A mesterséges intelligencia használata nem a jövő, hanem a jelen. A technológia már – gyakran észrevétlenül – beépült a mindennapjainkba, így az orvosi rendelőkben is teret nyert az alkalmazása. Ez az onkológiára különösen igaz. A mesterséges intelligencia nem veszi át az orvos helyét, de segítheti a munkáját: gyorsítja az adatelemzést, segít kiszűrni az apró elváltozásokat, előre jelezheti, hogy egy daganat várhatóan hogyan viselkedik vagy melyik kezelésre reagálhat nagyobb valószínűséggel jobban.
Hogyan „gondolkodik” az algoritmus?
– A mesterséges intelligencia lényege, hogy hatalmas adathalmazokat tud feldolgozni, ezekből mintázatokat azonosítani, következtetéseket levonni. Ezáltal képes egyre pontosabb elemzéseket és előrejelzéseket adni – magyarázta Furka Andrea. Hozzátette: fontos ugyanakkor megérteni, hogy a mesterséges intelligencia nem gondolkodik, nem értelmez, hanem statisztikai összefüggéseket keres, abból elemez. Például a nyelvi modellek az alapján írnak verset is, hogy kiszámolják melyek azok a szavak, amelyeket valószínűleg egymás mellé kell tenni.
– Az orvosok nem engedhetik át a döntéshozatalt egy algoritmusnak. Előfordulhat ugyanis az is, hogy a mesterséges intelligencia téves következtetésre jut. Ezt hívják „hallucinációnak”, amikor egyértelműen, de tévesen állít valamit. Ezért fontos, hogy a fejlődés ellenére mindig az emberi tudás és felelősség maradjon a döntések alapja – figyelmeztet Furka Andrea. Az új technológia akkor lehet igazán hasznos, ha eszközként használják: segíthet folyamatokat gyorsítani, adatokat feldolgozni, elemezni, de az orvosi felelősség nem helyettesíthető. Az onkológus szerint az előnye, hogy időt szabadíthat fel az orvos számára: miközben a gép rendszerezi a leleteket vagy nyomon követi a laborértékek változását, az orvos több figyelmet fordíthat a beteggel való kapcsolatra.
Térnyerés az onkológiában
Dr. Furka Andrea
A mesterséges intelligencia az onkológiai betegellátás szinte minden szakaszában megjelenhet: a szűréstől kezdve a diagnózison, kezelési döntések előkészítésén át az utánkövetésig. A képalkotó diagnosztikában a gépi tanulás és a mélytanulás módszerei révén például daganatos és nem daganatos felvételek sokasága alapján „megtanulhatja”, hogy egy új képen mi utalhat daganatra. Ha egy adatbázis egymillió CT-felvételt és azok orvosi értékelését tartalmazza, akkor a következő, egymillió-egyedik felvételnél a mesterséges intelligencia nagy valószínűséggel azonnal felismeri a gyanús elváltozást. – A „gépi látás” nagyságrendekkel több árnyalatot képes megkülönböztetni, mint az emberi szem, ezáltal képes felismerni olyan elváltozásokat is, amelyeket a radiológus esetleg nem venne észre. Ez különösen fontos lehet a korai felismerésnél, illetve a daganatok kiterjedésének pontos megítélésében – magyarázta Furka Andrea.
Magyar példa is van: a MIA (Mammography Intelligent Assistant) egy olyan döntéstámogató szoftver, amely a mammográfia képeit elemzi, segíti a radiológust. Működnek olyan algoritmusok, amelyek segítenek, hogy például egy PET-CT-n látható kóros nyirokcsomó inkább gyulladásos vagy daganatos. Az endoszkópos vizsgálatok során is képes felismerni polipokat, segíthet az orvosnak eldönteni, mely elváltozásokból kell mintát venni. A patológiai diagnosztikában szintén teret nyer a digitális értékelés.
A kezelések személyre szabásában is ott az új technológia, amely segítheti az onkológiai munkacsoport (onkoteam) megbeszéléseket is. A molekuláris diagnosztika, a daganatok genetikai profiljának elemzése hatalmas adatbázisokat eredményez – ezek értelmezésében már elengedhetetlen a mesterséges intelligencia.
Sok százezer beteg már megismert leletei és a nemzetközi szakirodalom legfrissebb eredményeinek követése alapján képes következtetéseket levonni, olyan összefüggéseket is felismerve, amelyeket egyetlen orvos nem lenne képes egyedül átlátni. Léteznek olyan előrejelző (predikciós) modellek is, amelyek révén eldönthető, hogy adott beteg profitál-e például a kemoterápiából, ezt emlőrák és prosztatarák esetén is használják már. A cél az, hogy a beteg csak akkor kapjon intenzív kezelést, ha annak valóban lehet előnye a számára – ezzel elkerülhető a csak mellékhatásokat okozó túlkezelés.
A gyógyszerkutatásban, új gyógyszerjelölt molekulák klinikai vizsgálatainak tervezésében is helye van a technológiának nemcsak orvosok, hanem adattudósok, szoftverfejlesztők, etikai szakértők részvételével.
