Читати книгу - "Пришестя роботів: техніка і загроза майбутнього безробіття"

Коли ж методи застосування штучного інтелекту в медицині удосконаляться настільки, що цифрові системи зможуть стати повноцінними порадниками, здатними надавати висококваліфіковану незалежну консультацію, прогресивні технології дозволять також обмежити високі витрати, пов’язані з необхідністю компенсації наслідків неминучих лікарських помилок. Значна частина лікарів часто практикує так звану перестрахувальну медицину і вдається до всіляких аналізів і тестів з метою захиститися від можливих судових позовів. Задокументована незалежна думка системи штучного інтелекту, навченої найкращим практичним стандартам, зможе забезпечити лікарям таку собі зону безпеки для захисту від потенційних претензій. У результаті можна буде зекономити на непотрібних медичних тестах і знімках, а також знизити суми внесків для страхування професійної відповідальності[26].

Зазираючи у віддалене майбутнє, можна легко уявити, що штучний інтелект справить дійсно революційний вплив на спосіб надання медичних послуг. Якщо машинам вдасться продемонструвати свою спроможність ставити точний діагноз і пропонувати ефективні методи лікування, то, можливо, у лікаря відпаде потреба контролювати стан кожного пацієнта при кожній зустрічі.

У своєму коментарі, написаному для Washington Post невдовзі після тріумфальної перемоги системи Watson у телегрі «Ризикуй!», я припустив, що, імовірно, зрештою з’явиться можливість створити новий клас медичних фахівців: індивідів з чотирирічною вищою освітою або ступенем магістра, навчених, головним чином, спілкуватися з пацієнтами та оглядати їх, а потім передавати зібрану інформацію до стандартизованої діагностично-лікувальної системи [10]. Ці недорогі лікарі-практики нового зразка вмітимуть брати на себе велику кількість рутинних клінічних випадків, і їх можна буде використовувати як допоміжний персонал для прийому пацієнтів, кількість яких постійно зростає, з такими хронічними захворюваннями, як діабет і ожиріння.

Зрозуміло, що лікарі чинитимуть опір напливу цих менш ква­ліфікованих конкурентів.[27] Одначе реальність полягає в тому, що більшість випускників медичних ВНЗ не надто зацікавлена в тому, щоб працювати сімейними лікарями, і ще менше зацікавлена можливістю працювати на селі. Різні дослідження прогнозують нестачу приблизно 200 тисяч лікарів протягом наступних п’ятнадцяти років, оскільки старші лікарі вийдуть на пенсію. А внаслідок ухвалення Закону про доступне медичне обслуговування до системи медичного страхування додасться 32 млн нових пацієнтів, а старіюче населення потребуватиме серйознішого медичного догляду [11]. Найгострішою ця нестача буде серед лікарів-терапевтів, оскільки випускники медичних ВНЗ, зазвичай обтяжені великими боргами зі студентських кредитів, здебільшого намагаються влаштуватися на більш вигідні посади.

Ці нові лікарі-практики, навчені користуватися стандартизованими системами штучного інтелекту, що міститимуть в собі значну частину тих знань, які лікарі, зазвичай, набувають протягом майже десятилітнього курсу інтенсивного навчання, зможуть займатися рутинними випадками, водночас відсилаючи до лікарів-терапевтів тих пацієнтів, які потребуватимуть більш спеціалізованого діагностування й лікування. Випускники ВНЗ отримають великі переваги від можливого нового й привабливого кар’єрного шляху, особливо з огляду на те, що розумне програмне забезпечення дедалі більше скорочує можливості знайти роботу в інших сферах ринку праці.

У деяких напрямах медицини, особливо в тих, що не потребують прямого спілкування з пацієнтами, прогрес у сфері штучного інтелекту неодмінно спричиниться до різкого підвищення продуктивності і, в підсумку, можливо, до повної автоматизації. Наприклад, рентґенологів навчають тлумачити зображення, отримані в результаті різних медичних сканограм. Технологія обробки зображень та їх розпізнання прогресує швидкими темпами, і невдовзі зможе відібрати у рентґенологів їхню традиційну роль. Комп’ютерні програми вже вміють розпізнавати людей на фотографіях, розміщених у Facebook, і навіть допомагають ідентифікувати потенційних терористів у аеропортах. У вересні 2012 року Управління з контролю якості харчових продуктів і лікарських засобів США видало дозвільні документи на автоматизовану ультразвукову систему для сканування жінок на наявність у них раку молочних залоз. Цей пристрій, сконструйований компанією U-Systems, Inc., призначений сприяти виявленню раку в тих 40 % жінок, щільна тканина молочних залоз яких робить стандартну мамографію неефективною. Рентґенологам все одно доведеться інтерпретувати ці зображення, але наразі на це вони витратять усього лишень три хвилини порівняно з двадцятьма–тридцятьма хвилинами на інтерпретацію зображень, отриманих стандартним методом обстеження за допомогою ручного ультразвукового пристрою [12].

Автоматизовані системи зможуть також надавати кваліфіковану незалежну консультацію. Дуже ефективний — але недешевий — метод підвищення показника виявлення раку полягає в тому, що два рентґенологи читають кожне мамографічне зображення окремо, а потім досягають консенсусу з тієї чи іншої потенційної аномалії, виявленої кимось із двох лікарів. Такий прийом «подвійного прочитання» забезпечує значне підвищення ймовірності виявлення раку, а також різке зменшення числа пацієнтів, яких доводиться повторно викликати для подальшого обстеження. Автори одного дослідження, опублікованого 2008 року в New England Journal of Medicine, виявили, що роль другого лікаря зможе виконувати машина. Коли рентґенолог працює в парі з комп’ютеризованою системою виявлення, то отримані результати є не гіршими за ті, коли тлумаченням зображень займаються двоє лікарів [13].

Дослідження патологій — іще один напрям, куди вже почав проникати штучний інтелект. Щороку понад 100 млн жінок у всьому світі здають мазок з шийки матки на онкоцитологію. Згідно з цим тестом, клітини з шийки матки наносять на предметне скло мікроскопа, а потім лаборант або лікар досліджує їх на наявність ознак злоякісної пухлини. Це — трудомісткий процес, де вартість одного тесту може сягати 100 доларів. Однак багато діагностичних лабораторій нині починають