Martin Slíva: AI maže rozdíly mezi miliardáři a pacienty na dávkách

„Nikdy v historii nebyla špičková diagnostika všeobecně dostupná. Nikdy nebyla rovnost v kvalitě ani bezbariérový přístup ke konzistentní péči,“ myslí si Martin Slíva, CTO ve společnosti Aireen.

Umělá inteligence už dávno není jen hračkou vývojářů. V medicíně se stává nástrojem, který může změnit způsob, jakým přistupujeme k diagnostice, prevenci i péči o pacienty.

O tom, jaké překážky přináší vývoj zdravotnických prostředků s AI, proč regulace nejsou jen brzda, ale i příležitost, a co může AI do zdravotnictví skutečně přinést, jsme mluvili s Martinem Slívou, expertem na data a umělou inteligenci z Aireen.

Martine, jaké to je pracovat na vývoji technologií, které přímo ovlivňují zdraví i životy lidí?

Je to zvláštní. Na začátku projektu jsme jen chtěli vyvinout technologii, která efektivně vyhodnotí snímky očí. Vyvíjeli jsme ji v Aireen v malé skupince lidí, za covidu v podstatě odříznutí od světa. A když jsme dosáhli certifikace a šli s tím ven, tak mě hodně překvapovaly reakce lidí, kterým jsme vyprávěli, co a proč děláme.

Pro mě je to především efektivní využití technologií, ale spousta lidí za tím vidí především ten étos pomáhání ostatním. A občas mě to překvapí i dnes.

Jak jste se profesně dostal k práci na vývoji zdravotnických prostředků s AI?

Vlastně tak trochu náhodou. Já jsem před sedmi lety pracoval pro nadnárodní koncern v oblasti IoT, machine learning a zavádění (tenkrát nových) cloudových technologií a chtěl jsem se soustředit více na oblasti data science a AI.

A v podstatě náhodou jsem se na krátkou dobu dostal do oblasti AI pro kardio. Ale s covidem byl projekt drasticky oříznut (včetně mě). Potom jsem se přesunul do Aireen.

Byl jste někdy součástí projektu, u kterého vás překvapil jeho přesah?

Takových projektů mám za sebou několik. V Čechách třeba zavádění ADSL služeb, kdy se jednalo o zpřístupnění internetu pro širokou veřejnost a vůbec jsme tehdy netušili, co všechno to ovlivní a jak to změní svět.

Vedl jsem také zavedení globální platformy do cloudu v úplných začátcích, době, kdy se cloudovým technologiím ještě posměšně i v odborných kruzích říkalo „počítání mraků“. A dneska kdo nemá nic v cloudu, tak je pomalu vnímán jako dinosaurus.

Co je pro vás ve vývoji důležitější. Samotná technologie, nebo její uplatnění v reálném světě?

Baví mě oblasti, v nichž vidím hluboké využití matematiky, které přináší reálné výsledky. A pokud má toto využití i nějaký étos, tak je to jen dobře.

Do jaké míry ovlivňují regulace inovativní proces? A je podle vás pro firmy složité přizpůsobovat se regulačním požadavkům?

Regulace jsou zásadním vstupem do všech procesů. Je ale potřeba některé z nich vnímat jako určitou formu best practice a změnit v tomto směru mindset. Pokud bude firma dělat věci jen proto, aby vyhověla regulacím, brzy v tom utopí spoustu peněz i energie. A výsledek bude jen takový regulatorní l’art pour l’art, který nikam nevede.

Je důležité podívat se na to, proč jsou regulace zaváděny a jak mi mohou pomoci. Navíc spousta regulací se snaží řešit stejné oblasti podle totožných principů. Takže když se jednou zavede dobrý systém, dá se z něj out-of-the-box čerpat i pro další regulace.

Samozřejmě, udržovat procesy něco stojí a není to úplně jednoduché – ale tady jde o zdraví a výmluvy nejsou na místě.

Je tu ještě jedna věc, které je potřeba se dotknout. Většina regulací je vedena nějakým věcným záměrem. Například MDR pro oblast zdravotnických prostředků, NIS2 pro bezpečnost. A tyto regulace spolu dobře „hrají“.

Problémem jsou ale regulace vedené potřebou politiků rychle něco zregulovat bez vyhodnocení dopadů. A právě tímto případem je – bohužel – AI Act, který má regulovat oblast umělé inteligence.

A s jakými překážkami obecně se firmy během vývoje AI zdravotnických prostředků setkávají nejčastěji?

Nejvíce narážíme na dostupnost a čistotu základních dat. A také na ne příliš dobře a extenzivně implementovaná pravidla o ochraně soukromí (GDPR). Spousta organizací má obavy sdílet data. Dokonce i ta anonymizovaná.

