Przed uruchomieniem nowej usługi, czyli algorytmów diagnostycznych, naukowcy z południowo-koreańskiego instytutu badawczego muszą zająć się trochę mniej ekscytującą kwestią. Chodzi o integrację systemu elektronicznej dokumentacji (EMR), który – jak sama nazwa wskazuje – jest cyfrowym systemem informacyjnym, w którym przechowywana jest cała dokumentacja medyczna pacjentów.
Nie będzie to łatwe zadanie, ze względu na kwestie formalne – system EMR zawiera bowiem wiele wrażliwych danych dot. pacjentów, co oznacza, że korzystanie z tych informacji jest bardzo ściśle regulowane przez tamtejsze prawo.
Obecnie działa to tak, że pacjent musi wyrazić zgodę na udostępnianie jego danych zapisanych w EMR wielu stronom, w tym szpitalom i państwowemu funduszowi ubezpieczeń zdrowotnych, o ile oczywiście chce zachować ciągłość leczenia w różnych szpitalach i klinikach. Zakres danych, które mogą być udostępniane w ten sposób jest bardzo ograniczony, co utrudnia lekarzom z różnych placówek dzielenie się ważnymi informacjami.
To właściwie jedyna przeszkoda dla sztucznej inteligencji pełniącej rolę lekarza
Twórcy algorytmu twierdzą bowiem, że ich system, od strony technicznej, jest w pełni gotowy do uruchomienia. Testy algorytmu przeprowadzone na danych 740 tys. pacjentów z chorobami układu krążenia wypadły bardzo dobrze – algorytm był w stanie postawić trafną diagnozę w 90 proc. przypadków. Jedynym problemem pozostaje więc dostęp do pełnej historii medycznej i zapisów ze wszystkich szpitali i klinik, w których dany pacjent leczył się do tej pory.
Czytaj również: Roboty w medycynie. Jak są wykorzystywane dzisiaj, a jak będą jutro?
Algorytm już teraz może okazać się wielce pomocnym narzędziem i prawdopodobnie w przyszłym roku pojawi się w wielu południowo-koreańskich placówkach medycznych. Pełnię swoich możliwości będzie w stanie zademonstrować jednak dopiero wtedy, kiedy EMR zostanie przekształcony w jedną, ogólnie-dostępną (dla placówek medycznych oczywiście) bazę danych zawierającą pełne historie leczenia wszystkich pacjentów.
Na razie specjalizacja algorytmu dotyczy tylko chorób związanych z układem krążenia, jego twórcy obiecują jednak, że w przyszłym roku Doktor SI nauczy się diagnozować również leczenie chorób przewlekłych oraz zainteresuje się cukrzycą.
Algorytmy maszynowego uczenia się stosowane w medycynie już teraz oferują ogromne możliwości, jeśli chodzi o diagnostykę. Przypadek Południowej Korei pokazuje, że bez przebudowania systemów dokumentacji medycznej, tak aby były one kompatybilne z technologią big data, nie będziemy w stanie wykorzystać pełni potencjału drzemiącego w sztucznej inteligencji.
