Prof. Andrzej Grzybowski: Do zdrowia przez dno oka

— Jak to jest należeć do grona 2 proc. najbardziej rozpoznawalnych naukowców świata?
— Przede wszystkim bardzo przyjemnie jest być docenionym. Wprawdzie te 2 proc. to i tak bardzo duża grupa — tylko w Polsce to kilkuset naukowców. Ale rzeczywiście: z jednej strony to uczucie wielkiego zadowolenia, ale z drugiej, jak dla mnie to też zobowiązanie, które od chwili opublikowania listy trzymam na swoich barkach — przecież reprezentuję polską naukę na arenie międzynarodowej. Dla mnie ma to ogromne znaczenie, tym bardziej, że wśród polskich naukowców jestem na tej liście jedynym okulistą, a to czyni moje zobowiązanie jeszcze większym. Oczywiście, mamy w Polsce mnóstwo dobrych aktywnych naukowców okulistów — a jednak na liście Stanford University jako okulista reprezentuję Polskę sam.

— Czyli zobowiązanie i odpowiedzialność przede wszystkim.
— Każdy z nas, obojętnie czym para się zawodowo, raz na jakiś czas potrzebuje słowa uznania, pochwały. Potrzebuje wiedzieć, że jego wysiłki ktoś dostrzega i docenia. Ale warto pamiętać, że pozycja w takim rankingu nie jest jednorazową erupcją. Nie wynika przecież z jednego wielkiego odkrycia — pracuje się na nią wiele lat. Ta pozycja jest raczej potwierdzeniem, że konsekwentna, wieloletnia praca może przynieść efekty. Jest dobrym sygnałem i mobilizuje do dalszych działań.

— Sztuczna inteligencja w medycynie — czyli co konkretnie?
— Sztuczna inteligencja to algorytmy, szczególnie o charakterze uczenia głębokiego, naśladujące sieci neuronalne, których zadaniem jest rozwiązywanie określonych działań matematycznych, głównie takich, które przekraczają możliwości ludzkiego umysłu, żmudnych i czasochłonnych. Że kalkulator policzy na wielkich liczbach znacznie szybciej — to wszyscy wiemy od dawna. I podobnie trzeba patrzeć na algorytmy. A stosuje się je, nie tylko w medycynie, ale generalnie w świecie już od dobrych 20 lat. Szczególną karierę algorytmy zaczęły w chwili, gdy poznaliśmy i zaczęliśmy na co dzień stosować Internet i telefony komórkowe. Duża część aplikacji, z których codziennie korzystamy, działa właśnie na podstawie algorytmów. Można nawet powiedzieć, że wszyscy korzystamy ze sztucznej inteligencji codziennie: choćby obsługując skrzynkę mailową. Albo używając tłumacza internetowego. Albo sortując zdjęcia w folderze. Także media społecznościowe szeroko korzystają z algorytmów. Musimy sobie jednocześnie zdawać sprawę, że wszystkie te platformy, które dzięki algorytmom działają, choć pozornie są bezpłatne — tak naprawdę żyją z naszych danych. Żywimy je naszą prywatnością — dlatego ważne, by robić to świadomie. Sam też z nich korzystam, ale zawsze pamiętam, że moja prywatność to cena, jaką płacę za korzystanie z określonej aplikacji lub wyszukiwarki. Jednak wciąż wiele osób nie ma tej świadomości i czasem czuje rozczarowanie, że po wyszukaniu jakiegoś towaru — chwilę później widzi na swoim ekranie mnóstwo reklam z towarami o podobnym profilu. To w sztucznej inteligencji ta druga, ciemniejsza strona medalu — ta, która może budzić pewne obawy i powodować zagrożenia. Jeśli jednak nauczymy się sztuczną inteligencję kontrolować — ta ciemna strona może nas nigdy nie dotknąć. I tu możemy przejść do medycyny, która z pewnością różni się od pozostałych, bardziej rozrywkowych lub komercyjnych dziedzin naszego życia. Medycyna zarządza danymi wrażliwymi — o czym musimy zawsze pamiętać. To dane, których udostępnienie mogłoby doprowadzić do poważnych konsekwencji. Czasem problemem bywa fakt, że i lekarze, ale i pacjenci nie bardzo algorytmy w medycynie rozumieją, a i jedni, i drudzy chcieliby wiedzieć, z czego określona informacja medyczna wynika. Na przykład: wykonano zdjęcie skóry, które następnie trafia do oceny przez sztuczną inteligencję. Mamy dziś algorytmy, które z wielką dokładnością potrafią wychwycić w skórze zmiany nowotworowe. Ale otrzymując taki wynik, i lekarz, i pacjent mogą zapytać, skąd algorytm wie, że tak rzeczywiście jest. I tu zaczynają się schody: bo lekarz swój tok rozumowania przed postawieniem określonej diagnozy może nam szczegółowo objaśnić. Algorytm takiego komfortu nam nie da. Gorzej: często sposób i procedury, na podstawie których uzyskał określony wynik, są dla nas kompletnie niezrozumiałe. Często określa się to zjawisko jako black box effect — efekt czarnej skrzynki. Nawet jeśli wyniku nikt nie kwestionuje — często pozostaje pytanie: jak algorytm go uzyskał. A to już wywołuje kolejny problem — problem kontroli algorytmu. Lekarzy w różny sposób, ale jednak stale kontrolujemy. Potencjałem algorytmu jest jego dostępność i dyspozycyjność: pracuje przecież 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu, a zatem w ciągu tygodnia jest w stanie przebadać tysiące konkretnych przypadków. Nie męczy się i nie bierze urlopów. Ponadto, człowiek może być też czasem źródłem błędu — bywa przecież zmęczony, roztargniony, ulega wielu emocjom. Jeśli algorytm popełnia błąd — czyni to systemowo, we wszystkich badaniach tak samo. Z jednej strony zatem wielka efektywność, ale z drugiej potrzeba stałej kontroli, by do tych błędów systemowych dochodziło jak najrzadziej.

— A w okulistyce?
— To w okulistyce wyraźnie widać, jak oczywiste są korzyści ze sztucznej inteligencji. Zacznijmy od tego, że przybywa nam osób chorych. Wynika to z rosnącej długości życia, ale i z faktu, że wzrasta częstość występowania wielu chorób cywilizacyjnych. Coraz więcej ludzi cierpi z powodu otyłości, cukrzycy… Dziś o wiele więcej osób umiera z powodu cukrzycy właśnie — niż z powodu głodu na świecie. Paradoks, ale tak jest…! A zatem dłuższe życie i więcej chorób stanowią dla systemu ochrony zdrowia prawdziwe wyzwanie — bo dla większej liczby pacjentów potrzebujemy więcej lekarzy. A nie ma co liczyć na to, że lekarzy będzie więcej. Średni czas, jaki lekarz poświęca pacjentowi podczas wizyty, też stale maleje: w USA to 7 minut, z czego 5 zajmuje elektroniczna dokumentacja medyczna. Na jakikolwiek kontakt z pacjentem pozostają zatem 2 minuty! Problem coraz większego pośpiechu w medycynie i braku czasu dla pacjenta możemy określić jako medycynę powierzchowną. Sztuczna inteligencja może okazać się pomocna, by wybrnąć i z tych problemów, i z paradoksów. Gdyby mogła odbarczyć lekarzy i odwrócić tę proporcję: by z tych 7 minut na pacjenta przypadało 5, a na dokumenty — 2, byłby to już bardzo duży sukces. Wiem, że to myślenie nieco idealistyczne, ale musimy jakoś ten świat przyszłości planować, wysoko mierzyć i stawiać duże wzywania. Naszym celem jest medycyna głęboka, która z jednej strony wykorzystuje wszystkie atuty sztucznej inteligencji we wczesnym wykrywaniu chorób, określaniu ryzyka zachorowania oraz wyborze leczenia zindywidualizowanego dla pacjenta, a z drugiej strony pozwoli lekarzowi poświęcić więcej czasu na kontakt z pacjentem, by mu wytłumaczyć te bardzo trudne wyliczenia.

— I tu dochodzimy do dna oka…
— Zdjęcia dna oka dają nam w okulistyce wielką możliwość poznawczą. Już w 2017 r. opublikowano pracę, w której pokazano, jak algorytm sztucznej inteligencji pozwala na podstawie tylko zdjęcia dna oka określić wiek pacjenta, płeć, jego ciśnienie tętnicze skurczowe i rozkurczowe, wskaźnik BMI oraz fakt, czy pacjent pali, czy nie. To był początek zainteresowania dnem oka — jedynym miejscem, gdzie bezinwazyjnie możemy obejrzeć mikronaczynia krwionośne, a do tego możemy je zmierzyć i zbadać. Wszędzie indziej musielibyśmy pokonać barierę, choćby skóry. W tej chwili już wiemy, że na podstawie tego samego zdjęcia możemy ocenić też ryzyko chorób nerek, układu krążenia, udaru mózgu czy centralnego układu nerwowego. Kiedyś mówiło się, że oko jest zwierciadłem duszy — dziś, choć jeszcze 20 lat temu nikt się tego nie spodziewał, widzimy to w działaniu. Z jednej strony algorytmy dowodzą, że te korelacje mają sens, a z drugiej — pozwalają na operowanie wielką liczbą danych w tym samym czasie. Sam człowiek, bez pomocy matematyki i statystyki, tego nie potrafi. W okulistyce do standardu w wielu miejscach na świecie weszło już wykorzystanie obrazu dna oka do diagnozowania retinopatii cukrzycowej.