Dalším problémem jsou anotace. Přeci jen se jedná o biologická data, která mají vysokou variabilitu. Získat opravdu spolehlivé ground truth hodnocení je objektivně složité.

A pak takové ty běžné překážky, třeba nedostatek kvalifikovaných lidí…

Jak často v rámci své práce přemýšlíte o riziku?

Pořád. Já vlastně celou kariéru pracuji s riziky v různých formách.

Co podle vás může přinést AI zdravotnictví?

Revoluci. Mimo to, co se očekává – tedy zlepšení diagnostických metod – zasáhne nasazení AI i samotné procesy a přinese do zdravotnictví dosud nevídané přínosy.

V prvé řadě je to demokratizace zdravotnictví. Protože AI je jedno, jestli máte miliardy nebo jste na sociálních dávkách. Každý dostane tu nejlepší péči.

Pak taky dostupnost. AI nespí, nebere si dovolenou. Většina AI technologií navíc využívá současné přístroje, je jejich rozšířením.

Dále konzistentní výsledky. AI se neunaví a nemění názor při každém vyšetření.

Nižší cena. Vyšetření pomocí AI je mnohem levnější. Stojí vlastně jen strojový čas nad rámec běžných vyšetření.

AI navíc zajistí mnohem větší bezpečnost pro pacienty. V momentě, kdy udělá chybu a přijde se na to, je možné zkontrolovat všechna provedená vyšetření a případně je korigovat. Momentálně je nemožné zkontrolovat všechna vyšetření, u kterých je pochybnost, a vyhodnotit, zda je ta pochybnost oprávněná.

Ale hlavně, jako vedlejší efekt, přinese to, co je v průmyslu standard – řízení kvality. Výsledek AI můžete kdykoliv zkontrolovat a zreplikovat. Modely jsou navíc pravidelně jednou ročně prověřovány, zda si stále drží deklarovanou účinnost.

AI nám také umožní neustálé zlepšování diagnostiky pacienta bez nutnosti opakovaného vyšetření. Stačí využít nově certifikované modely na již existující data. Vy nebo váš lékař pak jednoduše dostanete zprávu, že u vás byly nalezeny určité příznaky a je potřeba zahájit léčbu.

Všechny tyto změny jsou samy o sobě převratné. Nikdy v historii nebyla špičková diagnostika všeobecně dostupná. Nikdy nebyla rovnost v kvalitě ani bezbariérový přístup ke konzistentní péči. Zdravotnictví dnes postrádá pravidelnou kontrolu kvality. A právě všechny tyto očekávané změny dohromady tvoří revoluci.

Jsou oblasti, kam byste AI do zdravotnictví zatím raději nepouštěl?

Současné zdravotnictví je v drtivé většině evidence based. Není tedy důvod AI nepustit tam, kde dokáže obhájit svou účinnost a bezpečnost certifikací. A to je vlastně ten nejdůležitější parametr – AI se musí přizpůsobit zdravotnictví.

Je něco, co jste si o vývoji zdravotnických prostředků myslel na začátku kariéry, a dnes to vidíte úplně jinak?

Určitě, ale já to moc neumím posoudit. Jsem svým založením meritokrat, a tak se řídím údaji a daty. Nelpím na včerejších pravdách.

Co vám pomáhá udržet si odstup a nadhled, když jde o citlivá a komplexní témata?

Myslím, že je to vzdělání. Na matfyzu vás kromě spousty vědy naučí i schopnosti třetího stupně abstrakce. Dokážu rychle a efektivně najít analogie a vzorce, vyhledat v nich podstatné věci a přemýšlet o nich v abstrakcích. Bez toho, abych se zabýval podružnostmi. Nepotřebuji konkrétní případy, abych pochopil podstatu.

Kdybyste měl neomezený čas i rozpočet, do jakého projektu byste se pustil?

Mít neomezený čas a peníze by mě asi nebavilo, protože by mě to nenutilo hledat optimální řešení a směřovat k cíli. Ale pokud by hranice byly rozumné, pustil bych se do orchestrací různých současných AI řešení a vývoje doplňkových AI nástrojů s cílem vytvořit systém pro rychlé, komplexní vyšetření – něco jako lékařský trikordér ze Star Treku. A myslím, že to je reálně proveditelné.

A co vás na téhle práci i po všech těch letech pořád baví?

Jsem zvídavý a pořád mě baví učit se novým věcem.

Martine, děkujeme za inspirativní pohled na budoucnost zdravotnictví a AI.

Pokud tě téma zaujalo, podívej se na náš kurz Vývoj zdravotnického prostředku s AI. Pod Martinovým vedením projdeš celým procesem – od návrhu přes rizika až po klinické ověření a uvedení na trh.

Sdílet: