Magyarországon mintegy 300 patológus szakorvos dolgozik, átlag életkoruk közelít a hatvanhoz – tudtuk meg Joó Tamástól, a Magyar Egészségügyi Menedzsment Társaság elnökhelyettesétől, az adatvezérelt egészségügy egyik hazai szakértőjétől. Ő és kutatótársai az Egészségbiztonság Nemzeti Laboratórium Adatvezérelt Egészség Divíziójában több olyan projekten is dolgoznak, amely a mesterséges intelligencia (MI) segítségével enyhíthet a szakemberhiányon.
A patológusok munkájuk döntő részében daganatgyanús szövetek elemzését végzik. Évente nagyságrendileg egy-másfél millió szövetmintáról kell eldönteniük, hogy kóros-e, amit a mikroszkóp alatt látnak.
- Öt éve, 2019-ben kezdődött az a fejlesztés, amely egy döntéstámogató rendszerrel meggyorsíthatja például a vastagbélrák-gyanús szövetek kiértékelését – segít elképzelni Joó Tamás a MI lehetséges alkalmazását. „A szoftveres kiértékelés hamarabb megtalálhatja a vastagbél-rákot, mint ahogy azt a szakember diagnosztizálná. Klasszikus helyzetben egy kevésbé felszerelt patológián a patológus beáll a mikroszkópja mögé, fogja szövetmintákat és darabonként bedugja a nagyító lencse alá. Nézi, értékeli, leírja azt, amit látott. A mikroszkópos képekben a patológusok mintázatokat keresnek, amelyekből kiderülhet: az adott szövet egészséges-e, van-e gyulladás, jó, vagy rosszindulatú elváltozás. A MI ezekben a képfeldolgozó, elemző folyamatokban tudná segíteni a patológusok munkáját, akik egyébként már régebb óta használnak olyan szoftvereket, amelyek a kép- és mintázatfelismerésben döntéstámogatást nyújtanak. Joó Tamás hangsúlyozza, hogy olyan nem fordulhat elő, hogy az algoritmus hozza meg a végső döntést, ez a feladat továbbiakban is az orvosé, az eszköz csak valamiféle előértékelést végez. Például éjszaka, amikor a patológus alszik, átnézi a metszeteket és sorba állítja: melyiket ítélte súlyos elváltozásnak, melyiket kevésbé olyannak. Reggel a szakorvos rögtön ezek átnézésével kezdheti a munkáját.
A szakember megjegyezte: az orvosdiagnosztikának van olyan területe, ahol már sikeresen befutott a mesterséges intelligencia, például a hazai stroke centrumokban az agyi katasztrófák diagnosztikájához szükséges döntésben a MI segíti az orvosokat. Az agyról készült CT elemzésével ez a szoftver annak eldöntésében támogatja a szakembereket, hogy a műtétet vagy inkább a gyógyszeres vérrögoldást válasszák. Az agyi katasztrófáknál (agyvérzés, trombózis) az idő rendkívül fontos, gyorsan kell dönteni. A stroke gyanús betegek koponya CT vizsgálatának adatai egy központi, felhő alapú szerverre kerülnek, ahol egy mesterséges intelligenciával dolgozó program azonnal kiértékeli a felvételt. Az elemzést követően a szoftver automatikusan visszaküldi a nagyobb károsodásokat mutató képeket és a terápiás döntésekhez szükséges információkat. Mindez nemcsak a vizsgálatot végző intézménynek, hanem a lehetséges későbbi kezelőhelyeknek is elérhetővé válik.
A Semmelweis Egyetem Egészségügyi Menedzserképző Központja egy projekt keretében azt is vizsgálja, hogy a gyógyítást segítő új adatalapú eszközök és megoldások hogyan épülhetnek be a napi gyakorlatba. Több országban már külön törvény külön törvény szabályozza a digitális alkalmazásokhoz való hozzáférést a gyógyításban. Például Németországban azt is szabályozzák, , hogy az orvosok milyen feltételekkel írhatnak fel vényre terápiaként egészségügyi applikációt.
Joó Tamás szerint borzasztóan nehéz kidolgozni a mesterséges intelligencia megoldások jogi, etikai, szabályozási, minősítési és finanszírozási kereteit. Hogyan kell például a gyógyszereknél, illetve más segédeszközöknél már bevett technológiai értékelést lefolytatni? A patológiai szövetek értékelését végző mesterséges intelligencia fejlesztésben tavaly év végére nyolc patológiai osztály bevonásával lefutott a pilot. „Megnéztük, hogy működik a gyakorlatban egy ilyen megoldás, de közben rengeteg fejlesztendő terület is előkerült. Például az alkalmazásához hazai egészségügyben még nincs mindenütt meg a szükséges infrastruktúra. S hiányoznak a felhasználást ösztönző eszközök és a finanszírozás is.”