Kritikával kell kezelni a válaszokat
A mesterséges intelligencia egyes formái ma már bárki számára elérhetők. Az interneten működő nyelvi modellek, kérdezz-felelek rendszerek, képfelismerő algoritmusok segítségével a betegek is próbálkoznak leleteik értelmezésével, tüneteik hátterének megértésével, sőt, akár mások tapasztalatainak feldolgozásával is. Ezek az eszközök hasznosak lehetnek, ha a felhasználó tisztában van a korlátaikkal.
A probléma ott kezdődik, ha valaki a mesterséges intelligenciát orvosi vélemény helyett használja. Ezek a rendszerek ugyanis nem ismerik az adott beteg egyéni állapotát, előzményeit, nem látják a teljes képet. Egy mesterséges intelligencia alapú válasz lehet tájékozódási pont, de nem helyettesítheti a személyes konzultációt. Emellett az algoritmusok előfordulhat, hogy pontatlan vagy elavult információkra épülnek, és a válaszaik magabiztos megfogalmazása félrevezető biztonságérzetet adhat vagy épp elbizonytalaníthat.
Fontos tehát tudni, hogy a laikusok által is hozzáférhető eszközök nem a döntéshozatalra, hanem a tájékozódásra szolgálnak. Lehetnek segítségül abban, hogy egy beteg felkészültebben érkezzen meg a kezelőorvoshoz – de nem válthatják ki a vizsgálatokat, az orvos-beteg kommunikációt. Az orvosi döntések komplexitása, az egyéni tényezők sokfélesége miatt a mesterséges intelligencia ebben a formájában kiegészítő, nem pedig irányadó szerepet tölthet be.
Egy beteg nemcsak adatokból áll
A mesterséges intelligencia akkor működik jól az egészségügyben, ha pontos, rendszerezett és nagy mennyiségű adatokhoz fér hozzá. Ilyenek a már említett képalkotó vizsgálatok eredményei, a patológiai leletek vagy a laboratóriumi adatok. De az onkológiai betegút ennél összetettebb: egyéni kockázatok, társbetegségek, életmódbeli tényezők, a betegek élethelyzete, a családi háttér, sőt a lelkiállapot is befolyásolja a döntéseket. A mesterséges intelligencia ezeket egyelőre nem tudja minden esetben értelmezni, ezért teljes automatizálásról nem beszélhetünk – a jelenleg használt modellek döntéstámogató eszközként működnek.
A mesterséges intelligencia tehát nem veszi át az orvos helyét, de megváltoztatja az orvoslás menetét. A cél nem az, hogy kevesebb orvosra legyen szükség, hanem az, hogy az orvos több időt tudjon a betegre fordítani. Az algoritmusok segíthetnek a monoton, időigényes adminisztrációban, előzetes értékelésekben, az adatok strukturálásában. A mesterséges intelligencia algoritmusai adatokból dolgoznak, de a döntéseket olyan emberek hozzák meg, akik értik, hogy a számok mögött mindig egy élet, egy sors, egy érző ember áll. Szükség van az orvos emberi tapasztalatára, értékítéletére és empátiájára – mert minden beteg egyedi személyiség és nemcsak adatok halmaza.
A digitális iker egy olyan virtuális másolat, amely egy adott betegről gyűjtött összes adat – például képalkotó vizsgálatok, laborleletek, genetikai profil, kórtörténet – alapján épül fel. Ez a digitális modell lehetőséget ad arra, hogy különböző kezelési lehetőségeket próbáljanak ki rajta anélkül, hogy a valódi beteg szervezetét érnék beavatkozások. A digitális iker segítségével például egy daganatsebész előre megtervezheti a műtétet: a betegről készült valósághű virtuális modellen végigpróbálhatja, hogy a daganat eltávolítása hogyan érintené a környező szerveket, idegeket vagy ereket, ezáltal pontosabb, biztonságosabb beavatkozást végezhet akkor, amikor már a valódi műtét következik. Ez a módszer jelenleg még kísérleti fázisban van, de a jövőben segíthet személyre szabottabbá, biztonságosabbá és eredményesebbé tenni az onkológiai kezeléseket. A cél az, hogy a beavatkozások hatását előre modellezzék, így a valódi terápiás döntések minél megalapozottabbak legyenek.
A cikk a Rákgyógyítás Magazin 63., 2025/1-2. számában jelent meg, szerző: B. Papp László. A hirdetések nélküli országos magazin negyedévenként 15 ezer példányban jut el az onkológiai centrumokba. A Magyar Klinikai Onkológiai Társaság tudományos partnerségével, az Alapítvány a Daganatos Betegek Gyógyításáért és Rehabilitációjáért kiadásában megjelenő ingyenes lap a tévhitek ellen küzd, s olyan témákat dolgoz fel, amelyek meghatározzák a rákbetegek mindennapjait: kezelések, terápiás lehetőségek, mellékhatások csökkentése, klinikai kutatások, a betegség lelki vonatkozásai, példaadó betegtörténetek.
