U nekim od najtežih slučajeva u medicini, najveći izazov nije izbor prave dijagnoze — već uopšte i sama pomisao na nju. Nova studija sugeriše da bi veštačka inteligencija sada mogla biti uspešnija u tome od lekara.
Tehnologija koja menja medicinu
„Svedočimo zaista dubokoj tehnološkoj promeni koja će preoblikovati medicinu“, izjavio je biomedicinski naučnik sa Harvarda Ardžun Manrai na konferenciji za novinare 28. aprila.
Ta promena pokreće se napretkom velikih jezičkih modela — iste tehnologije na kojoj se zasniva i ChatGPT. Nove verzije, poznate kao „rezonovajući modeli“, sposobne su da korak po korak rešavaju složene probleme.
Prema anketi sprovedenoj među više od 2.000 kliničara, već 2025. godine svaki peti lekar ili medicinska sestra u svetu koristio je veštačku inteligenciju kao drugo mišljenje u složenim slučajevima, dok više od polovine želi da je koristi u te svrhe. Ipak, koliko je ova tehnologija zaista pouzdana u medicini i dalje je predmet rasprave.
Istraživanje: AI ispred lekara u dijagnostici
Manrai i njegove kolege testirali su OpenAI model „o-1 preview“ na različitim medicinskim slučajevima — od klasičnih simptoma koji se koriste u nastavi, do stvarnih podataka iz kartona 76 pacijenata koji su se javili u hitnu službu u Bostonu.
U tim testovima kliničkog rezonovanja, model veštačke inteligencije je češće nego lekari uključivao tačnu dijagnozu, ili nešto veoma blisko njoj, među svoje moguće odgovore. Rezultati su objavljeni 30. aprila u časopisu Science.
Skepticizam oko u struci oko veštačke inteligencije
Ipak, nisu svi istraživači uvereni da to znači da bi trebalo prepustiti dijagnoze veštačkoj inteligenciji.
„Kada govorimo o kliničkom rezonovanju, to nije isto što i rezonovanje modela“, kaže istraživačica sa Harvardske medicinske škole Arija Rao, koja nije učestvovala u studiji. „Ovi modeli su optimizovani za sekvencijalno razmišljanje, ali to nije način na koji učimo studente medicine da razmišljaju.“
Manrai ne odbacuje ovu kritiku. Naprotiv, naglašava da bi AI trebalo da pomaže, a ne da zameni ljude u medicinskim ulogama.
„Na kraju, ljudi žele da ih ljudi vode kroz teške odluke o lečenju“, istakao je.
Konkretan primer iz prakse
Koautor studije, lekar Adam Rodman, opisao je slučaj pacijenta koji je u hitnu službu došao sa naizgled uobičajenim respiratornim simptomima. Pacijent je nedavno imao transplantaciju organa i bio je imunosupresivan.
Ispostavilo se da je imao opasnu infekciju koja „jede“ tkivo i zahtevala je hitnu operaciju.
„Model je posumnjao na ovu infekciju od samog početka — verovatno 12 do 24 sata pre nego što bi ljudski lekar uopšte posumnjao“, rekao je Rodman.
Slaba tačka veštačke inteligencije
Rao pohvaljuje pristup u kojem se AI predstavlja produženom rukom lekara, a ne njegova zamena, nazivajući studiju „rigoroznom i promišljenom“. Ipak, smatra da nema dovoljno dokaza da je veštačka inteligencija ovladala kliničkim rezonovanjem.
Njen tim je 13. aprila objavio studiju u kojoj je testirao 21 AI model kroz sve faze postavljanja dijagnoze. Iako su rezonovajući modeli postigli najbolje rezultate, otkrivena je jedna ključna slabost — razmatranje više neizvesnih dijagnoza istovremeno.
AI modeli imaju tendenciju da prebrzo donose zaključke.
„Njihovo rezonovanje je krhko upravo tamo gde su neizvesnost i nijanse najvažnije“, naveli su Rao i njen tim.
Zaključak njihovog istraživanja je da veliki jezički modeli još uvek nisu spremni za donošenje odluka u medicinskim uslovima.
Put napred: saradnja čoveka i mašine
Iako su dve studije koristile različite metode i modele, njihovi rezultati nisu u potpunosti suprotstavljeni. Obe strane se slažu da su potrebna dodatna istraživanja.
Manraijev tim već planira klinička ispitivanja koja bi trebalo da odgovore na ključno pitanje: kako bezbedno i promišljeno integrisati veštačku inteligenciju u zdravstvenu zaštitu.
Rao podržava takav pristup i ističe širi značaj tehnologije.
„Mnogi ljudi nemaju dovoljan pristup zdravstvenoj zaštiti. Jednog dana, veštačka inteligencija može postati presudan faktor u vezi rešavanja ovog problema“, zaključuje ona.
