Sztuczna inteligencja jest obecne narzędziem stosowanym w wielu dyscyplinach medycznych oraz w opiece zdrowotnej. Jej możliwości wydają się nieograniczone a w związku z tym pojawiają się obawy, że z biegiem czasu, jeśli nie będzie od początku właściwie nadzorowana, stanie się zagrożeniem dla człowieka. Stephen Hawking podkreślał, że „prawdziwym ryzykiem związanym z rozwojem sztucznej inteligencji nie jest to, że będzie złośliwa, a kompetencje, w jakie będzie wyposażona”. Tymczasem wszystko wskazuje na to, że wświecie medycyny sztuczna inteligencja jest instrumentem zapowiadającym przełom na niespotykaną dotąd skalęm.in. w stawianiu diagnozy, badaniach laboratoryjnych, radiologii, laseroterapiach, tworzeniu robotów oraz w monitorowaniu własnego zdrowia przez samych pacjentów. Na razie nie jest w stanie zastąpić człowieka ale może udoskonalić procedury diagnostyczne i lecznicze w znaczący sposób.
Jeśli chodzi o samodzielne monitorowanie stanu zdrowia pojawia się coraz więcej aplikacji w smartfonach czy smartwatch’ach, które pozwalają kontrolować poziom ciśnienia, tlenu we krwi, cukru, tętno, aktywność mózgu czy też zawiadamiających o konieczności przyjęcia leku. Zgromadzone i uporządkowane w taki sposób dane udostępnione lekarzowi pozwalają na lepsze dopasowanie do potrzeb pacjenta ewentualnej terapii. Z kolei samemu pacjentowi ułatwiają skuteczną kontrolę zdrowia i podejmowanie działań profilaktycznych, choćby dlatego, że pozwalają zauważyć zależności stanu zdrowia od stylu życia, jakości snu, diety i stresu. To narzędzia, które znacząco zmniejszają ryzyko w pojawieniu się takich chorób jak cukrzyca, choroby układu krążenia, nowotwory oraz pomagają w tworzeniu planów leczenia. Algorytmy analizują dane w czasie rzeczywistym a to pozwala wykryć nieprawidłowości na bardzo wczesnym etapie i ułatwia podejmowanie działań profilaktycznych.
Lekarze i personel medyczny nadal są niezastąpieni w podejmowaniu ostatecznych decyzji dotyczących diagnozy i leczenia ale sztuczna inteligencja może być wsparciem, jednym z instrumentów ułatwiającym podjęcie decyzji dzięki zgromadzonym danym populacyjnym, wynikom badań klinicznych i dowodom naukowym. To sztuczna inteligencja może w bardzo krótkim czasie dostarczyć lekarzom najnowszych informacji naukowych, analiz badań klinicznych oraz przetwarzać te zbiory tak, by łatwiej było projektować na ich podstawie wynik leczenia. Nieocenione staje się zdalne monitorowanie pacjenta z możliwością bezpośredniego przesyłania danych do lekarza lub centrum monitorującego np. prace serca. Sztuczna Inteligencja „ posiada” również informacje o skuteczności leków, możliwych interakcjach między nimi a także prognozowanych wynikach leczenia. Algorytmy na podstawie wcześniejszych przypadków i wzorców mogą sugerować konkretne badania diagnostyczne. W medycynie klinicznej sztuczna inteligencja jest aktywnie wykorzystywana w diagnostyce obrazowej, takie jak tomografia komputerowa (CT), rezonans magnetyczny (MRI) czy mammografia, w celu wykrywania zmian patologicznych, nowotworów, anomalii lub oznak chorób. Algorytmy uczenia maszynowego są szkolone na dużych zbiorach obrazów medycznych, co pozwala im na automatyczne rozpoznawanie i klasyfikację różnych struktur i patologii. Z kolei w radioterapii algorytmy są wykorzystywane do optymalizacji dawek promieniowania, minimalizacji uszkodzeń tkanek zdrowych i precyzyjnego ukierunkowania na obszary zmienione chorobowo. Pomaga to zwiększyć skuteczność terapii i minimalizować skutki uboczne. Sztuczna inteligencja może wspomagać analizę danych genetycznych i genomowych. Algorytmy SI mogą identyfikować związki między określonymi sekwencjami