— No, właśnie. Czytałam już o wykorzystaniu sztucznej inteligencji z myślą o cukrzykach z retinopatią cukrzycową. Jak dużo osób z cukrzycą cierpi dodatkowo z powodu retinopatii? Jak można im skutecznie pomóc?
— Obecnie mamy w Polsce ok. 3 mln chorych na cukrzycę, a ta liczba stale rośnie. A retinopatia cukrzycowa jest główną przyczyną utraty wzroku u osób w wieku produkcyjnym. Widać zatem — nomen omen gołym okiem — jak ważny jest to problem. Zalecenia wobec chorych obejmowały raz na rok kontrolę okulistyczną pacjenta z cukrzycą w kierunku retinopatii. Czyli trzeba co roku przebadać te 3 mln pacjentów, z których 30 proc na retinopatię cierpi, a 10 proc. z tych 30 kwalifikuje się do natychmiastowego leczenia. Tu akurat sztuczna inteligencja pomaga, bo od kilku lat działają bardzo precyzyjne algorytmy, które na podstawie zdjęcia dna oka potrafią określić, czy pacjent na retinopatię cierpi. Tym samym co roku ponad 2 mln pacjentów nie trzeba będzie badać. A to ogromna liczba i ogromne odciążenie dla systemu opieki zdrowotnej. To też łatwiejszy dostęp do specjalistów dla tych pacjentów, którzy naprawdę tego potrzebują. Dziś w Wielkopolsce w ramach grantu z UE badamy populację ok. 40 tys. pacjentów z cukrzycą. Z pomocą fundus camera, czyli narzędzia do badania dna oka, wykonuje się pacjentom zdjęcie, następnie algorytm bada ten wynik i pacjent natychmiast otrzymuje odpowiedź, czy ma retinopatię, a jeśli tak, to na jakim jest ona poziomie. Pacjentów z retinopatią kierujemy do okulisty, a ci z retinopatią zagrażającą widzeniu dostają skierowanie na cito. Pozostali nie muszą trafiać do okulisty — muszą się zgłosić na badanie ponownie za rok. To największe tego typu badanie w Europie, zaplanowane na 4 lata w 15 poradniach, przy czym nie są to ośrodki wielkomiejskie. Zależało nam na ocenie realnej przydatności takiego badania z pomocą algorytmu w jak najbardziej prawdziwych warunkach. Kolejne prace dotyczą opracowania algorytmu dla wykrywania jaskry, która występuje nieco rzadziej — ale dziś w Polsce cierpi na nią 700 tys. pacjentów, z czego połowa prawdopodobnie nie wie, że ją ma. Znów wiele nadziei pokładamy w zdjęciach dna oka — wspólnie z informatykami UWM stale pracujemy nad odpowiednim algorytmem, który osobom z jaskrą też pomoże.

— Część środowiska lekarskiego obawia się, że sztuczna inteligencja zastąpi lekarzy, że stracą pracę. Sądząc po brakach na każdym polu funkcjonowania służby zdrowia — jako pacjentka obawiam się raczej, że dla mnie wizyta u lekarza może skończyć się rozmową z robotem…!
— Ja takiego problemu nie dostrzegam. Zacznijmy od tego, że relacja lekarza czy jakiegokolwiek pracownika ochrony zdrowia z pacjentem jest tak wyjątkowa, tak intymna — że nikt i nic ich pacjentowi nie zastąpi. A już na pewno nie zastąpi jej wydruk komputerowy z zaleceniami lub głos jakiegoś komputerowego bota. Poza tym zwłaszcza te poważne choroby, jak nowotwór, wymagają bardzo dużej uwagi lekarza, ale i jego umiejętności psychologicznych oraz zwykłej empatii. Tego nie zastąpi żaden algorytm. Chodzi o to, by one odciążyły lekarzy w tej pracy administracyjnej.

— Z pewnością są tacy, którzy słysząc „sztuczna inteligencja w medycynie” — już knują swoje niecne zamiary…
— Sama w sobie sztuczna inteligencja może być nadużywana. Znamy to z doświadczenia, co chwilę słyszymy w reklamach o zmiataczach wolnych rodników i nanotechnologiach. Często wiele pojęć naukowych wykorzystuje się, by zwiększyć zaufanie do danego produktu i jego sprzedaż. Podobnie będzie z tą inteligencją i algorytmami. Tu dodatkowa trudność polega też na tym, że nie da się ich tak łatwo zweryfikować. A algorytm musi być rzetelny. Poza tym potrzebne są odpowiednie, bardzo precyzyjne regulacje. Obecnie w Unii Europejskiej taki algorytm zarejestrować o wiele łatwiej niż w USA. Ale ja, mimo realnych problemów i potencjalnych zagrożeń, jakie z zastosowania algorytmu mogą wynikać — uważam, że sztuczna inteligencja w medycynie jest w stanie przynieść nam wiele korzyści. Miejmy nadzieję, że wkrótce odpowiednie regulacje pozwolą w Unii, ale i w Polsce rejestrować takie algorytmy, których przydatności i wiarygodności nikt nie zakwestionuje, a które rzeszom pacjentów przyniosą szybszy dostęp do wysokiej jakości medycyny.
Magdalena Maria Bukowiecka