Geoffrey Hinton, un cercetător în informatică de la
Universitatea din Toronto, este de părere că modalitățile de diagnostic
radiologic care au la bază un algoritm dezvoltat prin inteligență artificială
vor ajunge să depășească atât în calitate, cât și în volum diagnosticele puse
de radiologi. Și asta în doar cinci ani. Hai, zece pentru sceptici. Practic, a
spus el în cadrul unei întâlniri, ar trebui să întrerupem pregătirea unor noi
radiologi chiar astăzi1. Probabil că nu se va întâmpla asta,
politicile de personal din sănătate nu țin cont de astfel de anticipații, ci
mai degrabă de ceea ce se vede în mod cotidian în oglinda retrovizoare.
Într-un studiu2 recent, un grup de la Stanford a
prezentat un număr de imagini reprezentând suspiciuni de cancere de piele unei
rețele neuronale artificiale „educate” în recunoașterea cancerelor de piele și,
respectiv, unor clinicieni. Pentru toate imaginile prezentate existau examene
anatomopatologice în prealabil. Computerul a depășit la toate capitolele
diagnosticele formulate de clinicieni. A avut atât rezultate fals pozitive, cât
și fals negative mai puține decât medicii. Este adevărat, un medic pune
diagnostic pe mai mult decât o simplă imagine, dar dacă ăsta este doar
începutul? Cu personal medical tot mai greu de găsit, cu costuri tot mai mari
de personal, cu cheltuieli tot mai crescute legate de erorile umane de
diagnostic, există suficientă motivație și putere financiară în spatele unor
astfel de cercetări, care, cu părere de rău pentru unele specialități medicale,
vor înlocui o mare parte din munca de astăzi a medicului, dacă nu, pe un termen
mai lung, chiar specialități întregi. Sunt multe semne de întrebare, inclusiv
de ordin etic și legal, dar realitatea este că tehnologia își va lua și aici
partea leului.
Se pune întrebarea ce va rămâne la final pentru medici. Atunci
când diagnosticul va fi pus în fiecare cabinet medical cu aceeași precizie și
de aceeași mașină care îi va sluji pe toți cei din aceeași specialitate. Atunci
va fi greu de spus că doctorul X este un bun diagnostician comparativ cu alții.
Și tot atunci algoritmul va fi prioritar în privința diagnosticului și
tratamentului propus în numele mediei și al intervalului de încredere.
Probabil că algoritmul va lua mai greoi în calcul aspectele
complexe ale administrării situațiilor de comorbiditate sau stabilirea
relațiilor de tip cauză–efect. Probabil că nu va ști să dezvolte algoritmi
pentru toate afecțiunile și la fel de probabil este că doar cercetătorii vor fi
capabili să creioneze astfel de contexte de învățare. Probabil că algoritmilor
le va fi greu să exploreze noi opțiuni
de tratament. Probabil că nu vor înțelege trăirile complexe prin care trece
pacientul și nici nu vor ști cum să traducă un rezultat cu empatie pe înțelesul
pacientului. Deci da, specialitățile nu vor dispărea cu totul prea curând. Dar
în mod cert se vor transforma, probabil mai repede decât au făcut-o până acum.
Și nu e exclus ca o mare parte din munca unor specialiști să
devina contestarea rezultatului dat de algoritm, pe de o parte, și traducerea
acelui rezultat în acțiuni terapeutice concrete pentru pacient. Cum asta?
Comunicând! Atunci, comunicarea va fi un factor diferențiator încă și mai mare.
Întrebarea este: noi cum ne pregătim? În facultate, rezidențiat și mai apoi.
