Dirbtinio intelekto revoliucija sveikatos apsaugos srityje įgauna naują pagreitį, kai naujausi tyrimai rodo, kad ChatGPT ir panašūs didieji kalbos modeliai (LLM) tam tikrose srityse jau gali pranokti žmogaus gydytojo diagnostinius gebėjimus. Ši technologinė pažanga žada transformuoti sveikatos priežiūros paslaugų teikimą, tačiau kartu kelia sudėtingų etinių, teisinių ir praktinių klausimų.

Naujausių tyrimų įrodymai

2024 m. pabaigoje Virdžinijos universiteto, Stanfordo ir kitų prestižinių medicinos institucijų mokslininkai atliko tyrimą, kuris sukėlė nemažai diskusijų medicinos bendruomenėje. Tyrimo rezultatai, paskelbti žurnale JAMA Network Open, parodė stulbinančius rezultatus: ChatGPT, naudojantis GPT-4 modelį, pasiekė 90-92% diagnostinį tikslumą analizuojant sudėtingus medicininius atvejus, tuo tarpu gydytojai be dirbtinio intelekto pagalbos pasiekė vidutiniškai 74% tikslumą.

Dar labiau stebina tai, kad gydytojai, kurie naudojo ChatGPT kaip pagalbinę priemonę, pasiekė tik šiek tiek geresnį tikslumą – 76%. Tyrėjai buvo „šokiruoti” tokių rezultatų, nes tradiciškai manoma, kad žmogaus ir kompiuterio bendradarbiavimas turėtų duoti geriausius rezultatus.

Revoliucinis potencialas

ChatGPT ir kiti pažangūs DI modeliai demonstruoja įspūdingus gebėjimus analizuoti medicininius duomenis, atpažinti ligos požymius ir siūlyti gydymo galimybes. Tyrimai rodo, kad šie algoritmai neretai pasiekia aukštesnį tikslumą nei patyrę gydytojai, ypač analizuojant rentgeno nuotraukas, histologinius mėginius ir laboratorinių tyrimų rezultatus.

Šis potencialas gali reikšti sveikatos priežiūros demokratizavimą, suteikiant prieigą prie aukštos kokybės medicininių patarimų žmonėms, gyvenantiems atokiose vietovėse ar regionuose, kuriuose trūksta specialistų. Lietuva, su savo netolygiu medicinos specialistų pasiskirstymu tarp didmiesčių ir regionų, galėtų itin pajusti šios technologijos naudą.

Bendradarbiavimo, ne pakeitimo era

Nors antraštės skelbia apie DI pranašumą prieš gydytojus, realybė yra subtilesni. ChatGPT ir panašios technologijos veikia geriausiai ne kaip gydytojų pakaitalai, o kaip pagalbininkai. Gydytojai, naudodamiesi DI įrankiais, gali greičiau ir tiksliau diagnozuoti ligas, sumažinti administracinę naštą ir skirti daugiau laiko pacientams.

Šie įrankiai taip pat gali padėti sumažinti diagnostines klaidas – vieną didžiausių medicinos iššūkių. Pasaulio sveikatos organizacija nurodo, kad diagnostinės klaidos paveikia milijonus pacientų kasmet, o DI algoritmai gali veikti kaip papildoma apsaugos priemonė.

Tačiau kaip rodo tyrimai, efektyvi integracija nėra savaime suprantama. Tyrėjai nustatė, kad daugelis gydytojų nepasinaudojo ChatGPT pilnu potencialu, nes nesuprato, kaip efektyviai jį naudoti. Vietoj to, kad pateiktų sistemai pilną paciento istoriją, dauguma medikų pateikdavo tik konkrečius, siaurus klausimus, taip sumažindami DI galimybes.

Etiniai ir teisiniai iššūkiai

Nepaisant pažadų, DI medicinos srityje susiduria su rimtais iššūkiais. Privatumo klausimai tampa ypač aktualūs, kai kalbama apie jautrius medicininius duomenis. Kibernetinio saugumo pažeidžiamumai galėtų turėti katastrofiškų pasekmių.

Taip pat kyla atsakomybės klausimas – kas yra atsakingas, jei DI algoritmas padaro klaidą? Dabartinė teisinė sistema nėra pritaikyta reguliuoti šias naujas technologijas, o reguliavimo institucijos visame pasaulyje stengiasi neatsilikti.

Be to, pernelyg pasikliaujant technologija, gali silpnėti gydytojų diagnostiniai įgūdžiai ilgainiui, o tai keltų pavojų būsimoms gydytojų kartoms.

