A szemünk előtt zajlik a magyar egészségügy átalakulása.

A Google Med-Gemini nemrégiben felfedezett egy olyan agyi struktúrát, amely valójában nem létezik – ez pedig figyelmeztetés arra, hogy az egészségügyi mesterséges intelligencia rendszerek megbízhatósága még messze nem tökéletes. Dr. Joó Tamás, a Semmelweis Egyetem Egészségügyi Menedzserképző Központjának egyetemi docense és az egészségügyi adattudományi mesterképzés programvezetője azonban hangsúlyozza, hogy a technológia már most is alapvetően átalakítja a diagnosztikai folyamatokat, és várhatóan néhány éven belül elengedhetetlen részévé válik a magyar egészségügyi rendszernek. Ezt a nézetet megerősítette a lapunknak nyilatkozó Országos Kórházi Főigazgatóság is, amely szerint 2-3 éven belül forradalmi újítások várhatóak az egészségügy számos területén.

A Google Med-Gemini modellje egy figyelemreméltó, de sajnos téves elemzést végzett, amikor egy nem létező "basilaris gangliont" azonosított egy agyi MRI-felvételen. Ez az eset jól példázza a mesterséges intelligencia egyik legkomolyabb veszélyét: a hallucináció jelenségét, amely során a rendszer téves információkat generál, így félrevezetve a felhasználókat.

A tanulság egyértelmű: a mesterséges intelligencia nem képes teljes mértékben pótolni az emberi tudást és tapasztalatot.

Joó Tamás hangsúlyozza, hogy "az ilyen 'hallucinációk', amikor a mesterséges intelligencia magabiztosan téves információt ad, különösen kockázatosak az egészségügyi szektorban, hiszen egy téves diagnózis vagy ajánlás akár emberéleteket is veszélyeztethet." Ennek következtében rendkívül fontos, hogy minden AI által szolgáltatott információt kritikusan értékeljünk, és elengedhetetlen, hogy az orvosi validáció szerves része legyen a folyamatnak.

A probléma gyökerei gyakran az adatminőség területén rejtőznek. "Elengedhetetlen, hogy a tanító adatbázis tiszta legyen, és kerüljük el az adatmérgezést, mert egyetlen téves adat is tévútra viheti a modell tanulási folyamatát" - hívta fel a figyelmet a szakértő. A Med-Gemini esete világosan rávilágított arra, hogy az egészségügyi mesterséges intelligencia fejlesztések során nélkülözhetetlen a szigorúbb minőségbiztosítás, a gondosabb tesztelés és a transzparens működés biztosítása.

A szakértő véleménye szerint az egyik legnagyobb rendszerszintű problémát az jelenti, hogy a technológiai fejlődés üteme és a szabályozási keretek alkalmazásának sebessége között jelentős eltérés mutatkozik.

A gyógyszeriparban a folyamatok jól körülhatároltak és időigényesek: egy új molekula kifejlesztése általában 10-15 évet vesz igénybe. Ezen időszak alatt a gyógyszer szigorú klinikai vizsgálatokon, engedélyezési procedúrákon és finanszírozási lépéseken megy keresztül, mielőtt elérné a betegeket. Ezzel szemben az mesterséges intelligencia világában a dolgok sokkal dinamikusabbak; itt egy adott verzió akár hetente is átalakulhat.

- magyarázta Joó Tamás. Szerinte ez úgy működik, mintha egy gyógyszermolekula nem 15 év alatt, hanem 15 naponta teljesen új formulát kapna. Kérdés, hogy a szabályozás miként tudna lépést tartani ezzel a gyorsasággal. Ez a sebességbeli eltérés ma az egyik legnagyobb kihívás, és folyamatosan nő a szakadék a technológiai fejlődés dinamikája és a jogi-engedélyezési keretek lassúsága között, legyen szó globális, európai vagy hazai szintről.

A jövő egyik legfontosabb kihívása abban rejlik, hogy miként tudjuk egyensúlyba hozni a gyors innovációt a betegbiztonság garantálásával és a szabályozási keretek stabilitásának megőrzésével.

Jelenleg a képalkotó diagnosztika területén a legérettebbek az AI-alapú megoldások.

A világ számos pontján, így Magyarországon is, egyre szélesebb körben alkalmazzák az algoritmusokat, hogy támogassák a radiológusokat. Ezek a fejlett technológiák képesek azonosítani a tüdő-CT-felvételeken észlelt apró elváltozásokat, valamint a mellkasi röntgenképeken kiemelik a gyanús területeket, ezzel segítve a diagnózis felállítását és a megfelelő kezelési tervek kidolgozását.

- sorolta Joó Tamás. A stroke-ellátás területén is léteznek olyan innovatív rendszerek, amelyek hozzájárulnak a sürgős képalkotó vizsgálatok gyorsabb és precízebb kiértékeléséhez, ezzel időt spórolva az életmentő beavatkozásokhoz szükséges lépésekhez.

Az Egyesült Államokban az FDA már körülbelül 1250 mesterséges intelligenciával támogatott orvostechnikai eszközt engedélyezett. "Ezek legnagyobb része a radiológiában, a kardiológiában, a neurológiában és a reproduktív orvostudományban működik" - tudtuk meg. A szakértő kiemelte, hogy az FDA engedély megszerzése egyáltalán nem egyszerű, a folyamat során minden egyes eszköznél részletesen vizsgálják a biztonságosságot és a hatékonyságot.

Hazánkban ezek a technológiák jelenleg főként kísérleti projektek keretein belül valósulnak meg, ám már érkeztek ígéretes visszajelzések.

Radiológiai osztályokon képfelismerő algoritmusokat próbálnak ki, a patológiában vastagbéldaganatok diagnosztikája során bevethető döntéstámogató algoritmust tesztelnek kísérleti jelleggel

- árulta el a szakértő.

A szélesebb körű elterjedés előtt azonban több akadály is áll. "Az egészségügyben különösen érzékeny adatokkal dolgozunk, így érthető, hogy sok intézmény és orvos óvatosan közelít az új megoldásokhoz" - magyarázta. A finanszírozás szintén nagy kihívás, hiszen az MI-megoldások bevezetése és működtetése költséges, nemcsak a szoftver, hanem az infrastruktúra és a szakértői háttér miatt is.

Kiemelkedően fontos, hogy az orvosok és egészségtudományban dolgozó szakemberek alapos képzésen és edukáción vegyenek részt. Elengedhetetlen, hogy ne csupán a mesterséges intelligencia előnyeit ismerjék meg, hanem a lehetséges korlátait is. Csak így tudják a gép által javasolt megoldásokat nem végső döntésként, hanem kritikus szemlélettel, kiegészítő információként értékelni.

Az egyik jelentős lépés ebben az irányban a Semmelweis Egyetemen tavaly indított egészségügyi adattudományi mesterképzés, amelynek célja olyan szakemberek képzése, akik magabiztosan kezelik és elemzik az egészségügyi adatokat, valamint felelősségteljesen alkalmazzák a mesterséges intelligencia eszközeit.

Érdeklődtünk, hogy milyen mesterséges intelligencia alapú megoldások állnak már rendelkezésre a magyar egészségügyi rendszerben. Mivel az Országos Kórházi Főigazgatóság (OKFŐ) rendelkezik a legszéleskörűbb rálátással ezen a területen, ezért őket is bevontuk a kérdéskör feltérképezésébe.

Az AI-hoz hasonló döntéstámogató rendszerek már hosszú idő óta jelen vannak a hazai egészségügyben, és egyesek akár évtizedek óta hozzájárulnak a diagnózisok és kezelések pontosításához. Például a vérképautomaták és a diagnosztikai EKG-készülékek, amelyek képesek gyorsan és pontosan elemezni a páciensek állapotát, már jól bevált megoldásoknak számítanak.

- válaszolták. Elmondták, hogy a ma rendelkezésre álló lehetőségek legnagyobb előnye ezekhez képest, hogy az AI a gyakorlati működése közben is tovább tanul. Az AI tanításához szükséges adatok közvetve vagy közvetlenül a valós ellátásból származnak.

- felfedték. Ezekben a projektekben változó arányban jelenik meg a helyi és a nemzetközi szakértelem és tapasztalat. A jelentősebb kezdeményezésekről is megosztottak információkat:

Elmondták, hogy Magyarországon az egészségügy mindennapjaiban egyelőre az egészségügyi személyzet igen kis része alkalmaz napi tevékenysége során AI-t.

Ugyanakkor elsősorban a pathológia, labor, képalkotó diagnosztika, műtéti rendszerek esetében már elindult a változás, aminek robbanásszerű gyorsulása várható a következő 2-3 évben.

"Külön fejezetet képez az alapellátás és otthonápolás mesterséges intelligencia által történő fejlesztése, amely során a szervezetek állapotának nyomon követésére alkalmas, viselhető szenzorok és kamerarendszerek forradalmasítják a mindennapi életet" - mutatták be, miként formálja át az AI a magyar egészségügyi rendszert.

Sokan észrevették, hogy globálisan rengeteg egészségügyi mesterséges intelligencia innováció bontakozik ki, ám sajnos ezeknek csupán egy töredéke éri el azt a szintet, hogy megkapja a szükséges hatósági jóváhagyásokat (például az FDA-tól), amelyek elengedhetetlenek a gyakorlati alkalmazáshoz.

A magyar engedélyezési és közbeszerzési rendszer alapvetően összhangban áll az Európai Unió hasonló kereteivel. "Az országunk vezető egészségügyi mesterséges intelligencia innovátorai nyilvánvalóan az egyetemi klinikai központok köréből kerülnek ki" - fogalmazták meg válaszaikban a szakértők lapunk számára.

Joó Tamás szerint komoly veszélyt jelent, ha kizárólag külföldi nagyvállalatok AI-megoldásait vezetjük be:

Fennáll az adatgyarmatosítás veszélye, ami azt jelenti, hogy a magyar betegek adatait a multinacionális vállalatok felhasználják saját rendszereik kidolgozására. Ezek a rendszerek később licencdíjas termékként kerülnek vissza hozzánk, így a helyi közösség nemcsak az adatait, hanem a potenciális hasznot is elveszíti.

- figyelmeztetett. Rövid távon kapunk ugyan korszerű technológiát, de hosszú távon kiszolgáltatottá válunk.

A Semmelweis Egyetem ENL Adatvezérelt Egészség Divízió által vezetett patológiai AI-projekt jó példa arra, hogy magyar egyetemek és cégek együttműködésével is lehet ígéretes megoldásokat fejleszteni. "Ez nemcsak szakmailag, hanem gazdaságilag is előnyösebb. A külföldi licencdíjak helyett saját rendszert fejlesztetünk, amely hosszú távon nagyobb függetlenséget és nemzetközi versenyképességet ad".

Illúzió lenne azt gondolni, hogy minden mesterséges intelligencia-megoldást saját erőforrásból tud majd az ország kifejleszteni, hiszen erre sem kapacitásunk, sem erőforrásunk nem lesz minden területen

„Fontos megjegyezni – tette hozzá Joó Tamás – hogy bizonyos fejlesztési irányok esetében elkerülhetetlen a külföldi technológiák átvétele és azok adaptálása. A lényeg azonban az, hogy a partnerségeket tudatosan, jól megfogalmazott szerződések keretein belül alakítsuk ki. Ezeknek a megállapodásoknak biztosítaniuk kell, hogy a magyar betegek adataiból származó értékek visszaforduljanak a nemzetgazdaságba és az egészségügy fejlődésébe. Ehhez elengedhetetlen a köz- és magánszféra szoros együttműködése, egy átfogó, nemzeti szintű AI-stratégia kidolgozása, valamint a hazai startupok és kutatók aktív bevonása.”

Palkovics László, a mesterséges intelligenciáért felelős kormánybiztos, lapunknak adott interjújában kifejtette, hogy irányítása alatt alaposan felülvizsgálták és frissítették Magyarország mesterséges intelligencia stratégiáját. A céljaik változatlanok: egy olyan nemzeti keretrendszert létrehozni, ahol az AI fejlesztése és alkalmazása biztonságos, átlátható és versenyképes módon valósul meg, mindezt a magyar társadalom és gazdaság javára.

A mesterséges intelligencia hatásai a magyar egészségügyben már most is megfigyelhetők, de a valódi áttörés a következő évtizedben várhatóan bekövetkezik.

Joó Tamás a jövő lehetőségeit vázolta fel lapunk számára. Véleménye szerint 10-15 év múlva a mesterséges intelligencia olyan alapvető eleme lesz a betegellátásnak, mint napjainkban a digitális képalkotás vagy a laborautomatizálás.

Aki nem tanulja meg jól használni, az lemarad a pontosabb diagnózisban és a személyre szabott terápiákban

- tette hozzá. Az áttörés azonban nem csupán a technológiai újításokban keresendő, hanem a körülötte kialakult ökoszisztémában is: a kormányzati támogatás, a kutatók szakmai felkészültsége, valamint a betegek és orvosok kölcsönös bizalma nélkül mindez nehezen valósulhat meg.

"A mesterséges intelligencia nem az orvosok helyett, hanem velük együtt írhatja újra a magyar egészségügy jövőjét, és ez egyszerre egészségügyi és gazdasági befektetés, amely a következő években döntő erővel formálhatja át a mindennapi gyakorlatot" - zárta Joó Tamás.