Mindannyiunkat érint az egészségügy, épp ezért annak is érdekfeszítő volt a KÜRT Akadémia novemberi, “AI az egészségügyben” című kerekasztal beszélgetése, aki nem az orvostudomány, az adattudomány, vagy az egészségügy szakértőjeként érkezett. A KÜRT Akadémia részéről Szalóczy Nóra AI és Data Science szakértő, egészségszociológus beszélgetett Dr. Szócska Miklós egyetemi tanárral, a Semmelweis Egyetem Egészségügyi Közszolgálati Karának dékánjával, és Dr. Szigeti Krisztián biofizikussal, a Kinepict alapító-ügyvezetőjével. Mindkét meghívott vendég szakmai prezentációja meghallgatható a november 29-ei eseményről készült videófelvételen, álljon itt az ezeket követő kerekasztal beszélgetésből néhány kiragadott részlet.

Szalóczy Nóra, az est házigazdája bevezetőjében elmondta: Magyarországnak felbecsülhetetlen egészségügyi adatvagyona van, erről mégis kevesen tudnak, és csak egy nagyon szűk réteg használja ezeket az adatokat, dacára annak, hogy óriási lehetőségeket rejt mind a gyógyszerkutatás, mind a beteggyógyítás, mind a hétköznapi egészségügyi-és a betegellátás szempontjából. Parlagon hever az adatvagyon, amit nem használunk. Mi az oka ennek?

Dr. Szócska Miklós válasza:

“Magyarország egyedülállóan gazdagnak számít az adatok tekintetében és a klinikai kutatások szempontjából az adathasználati kultúráját tekintve is. Fontos megjegyezni, hogy a hazai EESZT-t megalapozó jogszabály 2013 szeptemberére készült el, ám végül csak 2015-ben fogadták el. Részben úgynevezett intézményi adatsovinizmusnak esett áldozatul egy, már akkor is adatvezérelt rendszerképességgel bíró országnak a sokkal radikálisabb ütemű fejlődése, részben pedig egy rosszul értelmezett adatvédelem-fetisizmus miatt. Kijelenthetjük, hogy 19. századi jogi kategóriákkal próbálunk 21. századi adattudományi kereteket orvosolni. Véleményem szerint érdemes lenne felszabadítani az adathasználatot, hozzáférhetővé tenni az innováció számára, így a központi adatkincsre támaszkodva, azt használva rengeteg innovatív megoldás születne, melyekkel később kereskedni is lehet a feltalálókkal közösen egy harmadik országban. Létezne egy közös közszolgálati adatkincs, ami jelenleg nincs, és patthelyzetet eredményez. A magam részéről azon vagyok, hogy ezzel kapcsolatban meggyőzzem a döntéshozókat.”

Dr. Szócska Miklós:

“A betegút-elemzésekkel és az ehhez kapcsolódó - jogilag rémálom, de gyakorlati hasznát tekintve felbecsülhetetlen értékű - beavatkozásokról néhány szóban: az OEP adatbázisra történő telepítésével és a jogviszony ellenőrzési adatcsatornával való összekötéssel már most látható lenne, hogy Covid szempontjából milyen kockázatú beteg megy be a háziorvoshoz. Egy másik algoritmussal az is láthatóvá válna, hogy Covid-szempontból nézve hány krónikus betegségtől szenvedő betegről van szó. Azt már bonyolultabb megmondani, hogy ilyen esetekben melyik oltási kombináció volt a legeredményesebb a többi hasonló helyzetű beteg esetében, de a technológia mai állása szerint ez sem lehetetlen. A Rényi Matematikai Intézet csapata dolgozik egy általános anomália kutató algoritmuson, és döbbenetes eredményeik vannak. Az egyik kollégám csak statisztikai módszereket használva, csak a betegek gyógyszerfogyasztási adataiból 83%-os valószínűséggel meg tudja mondani, ki fog meghalni egy éven belül. Mindezt a retrospektív adatbázisunkból, ami egyelőre csak 25%-os szenzitivitású.

Ez azt is jelenti, hogy az adatokat felhasználva tudjuk jelezni a háziorvosoknak, hogy a praxisában lévő betegek közül ki az a 24 páciens, akire a következő negyedévben mindenképpen fokozottan kell figyelni és adott esetben beavatkozni, hogy javuljanak a túlélési esélyei. Statisztikai módszerekkel, pusztán a gyógyszerfogyasztási adatokból ez már lehetséges. Minél több szempontból, vagy minél több kontextuális információból tudunk predikciókat megadni, annál nagyobb az esélye annak is, hogy valós időben tudjunk beavatkozni a betegek sorsába. Dolgozunk ezen."

Dr. Szigeti Krisztián a generatív AI helyéről, előnyeiről, hátrányairól:

"A generatív AI lehetőségeit, előnyeiről és hátrányairól alkotott véleményemet kicsit messzebbről kezdeném: Stanislaw Lem Summa Technologiae-ből vett 1964-es idézete pont erről szólt („Fékezné a tudomány további fejlődését, ha a szellemi munka terén nem hajtanánk végre ugyanazt a fordulatot, amely a testi munka terén a legutóbbi két évszázad folyamán bekövetkezett."). Korábban attól féltünk, hogy a robotok elveszik-e a manuális munkákat. Az AI a gondolkodós munkák egy részét fogja elvenni. Azt gondolom, nem kell félni tőle, de az már most egyértelműen látható, hogy hatalmas változást fog okozni - de nem úgy, ahogy gondoljuk. Véleményem szerint olyan szimbiotikus rendszer fog kialakulni, mintha az életnek egy másik szintje lenne, amit mi alkottunk, és lesz egy másik szintje is előbb-utóbb. Egy nagy nyelvi modellnek nincs önálló élete, de ha életre keltjük és kommunikálunk vele, akkor teljesen más szintekre kerül az egész működése. Olyan változások fognak bekövetkezni, amire nem is számítunk, és ami az egész életet megváltoztathatja a Földön.”

Dr. Szócska Miklós a generatív AI-ról:

"Létrehoztunk egy evolutív rendszert, és nagyon észnél kell lennünk. Muszáj használni, muszáj minél közelebbről és pontosabban megismerni. Biotechnológiai megközelítésből nézve egyszerre tudok életet menteni, vírust szelídíteni, de akár vírust vadítani is - sok mindenre használhatom. A végtelen lehetőségek mellett sajnos végletes veszélyei vannak - személy szerint a legrosszabbra készülök lelkileg."

Dr. Szigeti Krisztián a generatív AI-val kapcsolatosan:

“Manapság a rendszer egyrészt a klinikai vizsgálatok adataiból dolgozik, valamint tudományos cikkekből. Azt hiszem, éppen ez a probléma. Az elmúlt évtizedek tendenciája az volt, hogy publikálni kell, de sok olyan publikáció született, ami nem volt megfelelő szakmaisággal körüljárva, vagyis egyes kutattásokat soha senki nem reprodukált. Ez nem szándékosan alakulhatott így, de tény, hogy ez zajlott. Ma pedig ebből a tudásból tanul az AI, ami óhatatlanul azt vonja maga után, hogy géptől tanul a gép, és a végén egy teljesen fals dolog fog kisülni az egészből.”

Dr. Szigeti Krisztián

"Felkapottá vált a személyre szabott orvoslás. Mint tudjuk, Magyarország élen jár a daganatos megbetegedések számában. Vannak olyan terápiás eljárások, melyek során izotópokat használunk kezelésre. Ez azért jó, mert a daganatokra tökéletesen lehet célozni, emiatt sokkal hatékonyabb és kíméletesebb, mint egy általános kemoterápia, ami ezzel ellentétben mindent szétroncsol a daganatos sejtek környezetében is. Ma már képesek vagyunk olyan molekulát létrehozni, melyet a megfelelő izotóppal ellátva tökéletesen lehet lokalizálni, így csak ott sugárzik, ahol szükséges. Ezekhez a módszerekhez passzolnak a képalkotó megoldások, ami abból a szempontból nagy fejlődés hiszen itthon is készen állunk a megfelelő kezelésekre. Sok ötletem van, milyen molekulákat lenne érdemes létrehozni a továbbiakban. Ezek egyelőre kísérleti fázisban lévő dolgok, de a mesterséges intelligencia rohamtempóban tudja meggyorsítani a folyamatokat, és ez fantasztikus előrelépés nemcsak a kutatási szempontból."

Szakértőink idézetei csak kiragadott részletek. Szó esett még többek közt a világszintű, valamint az európai adatgyarmatosítás jelenségéről, az AI által 21 nap alatt beazonosított gyógyszerjelöltről, ami óriási előrelépés, felmerült a szingularitás kérdése is, és szóba került az okosóra is.