Naujausi tyrimai rodo, kad esama dar kelių svarbių etinių problemų:

1. Duomenų šališkumas: DI sistemų mokymo duomenyse gali būti nepakankamai atstovaujamos tam tikros pacientų grupės, o tai gali lemti neteisingą diagnostiką ar gydymą.
2. Skaidrumo trūkumas: Daugelis pažangių DI sistemų veikia kaip „juodosios dėžės”, kurių sprendimų priėmimo procesą sunku paaiškinti.
3. Pacientų informuotas sutikimas: Pacientai turi teisę žinoti, kad jų diagnostika ar gydymas remiasi DI rekomendacijomis.
4. Atsakomybės pasidalijimas: Neaišku, kas neša teisinę atsakomybę už DI sistemos klaidas – gydytojas, ligoninė ar DI kūrėjas.

Medicinos mokyklų transformacija

Reaguodamos į šiuos pokyčius, medicinos mokyklos jau pradeda transformuoti savo mokymo programas. Virdžinijos universiteto, Harvardo, Džordžo Vašingtono ir kitų prestižinių institucijų medicinos mokyklos jau įtraukė specialius kursus apie dirbtinį intelektą į savo mokymo programas.

Šie kursai moko būsimus gydytojus ne tik kaip efektyviai naudoti DI įrankius, bet ir supažindina su etiniais bei teisiniais aspektais. Tai rodo, kad medicinos bendruomenė rimtai ruošiasi ateičiai, kurioje dirbtinis intelektas bus neatsiejama medicinos praktikos dalis.

Ateities perspektyvos

Žvelgiant į ateitį, DI ir medicinos specialistų sąveika taps vis glaudesnė. Medicinos mokyklos jau pradeda įtraukti DI raštingumo kursus į savo programas, ruošdamos būsimus gydytojus technologijomis praturtintai praktikai.

Sveikatos priežiūros sistemos turės prisitaikyti, integruodamos šiuos naujus įrankius į kasdienę praktiką. Tai pareikalaus ne tik technologinių pokyčių, bet ir kultūrinių permainų medicinos bendruomenėje.

Tyrimai rodo, kad didžiausias naudos potencialas slypi bendradarbiavimo modelyje: DI sistemos atlieka rutinines užduotis ir analizuoja didžiulius duomenų kiekius, o gydytojai priima galutinius sprendimus, remdamiesi DI rekomendacijomis ir savo klinikine patirtimi bei žmogiška intuicija. Kaip pažymi tyrėjai, „Chat sąsaja yra žaidimo keitėjas. Anksčiau kompiuteriai nesuprato kalbos taip, kaip jie supranta dabar.”

Išvados

ChatGPT ir kitų DI modelių pranašumas tam tikrose srityse signalizuoja fundamentalų pokytį medicinos praktikoje. Tačiau ši technologija nepakeis gydytojų – ji pakeis būdą, kaip medicina yra praktikuojama.

Mūsų visuomenė turi kruopščiai apsvarstyti, kaip geriausiai panaudoti šias galingas technologijas, užtikrinant, kad jos tarnautų pagrindiniam tikslui – gerinti pacientų priežiūrą ir sveikatos rezultatus. Ateitis priklauso ne grynai dirbtiniam intelektui ar vien žmogaus medicinos praktikai, bet jų sinergijai – kur technologijos stiprina žmogaus gebėjimus, o ne juos pakeičia.

Šis naujas skyrius medicinos istorijoje žada geresnę sveikatos priežiūrą visiems, tačiau tik jei sugebėsime mąstyti strategiškai ir etiškai apie šių technologijų diegimą mūsų sveikatos priežiūros sistemose.

Šaltiniai

1. Goh E., Gallo R., Hom J. et al. „Large Language Model Influence on Diagnostic Reasoning.” JAMA Network Open, 2024.
2. „Does AI improve doctors’ diagnoses? Study puts it to the test.” ScienceDaily, 2024.
3. „ChatGPT outperformed doctors in diagnostic accuracy, study reveals.” LiveNOW from FOX, 2024.
4. Ueda D. et al. „ChatGPT’s diagnostic performance from patient history and imaging findings on the diagnosis please quizzes.” Radiology, 2023.
5. „The Legality of AI-Generated Healthcare Diagnoses.” ScoreDetect Blog, 2024.
6. „Ethical Considerations in AI-Driven Healthcare.” News-Medical.net, 2023.
7. „Ethical Issues of Artificial Intelligence in Medicine and Healthcare.” PMC, National Library of Medicine.
8. „Are we ready for AI-augmented generalists?” BMJ Evidence-Based Medicine, 2025.
9. „Medical schools move from worrying about AI to teaching it.” AAMC, 2025.