Вештачката интелигенција до 2030 година веројатно ќе биде подготвена самостојно да преземе дел од медицинските задачи, со подобри резултати од лекарите и од лекарите потпомогнати со АИ

Вештачката интелигенција до 2030 година веројатно ќе биде подготвена самостојно да преземе дел од медицинските задачи, со подобри резултати од лекарите и од лекарите потпомогнати со АИ. Ова е прогнозата во авторски текст објавен неодамна во медицинското списание JAMA, потпишан од биоетичарот Езекиел Емануел, истражувачот Ејб Бејкер-Батлер, директорот на Curai Health, Нил Косла и од инвеститорот Винод Косла. Предвидувањето опфаќа собирање информации од пациентите, дијагностицирање, избор на испитувања, препорачување терапии и управување со хронични болести.

Дали АИ конзилиумот може да биде поуспешен од лекарите?

Демис Хасабис, основачот на Google DeepMind и добитник на Нобеловата награда за хемија во 2024 година, има уште поголема амбиција: АИ да помогне во совладувањето на сите болести. Тој зборува за можност процесот на создавање лекови драматично да се скрати. На прашањето во едно интервју за крајот на болестите, одговара: „Можеби во следната деценија. Не гледам зошто да не“. Таа визија денес ја храни полемиката за границите на медицината, иако претставува предвидување, без гарантиран рок за излекување на ракот.

Најпровокативната теза на авторите во JAMA е дека човечката интервенција понекогаш може да го влоши резултатот, ако лекарот погрешно ја отфрли поточната препорака на системот. Сепак, тие признаваат дека голем дел од доказите потекнуваат од симулации и дека се потребни повеќе испитувања во вистински клинички услови. Прогнозата за 2030 година се однесува само на одредени работни процеси. Операциите, породувањата и други физички интервенции остануваат посебен предизвик. Објавени се и финансиските интереси: Нил Косла ја води Curai Health, а Винод инвестира во неа и во OpenAI.

- Advertisement -

Оптимизмот има мерливи потпори. Во јуни 2025 година, тимот на „Мајкрософт“, со Доминик Кинг и Харша Нори, претстави систем што организира АИ-модели како виртуелен лекарски конзилиум. Во најуспешната конфигурација, со моделот o3 на OpenAI, MAI-DxO правилно решил 85,5 проценти од сложените дијагностички случаи, наспроти просек од околу 20 проценти кај 21 лекар од САД и Велика Британија. Но, лекарите работеле без колеги, учебници и вообичаени помошни ресурси, а задачите биле адаптирани случаи од медицинско списание. Резултатот покажува силна способност за дијагностичко расудување, додека неговата применливост во секојдневна амбуланта бара дополнителна проверка.

Извршниот директор на Американската медицинска асоцијација, Џон Вајт, во разговор за „Вајрд“ ја оспорува идејата лекарот да се отстрани од одлучувањето. Според него, симулациите недоволно ја опфаќаат реалната комуникација со пациентите, а АИ треба да дејствува во план за грижа што го води лекар. Роберт Вахтер, раководител на медицината на Универзитетот на Калифорнија во Сан Франциско, прифаќа дека човечката интервенција понекогаш може да ја намали точноста. Сепак, нагласува дека соопштувањето тешка прогноза и помагањето на пациентот да избере терапија се важен дел од лекарската работа.

Неспорните резултати на нобеловецот Хасабис

Хасабис својата визија ја гради врз веќе остварен научен пробив. Базата AlphaFold, развиена со Европскиот институт за биоинформатика, содржи предвидени структури на повеќе од 200 милиони протеини и има над три милиони корисници во повеќе од 190 земји. AlphaFold 3 оди понатаму, со моделирање на интеракциите меѓу протеините и други молекули. Тоа им помага на истражувачите да разберат како функционираат биолошките механизми и каде би можел да дејствува лек. Предвидената структура е почетна основа за истражување, по која следуваат лабораториски проверки и клинички испитувања.

Дарио Амодеи, директорот на Anthropic, ја формулира амбицијата како забрзување на научното време: напредок за кој би биле потребни 50 до 100 години да се постигне за пет до десет години. Во есејот „Машини на љубовната благодат“ тој го условува ова со појавата на многу помоќна АИ – оттогаш започнува неговото одбројување. Амодеи признава дека експериментите имаат неизбежно времетраење. Неговата надеж е дека истовременото тестирање многу хипотези, подобрите биолошки модели и попрецизниот избор на кандидати за лекови ќе овозможат огромно забрзување.

Можен ли е пробив во онкологијата?

Во онкологијата веќе се разработува како таквата промена би изгледала во практика. Арсела Прелај, онколог и раководител на лабораторијата AI-ON-Lab при Националниот институт за тумори во Милано, за платформата на Американското здружение за клиничка онкологија објаснува дека огромни количества податоци остануваат расцепкани и недоволно искористени. Медицинските досиеја, радиолошките снимки, патолошките наоди и молекуларните профили често се анализираат одделно. Во пристапот претставен на 27 август, целта е тие да се поврзат преку пошироки АИ-модели, за информациите за еден пациент да придонесат кон покорисна клиничка процена.

Биолошката сложеност останува суштинска пречка меѓу компјутерското предвидување и успешната терапија. Во преглед објавен на 7 август во Nature Reviews Clinical Oncology, Андреа Вила, Ешли Иди, Рави Парик и нивните колеги ги разгледуваат бавното вклучување пациенти, високата стапка на неуспешни онколошки испитувања и ограничената применливост на резултатите врз пошироко население. Но, истите автори опишуваат можности АИ да помогне во планирањето, спроведувањето и анализата на испитувањата. Значи, и дел од пречките што денес ги забавуваат новите терапии стануваат предмет на работа за медицинската АИ.

50 милиони пациенти дневно се консултираат со Bing и со Copilot

За пациентите, најголемата вредност би била побрзо да стигнат до точна дијагноза и до соодветно лекување. „Мајкрософт“ веќе регистрира повеќе од 50 милиони здравствени интеракции дневно преку своите производи Bing и Copilot – показател колкава е побарувачката за достапни медицински информации. Компанијата ја гледа можноста во системи што комбинираат широко знаење, детално расудување и поекономичен избор на испитувања.

Претворањето на тие способности во проверена клиничка услуга би можело да донесе голема придобивка и пред да се оствари најамбициозното ветување на Хасабис за победа над болестите.