Článek
Lékařská diagnóza je komplexní proces, který vyžaduje hluboké znalosti, zkušenosti a schopnost syntetizovat informace z mnoha zdrojů. Lékař se nejprve seznamuje s anamnézou pacienta – zjišťuje jeho obtíže, jejich trvání, intenzitu, přidružené příznaky, prodělaná onemocnění, rodinnou anamnézu a další relevantní informace. Následuje fyzikální vyšetření, které může zahrnovat poslech srdce a plic, prohmatání břicha, neurologické testy a další úkony. V závislosti na počátečních zjištěních může lékař nařídit další vyšetření, jako jsou laboratorní testy krve a moči, zobrazovací metody (rentgen, ultrazvuk, CT, MRI), endoskopická vyšetření nebo biopsie. Klíčovou součástí procesu je pak interpretace všech shromážděných dat a na jejím základě stanovení nejpravděpodobnější diagnózy a návrh léčebného plánu. Tento proces vyžaduje kritické myšlení, schopnost odlišit důležité informace od méně podstatných a zvažovat různé možnosti diagnóz.
V posledních letech se stále více zkoumá potenciál umělé inteligence (AI) v podpoře zdravotní péče a zejména v oblasti diagnostiky. AI systémy, trénované na obrovském množství medicínských dat – anonymizovaných zdravotních záznamech, výsledcích testů, lékařských snímcích – ukazují slibné výsledky v pomoci lékařům při analýze složitých informací, identifikaci vzorců, které by lidské oko mohlo přehlédnout, a v poskytování podpory při rozhodování. AI by mohla pomoci zrychlit diagnostiku, snížit chybovost, zlepšit dostupnost zdravotní péče (např. v oblastech s nedostatkem specialistů) nebo umožnit personalizovanější přístup k léčbě.
Většina dosavadních AI systémů pro medicínu se soustředila buď na analýzu konkrétního typu dat (např. zpracování lékařských snímků pro detekci nádorů) nebo na zodpovídání dotazů založených na textových informacích. Skutečný diagnostický proces však probíhá formou dialogu mezi lékařem a pacientem a zahrnuje vícero typů informací. Pacient popisuje své pocity a příznaky, lékař klade doplňující otázky, a často jsou součástí diagnostiky i vizuální informace – ať už jde o pohled na vyrážku, zranění nebo interpretaci rentgenového snímku či jiného zobrazení.
Nedávný výzkum provedený společností Google přinesl důležitý pokrok ve vývoji AI agentů, kteří jsou schopni vést komplexnější diagnostický dialog a zpracovávat informace z více modalit, včetně vizuálních dat. Tým vědců z Google vyvinul výzkumný AI agent jménem AMIE (zkratka pro Analytic Multimodal Interactive ExpLorer, i když v češtině se používá spíše samotný název bez rozepisování zkratky), navržený speciálně pro podporu medicínské diagnostiky. Tento systém dokáže interagovat s uživatelem (např. pacientem nebo lékařem) formou konverzace a zároveň analyzovat obrázky.
Co znamená „multimodální“ v kontextu AI systému AMIE? Znamená to, že systém dokáže přijímat a zpracovávat informace z více různých typů datových vstupů. V tomto konkrétním případě, kromě textového vstupu (psaný nebo mluvený jazyk, popisující příznaky a odpovědi na otázky), systém získal schopnost zpracovávat i vizuální vstup ve formě obrázků. To je zásadní vylepšení pro diagnostiku, protože mnoho důležitých informací pro stanovení diagnózy je vizuální povahy.
AMIE je navržena tak, aby dokázala vést dynamický diagnostický rozhovor. Nejde o pouhé zodpovězení jednorázového dotazu. Systém je schopen na základě počátečních informací o příznacích pacienta klást cílené, relevantní otázky, které pomáhají zúžit okruh možných diagnóz. Stejně jako zkušený lékař se snaží shromáždit co nejvíce informací, aby získal úplný obraz o pacientově stavu. AMIE se učí z dialogu, přizpůsobuje své otázky na základě předchozích odpovědí a vede konverzaci směrem k objasnění příznaků a identifikaci potenciálních příčin onemocnění.
Přidání schopnosti zpracovávat vizuální informace posouvá diagnostický AI systém AMIE na novou úroveň. Systém dokáže analyzovat obrázky, které jsou mu předloženy, a integrovat z nich získané poznatky do svého rozhodovacího procesu a do průběhu dialogu. Může jít o různé typy vizuálních dat, například:
- Fotografie viditelných příznaků: Například fotografie kožní vyrážky, rány, otoku nebo zarudnutí oka. AMIE dokáže tyto vizuální znaky analyzovat, rozpoznat jejich charakteristiky (barva, tvar, velikost, distribuce) a zohlednit je při kladení dalších otázek a při zvažování diagnóz (např. "Vyrážka na fotografii vypadá jako... Máte také horečku?").
- Lékařské snímky: Ačkoliv výzkum v raných fázích se může soustředit na jednodušší vizuální vstupy, potenciálně by takový systém v budoucnu mohl pracovat i s některými typy lékařských snímků nebo fotografiemi těchto snímků pro doplnění kontextu (i když detailní interpretace komplexních radiologických snímků vyžaduje velmi specializované AI modely).
Integrace vizuálního vstupu zásadním způsobem vylepšuje diagnostický dialog vedený AI systémem AMIE. Pohled na vyrážku může AI systému okamžitě poskytnout cennou informaci, která by jinak musela být zdlouhavě popisována slovy, a umožní mu klást přesnější a relevantnější otázky. Analýza obrázku zranění může pomoci posoudit jeho závažnost a rozhodnout o dalším postupu. Multimodální přístup tak umožňuje AI systému AMIE efektivněji shromažďovat a syntetizovat informace a vést přesnější a cílenější diagnostický proces.
Je důležité zdůraznit, že AMIE je v současné době výzkumným projektem společnosti Google. Jeho primárním účelem je zkoumat možnosti využití pokročilé AI pro podporu diagnostiky a posouvat hranice toho, co umělá inteligence dokáže v této oblasti. Cílem takových systémů v dohledné budoucnosti pravděpodobně není nahradit lékaře, ale spíše jim poskytnout mocný nástroj pro asistenci.
Potenciální budoucí aplikace multimodálních diagnostických AI agentů, jako je AMIE, jsou rozmanité. Mohli by sloužit jako inteligentní asistenti pro lékaře, pomáhající s prvotním sběrem informací od pacienta před samotným vyšetřením, analyzující symptomy a obrázky a navrhující možné diagnózy k zvážení. Mohli by hrát klíčovou roli v telemedicíně, zejména v oblastech s omezeným přístupem ke zdravotní péči, kde by mohli pomáhat s prvotním posouzením stavu pacienta a rozhodováním, zda je nutná osobní návštěva lékaře. V nemocnicích by mohli pomáhat s tříděním pacientů na urgentním příjmu.
Vývoj AI agenta AMIE společností Google klade velké nároky na technologie i etické aspekty. Je nutné zajistit, aby systém dokázal spolehlivě integrovat informace z různých modalit, aby jeho diagnostické úsudky byly přesné a aby neposkytoval zavádějící nebo potenciálně nebezpečné rady. Bezpečnost pacienta je na prvním místě. Je také klíčové zajistit ochranu soukromí citlivých medicínských dat a zajistit transparentnost toho, jak systém dospívá ke svým závěrům. Společnost Google, stejně jako další výzkumné týmy v oblasti AI ve zdravotnictví, klade velký důraz na zodpovědný vývoj a testování těchto systémů.
Výzkum v oblasti multimodální AI pro diagnostiku, jehož je AMIE příkladem, je krokem směrem k systémům, které lépe napodobují komplexní proces lidské diagnostiky. Schopnost vést dialog a zároveň analyzovat vizuální data otevírá nové možnosti pro efektivní sběr informací a přesnější posouzení stavu pacienta. Ačkoliv je před námi ještě dlouhá cesta výzkumu, testování a regulace, než se takové systémy stanou běžnou součástí klinické praxe, jejich potenciál pro zlepšení zdravotní péče a podporu lékařů je obrovský. AMIE je vzrušující příklad toho, jak se umělá inteligence vyvíjí směrem k tomu, aby se stala inteligentním a užitečným partnerem v těch nejsložitějších a nejdůležitějších oblastech lidské činnosti.
