Nie trzeba dodawać, że obecnie medycyna rozwija się bardzo pomyślnie. Dawno minęły czasy wątpliwego znieczulenia i eksperymentalnej operacji. Dowiadujemy się coraz więcej o tym, jak choroby wpływają na organizm i jak je leczyć. Ale czy możemy się w tym poprawić? Pewnie. Niektóre choroby nadal dezorientują lekarzy. Pacjenci cierpią. W niektórych miejscach się poprawił, w niektórych nie.
„Jeśli twój lekarz cię odwiedza, prawdopodobnie używa stetoskopu. Mierzy ciśnienie krwi mankietem. Rzeczy, które były 100 lat temu, są nadal głównym narzędziem diagnostycznym, kiedy po raz pierwszy się spotykają”- powiedział Vinod Kosla na konferencji poświęconej medycynie wykładniczej, zorganizowanej przez Uniwersytet Osobliwości.
Kosla, przedsiębiorca, wynalazca i technolog, założył Sun Microsystems. Dziś jego firma, Khosla Ventures, inwestuje i pomaga firmom technologicznym w rozwoju.
Kiedy Kosla spogląda w przyszłość opieki zdrowotnej przez 10-15 lat, widzi krajobraz medyczny kipiący od żądnych danych algorytmów, takich jak AlphaGo Google, zamiast lekarzy, do których jesteśmy przyzwyczajeni.
„Medycyna poprawiła się pod względem praktycznym” - mówi Kosla. „Ale teraz myślę, że nadszedł czas, aby przekształcić tę praktykę w naukę medyczną”.
Aby to zrobić, będziemy musieli przenieść wiedzę medyczną do maszyn.
Ludzie nie są stworzeni do radzenia sobie z ogromnymi i rosnącymi ilościami danych zdrowotnych, które generuje najnowsza technologia. Od czujników zdrowia po pełne sekwencjonowanie genomu, nasz świat jest zalany danymi i wkrótce będzie więcej punktów danych niż gwiazd we wszechświecie.
Jaki mózg może przetworzyć wszystkie te informacje? Szybko tracimy przyczepność na tej pozycji.
Film promocyjny:
Kosle powiedział, że więcej ludzi w Stanach Zjednoczonych umiera z powodu błędnej diagnozy, błędów chirurgicznych i śmiertelnego nadużywania narkotyków w USA niż w wypadkach drogowych. W obu przypadkach błąd ludzki często rozwiązuje.
W przeszłości problemem był brak informacji. Oparliśmy się na szkoleniu, doświadczeniu i intuicji, aby wypełnić tę lukę. Stopniowo jednak problemem staje się nadmiar informacji.
Kosla twierdzi, że choroby można zdiagnozować za pomocą tylko jednego biomarkera - chemicznej sygnatury choroby - lub przyglądając się 300 biomarkerom. Możesz spojrzeć na pacjenta przed sobą i porównać go z kilkoma innymi pacjentami, których widziałeś, lub możesz przeszukać bazę danych zawierającą 100 milionów pacjentów wyszukujących ostatnich stu lub tysięcy z podobnymi objawami.
Harvard, Stanford - to nie ma znaczenia. Żaden lekarz nie może sobie z tym poradzić.
„W większości przypadków to, dlaczego chodzimy do lekarzy - po diagnozę, błyskotliwy wgląd dr House'a, recepta - będzie coraz bardziej spadać na barki maszyn, pozostawiając osobę z zupełnie inną rolą w stosunku do pacjenta i lekarza” - mówi Kosla.
Ale wszyscy byśmy tego chcieli. Uwolnienie lekarzy od niemożliwego zadania gromadzenia stosów informacji medycznych oznacza, że mogą bardziej skoncentrować się na opiece nad pacjentem i postępie technologicznym.
W tej chwili mamy specjalistów we wszystkim. Żaden z nich nie komunikuje się ze sobą tak, jak byśmy chcieli. Ale pacjent ma średnio siedem głównych objawów. Czy nie byłoby lepiej, gdyby te objawy były konsekwentnie badane przez sztuczną inteligencję, a jeden lekarz - a nie siedmiu - przekazywał te wyniki pacjentowi?
Ten nowy model wywróci opiekę zdrowotną do góry nogami. Zamiast wędrować od specjalisty do specjalisty, pacjenci mogą uzyskać wstępną konsultację od lekarza lub nawet pielęgniarki. Ten pojedynczy punkt kontaktu pozwoli pacjentowi pozostać w strefie komfortu i otrzymać wszelką potrzebną pomoc.
„Nie wybieramy najmądrzejszych, ale najbardziej troskliwych. Jeśli masz zamiar leczyć ludzi, opiekuj się nimi, dlaczego nie wybrać najbardziej humanitarnego podejścia?”
ILYA KHEL