Komputery będą używane do decydowania w sprawie cyst  na trzustce. W przypadku Stanów Zjednoczonych problem dotyka ośmiuset tysięcy pacjentów. Sprowadza się on do pytania, czy zabieg jest konieczny. Cysty są usuwane w celu uniknięciu raka. Jedno z badań zespołu z K. Sahorą i M. Mino-Kunudsonem dowiodło, że w przypadku siedemdziesięciu osiem procent z cysty nie powstał złośliwy nowotwór.

Operacja na trzustce łączy się z pięcioprocentowym ryzykiem zgonu. W połowie przypadków oznacza także pojawienie się komplikacji. Wedle badacz z Uniwersytetu Johna Hopkinsa odpowiedzią są algorytmu uczenia maszynowego. Testują program CompCyst (jest to skrót od kompleksowego systemu analizy cyst). Uważają, że wstępne wnioski sugerują, iż przez zastosowanie komputera poziom opieki medycznej rośnie.

Wielkim zwolennikiem uczenia maszynowego jest dyrektor Centrum Raka Kimmela na Uniwersytecie Johna Hopkinsa Anne Marie Lennon. Szacuje, że technologia wejdzie do użytku w przeciągu od sześciu do dwunastu miesięcy. Będzie jednak ograniczona do wąskiej próbki badawczej.

Autor badań odnośnie skuteczności CompCyst Christopher Wolfgang jest dyrektorem chirugii na okologii w Centrum Raka Kimmela. Wyjaśnił:

„Zmuszeni do podążania za pacjentami, za setkami tysiącami pacjentów z drogimi, a w niektórych przypadkach bardzo inwazyjnymi badaniami, abyśmy znajdowali i których z nich są perspektywy wyleczenia”.

Komputer jest używany do znajdowania wzorów w danych obecnych pacjentów. Maszyna podejmuje działania analityczne w oparciu o piętnaście centrów medycznych z całego świata. Zarówno przed jak i po operacji są podejmowane klasyfikacje cyst od pozbawionych ryzyka, przez z małym ryzykiem, aż do wysokiego ryzyka pojawienia się raka.

Na tym zwolennicy komputerów nie kończą. Medycyna sięga po komputery między innymi przez korzystanie z chatbots. Miejsce żywego człowieka w udzielaniu informacji medycznych zastępuje tutaj wywiad. Program komputerowy wykrywa symptomy choroby i stawia diagnozę. Sugeruje dalsze leczenie, radzi jak uniknąć zakażenia. Zastępuje tutaj lekarza pierwszego kontaktu. Za pomocą technik widzenia komputerowego patolodzy używają maszyn do badania płynów takich jak krew, uryna, czy inne wydzieliny ludzkiego ciała. Zastępują tym samym mikroskop i laboratorium.

Z pogranicza New Age brzmią metody wyczytywania chorób z twarzy. Lekarze kliniczni używają rozpoznawania symptomów rzadkich chorób w oparciu o zdjęcia pacjentów. O ile sam pomysł nie jest niczym niezwykłym niesie daleko idące konsekwencje. W zastosowaniu komercyjnym umożliwia nie tylko pomoc, lecz i selekcjonowanie ludzi niejako z automatu. Nie ma bowiem przeciwwskazań, aby ten sam mechanizm służył rekruterom do odrzucania podań i CV ze względu na brzydotę kandydata.

Brytyjczycy w ramach firmy Babylon Health wskazali, że chatbot nie jest tylko odpowiedzią na tekst. Połączyli system rozpoznawania mowy, podobny do Siri i Google Asistance. Ich aplikacja rekomenduje leki, wskazuje kiedy potrzebna jest natychmiastowa interwencja lekarza. Program wykorzystuje czujniki tętna i cholesterolu dla stawiania precyzyjniejszej diagnozy. Na rozpoczęcie projektu osiemdziesiąt pięć milionów dolarów przeznaczyło Google, Demis Hassabis i Mustafa Sulejman związani z łączeniem neurobiologii z programami komputerowymi. Badania w dwóch szpitalach Essex na próbie dwudziestu jeden i pół tysiąca pacjentów wskazały na skrócenie czasu kontaktu i diagnozy, choć nie ma ścisłych danych, co ta informacja oznacza. Wsparciem dla programu jest setka lekarzy-konsultantów.

Niemcy z Ada Health utworzyli platformę analizują zdrowie zainteresowanych. W praktyce jest niczym innym, jak próbą wykluczenia lekarza. Maszyny wskazują ludziom, co posłuży poprawie ich zdrowia.

Badania z Uniwersytetu Stanforda trafiły do komputerów. Analizowali skórę do wytypowania raka za pomocą elektronicznych sieci neuronowych. Za sztuczną inteligencją w patologii stoją między innymi Szkoła Medyczna Harvard i Beth Israel Deaconess Medical Centre. Maszyna wedle ich ustaleń jest o cztery procenty dokładniejsza. Face2Gene z kolei przetestowano w Cleveland na siedem i półtysiąca osób. Algorytmy sztucznej inteligencji posłużyły wyszukiwaniu  rzadkich chorób.

Obserwowana obecnie tendencja wskazuje, że w przeciągu dekady liczba lekarzy zmieni się. Zastąpią je na wielu pola maszyny, co grozi dehumanizacją medycyny. O ile budowanie modeli oraz ich weryfikacja jest domeną inżynierów wątpliwości budzi sprowadzanie człowieka do wypadkowej statystyk.

Jacek Skrzypacz