţilor existente, lipsa de transparenţă, problemele de confidenţialitate şi securitate, lacunele în responsabilitate şi obstacolele în implementare.

Vătămarea pacienţilor din cauza erorilor IA

Raportul explică principalele cauze ale erorilor IA: erorile şi neclarităţile în datele clinice şi măsurători, diferenţele dintre datele utilizate pentru antrenarea IA şi datele din lumea reală, precum şi variaţiile neaşteptate în contexte şi medii clinice. Consecinţele medicale ale acestor erori pot include omisiuni în diagnosticarea unor afecţiuni care pun viaţa în pericol, precum şi diagnostice false, care duc la tratamente inadecvate şi la programări sau prioritizări incorecte ale intervenţiilor.

Utilizarea incorectă a instrumentelor biomedicale IA

Potrivit raportului Parlamentului European, chiar şi atunci când sunt precise şi robuste, instrumentele IA depind de modul în care sunt utilizate de oameni şi de modul în care rezultatele lor sunt interpretate; în contextul medical, aceşti actori umani includ clinicienii, profesioniştii din domeniul sănătăţii şi pacienţii. Utilizarea incorectă a instrumentelor IA poate duce la evaluări medicale eronate şi la luarea de decizii incorecte, ceea ce poate avea ca rezultat vătămarea pacientului. Cauzele potenţiale ale utilizării incorecte a IA includ implicarea limitată a clinicienilor şi cetăţenilor în dezvoltarea IA, lipsa de instruire în utilizarea IA medicală printre profesioniştii din domeniul sănătăţii, lipsa de conştientizare şi alfabetizare în rândul pacienţilor şi publicului larg, precum şi proliferarea soluţiilor IA online şi mobile, uşor accesibile, dar fără explicaţii şi informaţii suficiente.

Riscul de părtinire în IA medicală şi perpetuarea inechităţilor

Părtinirile sistemice umane se regăsesc adesea în modelele IA, inclusiv părtiniri bazate pe sex şi gen, rasă şi etnie, vârstă, statut socio-economic, locaţie geografică şi context urban sau rural. Cele mai comune cauze ale părtinirii în IA în domeniul sănătăţii sunt seturile de date părtinitoare şi dezechilibrate, care pot fi bazate pe discriminare structurală şi inechităţi în accesul la echipamente de calitate şi tehnologii digitale, precum şi lipsa diversităţii şi interdisciplinarităţii în echipele tehnologice, ştiinţifice, clinice şi de elaborare a politicilor, conform raportului.

Lipsa de transparenţă

Un risc semnificativ pentru IA este lipsa de transparenţă în ceea ce priveşte proiectarea, dezvoltarea, evaluarea şi implementarea instrumentelor IA. Transparenţa IA este strâns legată de conceptele de trasabilitate şi explicabilitate, care corespund la două niveluri distincte la care este necesară transparenţa: 1) transparenţa proceselor de dezvoltare şi utilizare a IA (trasabilitate) şi 2) transparenţa deciziilor IA în sine (explicabilitate). Riscurile asociate cu lipsa de transparenţă în IA biomedicală includ lipsa de înţelegere şi încredere în predicţiile şi deciziile generate de sistemul IA, dificultăţi în reproducerea şi evaluarea independentă a algoritmilor IA, dificultăţi în identificarea surselor erorilor IA şi în definirea responsabilităţilor, precum şi o adoptare limitată a instrumentelor IA în practica clinică şi în mediile reale.

Confidenţialitate şi securitate

Conform sursei citate, dezvoltarea tot mai răspândită a soluţiilor şi tehnologiilor IA în domeniul sănătăţii, subliniată recent de dependenţa de big data în timpul pandemiei de Covid-19, a evidenţiat riscurile potenţiale legate de lipsa confidenţialităţii, a protecţiei şi a securităţii datelor pacienţilor şi cetăţenilor. Principalele riscuri pentru confidenţialitatea şi securitatea datelor în IA pentru sănătate includ partajarea datelor personale fără consimţământ informat complet, reutilizarea datelor fără cunoştinţa pacientului, breşele de securitate care ar putea expune informaţii sensibile sau personale şi riscul atacurilor cibernetice dăunătoare - sau chiar potenţial fatale - asupra soluţiilor IA, la nivel individual sau de sistem de sănătate.

Lacune în responsabilitate

"Responsabilitatea algoritmică" este un aspect crucial pentru o IA de încredere şi aplicabilă în domeniul sănătăţii. Cu toate acestea, există în continuare lacune legale în reglementările naţionale şi internaţionale actuale privind cine ar trebui să fie considerat responsabil sau răspunzător pentru erorile sau eşecurile sistemelor IA, în special în IA medicală. Este dificil să se definească rolurile şi responsabilităţile din cauza multiplicării actorilor implicaţi în procesul IA medicală, de la proiectare până la implementare (de exemplu, profesioniştii din domeniul sănătăţii sau dezvoltatorii IA). Această lipsă de definiţie poate lăsa clinicienii şi alţi profesionişti din domeniul sănătăţii într-o poziţie deosebit de vulnerabilă, mai ales dacă modelul IA pe care îl folosesc nu este complet transparent.

Obstacole în implementarea în sistemele de sănătate reale

Multe instrumente IA medicale au fost dezvoltate recent. Totuşi, există numeroase obstacole în calea implementării, integrării şi utilizării acestor instrumente în mediile clinice reale. Aceste obstacole includ calitatea limitată a datelor, structura şi interoperabilitatea acestora între diverse centre clinice şi sisteme electronice de sănătate; posibile modificări ale relaţiei medic-pacient din cauza introducerii instrumentelor medicale IA; accesul crescut şi subreglementat la datele pacienţilor; şi lipsa integrării şi interoperabilităţii clinice şi tehnice a instrumentelor IA cu fluxurile de lucru clinice existente şi sistemele electronice de sănătate.

În concluzie, cu toate că inteligenţa artificială prezintă un potenţial mare de îmbunătăţire a sistemului medical, al diagnosticării şi identificării afecţiunilor, există totuşi riscuri asociate cu această tehnologie iar implementarea nu poate fi una rapidă.