DNA a chorobami, przewidywać ryzyko wystąpienia dziedzicznych schorzeń oraz wspomagać projektowanie spersonalizowanych terapii genowych. W kardiologii dostępne są urządzenia do rejestracji EKG, w których algorytm analizuje dane z zapisu. W ten sposób można z dużą dokładnością rozpoznać np. migotanie przedsionków. Podobnie analiza danych obrazowych z tomografii komputerowej serca może być wykonana przy użyciu algorytmu. Na zaawansowanych algorytmach matematycznych skonstruowany został w Polsce robot Ictal, który pomaga w diagnozowaniu epilepsji. Potrafi zanalizować nawet najtrudniejsze, lekooporne przypadki choroby, dzięki czemu dobór odpowiedniej terapii jest łatwiejszy. W jego system wprowadzono kilkadziesiąt sklasyfikowanych przez Międzynarodową Ligę Przeciwpadaczkową typów padaczkowych oraz leki stosowane w terapii epilepsji wraz z zaleceniami lekarzy w zakresie ich dawkowania i stosowania. To tylko kilka przykładów, które obrazują potencjał sztucznej inteligencji, która już teraz precyzyjnie wspomaga diagnostykę i leczenie spersonalizowane. Mając na uwadze, że tak naprawdę sztuczna inteligencja jest na początku swoich możliwości pojawia się pytanie czy ma ona również potencjał w sferze uczuć i emocji czy rozpoznawania stanów mentalnych. Ważne stają się też zagadnienia etyczne, ochrony danych osobowych i odpowiedzialności, czyli bezpieczeństwa pacjenta.
Jak więc wygląda sfera emocji sztucznej inteligencji? Jak się okazuje nauka uczuć jest najtrudniejszym wyzwaniem, albowiem modele oparte na algorytmach uczenia maszynowego i sieciach neuronowych nie mogą posiadać zdolności odczuwania takiego jakie zna ludzki mózg. Opierają się jedynie na analizie danych i wzorców ale nie na samym rozumieniu emocji, które są kompleksowym doświadczeniem zależnym od kontekstu życia i indywidualnych cech, subiektywnym doświadczeniem człowieka. Algorytmy nie są zdolne do empatii, która polega na współodczuwaniu emocji i spojrzeniu na świat okiem rozmówcy, zrozumienia i wyobrażenia sobie jego emocji oraz adekwatnej reakcji. Prowadzone są wprawdzie badania nad opracowaniem modeli, które mogą rozpoznawać emocje na podstawie tembru głosu, gestów czy wyrazu twarzy, które mogą okazać się szczególnie przydatne w psychiatrii. Ale trudno mówić w tym wypadku o autentycznym ich doświadczaniu. Na Uniwersytecie Kalifornijskim w Qualcomm Institute w San Diego przeprowadzono eksperyment, polegający na konwersacji z pacjentem prowadzonej równolegle przez algorytmy i lekarzy, której celem była odpowiedź na te same pytania dotyczące stanu zdrowia, na podstawie wyników badań zaangażowanych w eksperyment osób. Przeanalizowano odpowiedzi na pytania przeznaczone dla 200 pacjentów. Wyniki okazały się zaskakujące, albowiem aż 79% z nich uznało, że odpowiedzi udzielone przez sztuczną inteligencją pod względem zawartych informacji są lepsze jakościowo i bardziej empatyczne. Eksperci i pacjenci oceniający jakość odpowiedzi nie wiedzieli, które z nich wygenerowane zostały przez sztuczną inteligencję, a które należały do lekarza. W tym wypadku algorytm generujący opinię sprawdził się lepiej. Możliwość przetwarzania ogromnej ilości danych miało w tym badaniu zapewne niebagatelne znaczenie. Wnioski z tego eksperymentu nie pozwalają jednak na razie na „optymizm”, że sztuczna inteligencja jest zdolna w pełni zastąpić ludzkie doświadczanie empatii, w najlepszym wypadku może jedynie te cechy wspomagać i uzupełniać. Na dzień dzisiejszy można raczej liczyć na to, że dzięki zdolności do ultra szybkiej analizy danych medycznych pozostawi lekarzom więcej przestrzeni do cierpliwej, współodczuwającej, a więc empatycznej rozmowy z pacjentem.
