În cartea sa Life 3.0, Max Tegmark își imaginează conversația a doi cai care dezbat apariția motorului cu combustie internă în jurul anului 1900. Cel mai optimist prezice că ”vor apărea noi oportunități și noi joburi pentru cai… În definitiv asta s-a mai întâmplat odată cu inventarea roții și ulterior a plugului”. În realitate majoritatea cailor au ajuns carne la conservă pentru câini și pisici.
Dezbaterea este veche deoarece evoluția tehnologiei are efecte benefice dar și consecințe nefericite. Ca să ilustrez mai bine evoluția să luăm exemplul pictorilor murali pe măsură ce tehnologia progresează. Obiectul analizat va fi pensula de vopsit.
Dacă pensula are doar un singur fir de păr (sub un milimetru lățime) e nevoie de mii de persoane-ani ca să vopsească o casă. Deci nimeni nu va angaja pictori murali și nicio casă nu va fi vopsită.
Dacă pensula are o sută de fire (câțiva milimetri lățime), vor fi vopsiți câțiva pereți din palatul unui rege de câțiva pictori murali. Dacă pensula ajunge la un centimetru lățime, nobilimea îl va imita pe rege.
Dacă pensula are o lățime de zece centimetri, pictura murală devine accesibilă și majoritatea caselor vor fi pictate în interior și în exterior. Cererea de pictori murali va fi foarte mare, de ordinul miilor, iar ei se vor organiza într-o breaslă ca să-și apere standardele de calitate și privilegiile.
Odată cu apriția vopselei sub formă de spray și a rolelor, adică echivalentul unei pensule de un metru lățime, prețul scade considerabil, cererea de vopsitori începe să stagneze și numărul lor scade.
Când o singură persoană coordonează cu ajutorul inteligenței artificiale o sută de roboți vopsitori, productivitatea devine egală cu a unei pensule lată de o sută de metri, iar caselele vor putea fi vopsite în două, trei ore. Vopsitorii vor ajunge șomeri!
Deci efectele progresului tehnologic sunt ambivalente. La început, prin creșterea productivității, tehnologia crește nevoia de forță de muncă prin reducerea prețului manoperei și creșterea cererii. Apoi, prin continuarea progresului tehnologic, va fi nevoie de tot mai puțini oameni.
Va avea aplicarea inteligenței artificiale în medicină efecte similare? Vor fi medicii în situația cailor domnului Tegmark?
Vă propun să vedem câteva cazuri în care inteligența artificială este de dorit pentru că deciziile medicilor au o variabilitate inacceptabilă.
În diagnosticul radiologic al tuberculozei variabilitatea este cunoscută de aproape un secol. În ciuda creșterii acurateții imaginilor radiologice, concordanța între medici este moderată sau în cel mai bun caz acceptabilă. Concordanța este mai redusă între medici din țări diferite. (Jean-Pierre Zellweger et al. – Intra-observer and Overall Agreement in the Radiological Assessement of Tuberculosis, International Journal of Tuberculosis and Lung Diseases 10, 2006).
Interpretarea angiografiilor este la fel de nesigură, fapt ce poate duce la intervenții nejustificate. În 31% din cazuri cardiologii nu au căzut de acord dacă un vas major este stenozat în proporție mai mare de 70%. (Timothy A. De Rouen et al. – Variability in the Analysis of Coronary Arteriograms, Circulation 55, 1977).
Filmări video digitale făcute în cursul a trei laparoscopii făcute la paciente, dintre care două aveau endometrioză de diverse grade, au fost arătate la 108 ginecologi. Acestora li s-a cerut să estimeze numărul și localizarea leziunilor endometriozice. Corelația între medici a fost extrem de slabă atât în privința numărului cât și al localizării. (Olaf Buchweitz et al. – Interobserver Variability in the Diagnosis of Minimal and Mild Endometriosis, European Journal of Obsterics and Gynecology and Reproductive Biology 122, 2005).
Un studiu făcut la un centru oncologic a arătat că doar în 64% din cazuri doctorii au diagnosticat melanomul, adică într-o treime din cazuri nu l-au văzut. Un alt studiu a arătat că dermatologii nu au identificat melanomul în biopsia de piele în 36% din cazuri. Imaginați-vă consecințele! (Alfred W. Kopf et al. – Diagnostic Accuracy in Malignant Melanoma, Archives of Dermatology 111, 1975).
Evaluarea mamografiilor a avut rezultate la fel de controversate. Rezultatele fals negative (nu au văzut tumora prezentă) au variat între 0 și 50%. Rezultatele fals pozitive (au văzut tumora acolo unde nu exista) au variat între 1 și 64%. (Craig A. Beam et al. – Variability in the Interpretation of Screening Mammograms by US Radiologists, Archives of Internal Medicina 156, 1996).
Înainte de a continua aș vrea să precizez că toate aceste studii și foarte multe altele au fost inițiate, proiectate și executate de medici și publicate în reviste medicale prestigioase. Deci noi ca medici știm că avem o problemă. S-au încercat mai multe soluții pentru rezolvarea ei. Prima este creșterea competenței medicilor prin cursuri și instruiri frecvente. A doua este solicitarea unei a doua sau a treia opinii medicale, mai ales de la oameni recunoscuți pentru expertiza lor. A treia este elaborarea unor ghiduri care să diminueze variabilitatea interpretării și deci potențialul de eroare. Această soluție este cea mai populară acum, dar ascunde un pericol potențial. Ghidurile au fost transformate în algoritmi și rulate pe programe de ”deep learning” care devin din ce în ce mai performante pe măsură ce analizează mai multe cazuri. Multe astfel de programe, disponibile comercial, bat majoritatea imagiștilor sau anatomopatologilor. Algoritmii de diagnostic au devenit disponibili gratuit inclusiv pe telefoanele mobile. Pe cât sunt de benefici, pe atât pot fi de periculoși pentru practicienii unor specialități. Probabil că vor provoca un declin al procesului de diagnostic și al judecății clinice efectuate de medici. În plus aceste programe ridică o problemă de responsabilitate: dacă programul dă greș, cine răspunde pentru eroare și consecințele acesteia?
O altă problemă este că ne-am format în paradigma ”medicul știe mai bine”. Acum, datorită internetului, chiar dacă pacientul are mai multe informații, nu înseamnă că știe mai bine. Din păcate nici medicul, dacă nu își exercită judecata clinică aplicată la cazul concret pe care îl îngrijește. Datele vin de peste tot și mai ales de la numeroasele dispozitive portabile pentru monitorizarea diverșilor parametri biologici. Totuși datele și informațiile brute nu reprezintă cunoaștere, iar medicul va trebui să devină sursa acestei cunoașteri. Relația dintre medic și pacient este cea care va face diferența, pentru că cunoașterea medicală este cea care îți spune ce poți să ignori din noianul de informații disponibile. Totodată cunoașterea permite tolerarea incertitudinii.
Cum vom face să evităm soarta caiilor din povestea domnului Tegmark, depinde numai de noi. Ne putem salva doar dezvoltând o bună relație cu pacienții. Nicio mașină sau program nu poate stabili sau mima o relație omenească profundă. Am încercat să demonstrez în cartea Relația medic-pacient în practica medicală (Editura All 2021) că încrederea este cheia de boltă a medicinei clinice. Dar rămân multe întrebări la care nu am un răspuns clar, precum și multe probleme pe care nici nu le bănuiesc. De aceea mi se pare fericită ideea Colegiului medicilor de a iniția dezbateri cu toți profesioniștii privind modificarea legii profesiei medicale. Dacă această inițiativă lăudabilă va continua, nu poate să nu ia în discuție și rolul inteligenței artificiale în exercitarea profesiei de medic. Viitorul e aici deja și depinde de noi dacă vom fi victime sau supraviețuitori!
Cu speranță de mai bine,
Dr. Oană Sever-Cristian
sursă foto: Pixabay
