Kardiologie topící se v datech

Kardiologové si pod pojmem digitalizace medicíny většinou představí virtuální kongresy, chytré hodinky se snímačem srdečního tepu, nemocniční počítačovou síť a možná ještě tak data na cloudu. To je ale málo. Ani elektronický recept zasílaný po SMS, distanční snímání dat z těla doma sedícího pacienta a dálková korekce preskripce nejsou zase až takovým výkřikem moderní technologie. Do práce lékaře (i zdravotní sestry) již brzy zasáhne i umělá inteligence a strojové učení.

Topíme se v datech

Lékaři i zdravotnické systémy se v těchto dnech doslova topí v datech – sledují se a vyhodnocují spousty parametrů, „big data“ proudí všemi směry, operují roboti. A i když si toho třeba konkrétně kardiologové nemusejí být až tak vědomi, tyto údaje jsou velice cenné, komplexní a náročné na zpracování. Je lehké se v nich ztratit, a aby byly vůbec k něčemu dobré, je nutno je rychle, efektivně a kvalitně vyhodnocovat (nejlépe v reálném čase). A i s tím mohou pomoci stroje, překonávající již nyní výkonnost lidského mozku.

Ano – umělá inteligence. Tu je možné využít i pro analyzování snímků pořízených zobrazovacími technikami v diagnostice, zapojení do rozhodovacích mechanismů v terapii i k podpoře a odlehčení komplexnějších zdravotnických portálů. Teoreticky to zní dobře, ale k plnohodnotnému a širšímu využívání těchto technologických nástrojů v kardiologii je třeba jedné podstatné věci – aby kardiologové těmto novinkám rozuměli a naplno je využívali. A to je docela problém. Není sice až tak složité rozumět jednotlivostem a jednodušším algoritmům a operacím, ale pochopení komplexních procesů, jimiž se software, programové bloky, umělé neuronové sítě a autonomní systémy snaží řešit různé aspekty práce kardiologa v klinickém prostředí, to již může být poměrně oříšek. Navíc lékaři ty nejmodernější technologické nástroje prozatím ani nemají v rukou, nepoužívají je v každodenní praxi a tak jen těžko mohou ovlivňovat jejich praktický vývoj.

Oblast medicínských informačních technologií na cestě do ordinací řeší také několik dalších problémů – v medicíně se například prozatím posouváme kupředu především díky experimentům, vědecké práci a výzkumu, digitální technologie by se však potřebovaly více opírat o data z reálné praxe a jejich modelace. Jak vysvětluje specialista Dr. Tommaso Mansi z americké pobočky společnosti Siemens Healthineers: „Při vývoji těch nejpokročilejších medicínských systémů mentálně pracujeme s konceptem umělých aproximací – při řešení problémů a vývoji rozhodovacích programů necháváme zpracovávat obrovské množství dat a poté vyhodnocujeme a selektujeme nejpravděpodobnější scénáře a výsledky. Přirovnal bych to k předpovědi počasí – v meteorologii modelové systémy již dlouhé roky pracují s pravděpodobnostními modely teoretického vývoje situace a prezentují nám na závěr tu nejpravděpodobnější z možností – a díky tomu možná druhý den nezmokneme. A podobně se naše medicínské technologie dovedou po zpracování a analýze validních komplexních dat podílet na samostatném doporučování řešení problému u konkrétního pacienta.“ A jak dále říká – jak se budou tyto nástroje dostávat ve větší míře do zdravotnického prostředí a mezi lékaře, měl by se také zkvalitňovat jejich vývoj a zlepšovat jejich výsledky. Analogii vidí v podpůrných systémech pro chirurgy – tam vývoj běží přesně tímto stylem.

Jak se neutopit v bublinách?

Aby si lékař v záplavě technologických novinek nepřipadal jako hozený do bazénu a mohl se o tyto pomůcky opřít, důvěřovat jim a opravdu je využít v práci, musí se v nich orientovat, rozumět jim a vědět, jaké jsou jejich možnosti a limitace. A k tomu nepostačí pasivní přístup; již nyní je třeba aktivní komunikace mezi lékaři, vývojáři, programátory, techniky a dalšími zdravotníky. Každá z těchto skupin přitom žije (a realizuje činnosti) v poměrně oddělených „bublinách“. A to se musí začít průběžně měnit – bubliny musejí splynout, aby výsledky vývoje medicínských systémů byly ku prospěchu uživatelů (i pacientů).

Dr. Charles Taylor, Ph.D., z firmy HeartFlow v USA si myslí, že nástup systémů umělé inteligence je nezadržitelný a trvalý, že by však neměly jakýmkoliv způsobem lékaře nahradit – říká, že ale rozhodně budou umět zrychlovat a zpřesňovat diagnostiku, snižovat náklady na výkony, virtualizovat přítomnost lékaře a omezovat výskyt chyb „lidského faktoru“, například při vyhodnocování výsledků zobrazovacích vyšetření. A to jistě není málo. Kardiolog prof. Dr. Hans-Peter Brunner-La Rocca, působící na kardiologické klinice univerzitní nemocnice UMC+ v nizozemském Maastrichtu, je toho názoru, že v nových technologiích se musíme intenzivně vzdělávat již nyní – předtím je však třeba přesně stanovit potřeby klinického prostředí a možnosti jejich uplatnění. Technologické pomůcky nemohou ovlivňovat léčbu na základě pouhého modelování hypotetických situací a aproximací teoretických dat. Také tyto produkty rozhodně musejí před vstupem do praxe procházet náročným testováním a vyhodnocováním přínosu pro pacienta. Budoucnost vidí v personalizaci medicíny (i samotné kardiologie) – ostatně dle jeho slov již nyní lékaři sice spoléhají na závěry EBM (medicíny založené na důkazech), ve své každodenní praxi však stejně musejí tyto evidence pohotově korigovat na podkladě aktuální situace, tolerance či parametrů daného pacienta.

Tak snad i v této personalizaci jim budou depersonalizované technologie nápomocné.

(red)