Szócska Miklós az AI rendszerszintű lehetőségeiről és kockázatairól
Az AI forradalmasíthatja az egészségügyet, de az orvosok leépülő diagnosztikai képessége veszélyt jelenthet, mondta Szócska Miklós a Semmelweis Egyetem Egészségügyi Menedzserképző Központjának igazgatója az AIToday-nek.
A mesterséges intelligencia forradalmasíthatja az egészségügyi ellátórendszert, ám az óriási lehetőségek mellett komoly veszélyeket is rejt, amelyek az adataink kiaknázásától a diagnosztikai képességek elsorvadásáig terjednek. Szócska Miklós, a Semmelweis Egyetem Egészségügyi Menedzserképző Központjának igazgatója az AIToday-nek adott interjúban kifejtette, hogy Magyarország egyedülálló digitális infrastruktúrával rendelkezik, és az Elektronikus Egészségügyi Szolgáltatási Tér (EESZT) óriási kiugrási lehetőséget kínálhat. A szakértő szerint az AI nem csupán egy-egy kórház egyedi alkalmazásában lehet hasznos, hanem az egész ellátórendszert átható, a megelőzést és a gyógyítást egyaránt segítő összképességgé válhat. Az országosan egységes hazai digitális alapok olyan országos kiterjesztésű szolgáltatásokat tesznek lehetővé, mint a lakossági AI-alapú kockázatbecslés vagy a patológiai diagnosztikát támogató rendszerek. Az EESZT-re épülő, szuverén digitális megoldások továbbfejlesztése, az adatfúzió, valamint a fejlesztési platformok megnyitása ráadásul a gyógyszerfogyasztási adatok alapján akár járványok előrejelzését is lehetővé tenné.
A rendszerképesség eléréséhez azonban elengedhetetlen, hogy egészségpolitikai szinten felismerjék a lehetőségeket, és kritikus tömegű szakember értse meg a hazai fejlesztések jelentőségét. Ennek hiányában hatalmas mértékű adatgyarmatosítás zajlik, mivel a felhasználók és a magánszolgáltatók gyakran külföldi adatvégpontú, nyílt modelleket használnak, amelyek eltanulják a magyar orvosi nyelvet és a hazai betegek adatait. A magyar egészségügy szuverenitásának megőrzése érdekében saját motorokat kell a lakosság kezébe adni, ahelyett hogy a külföldi nagyvállalatok fejlesztéseit finanszíroznánk vagy segítenénk értékteremtéshez. A technológiai alapok már adottak, hiszen a NEAK-ban kutatószoba, az ESZFK-ban pedig mesterséges intelligencia szerverek állnak rendelkezésre, így a külső szolgáltatók támogatása helyett a hazai rendszerekre és algoritmusokra érdemes támaszkodni. Különösen igaz ez olyan területeken, mint az emlőszűrés vagy a sürgős diagnosztikai feladatok, ahol a betegbiztonsági érdekek és a hosszú várakozási idők elkerülése azonnali beavatkozást követelnek.
A mesterséges intelligencia alkalmazása a diagnosztika és a predikció mellett a menedzsmentben és a rendszeroptimalizációban is kulcsszerepet játszhat a betegutak, a mentőszolgálati kiérkezések vagy a kórházi ágyak kihasználtságának javításával. Ugyanakkor komoly veszélyt jelent a túlzott rágéptettségből fakadó tudásleépülés, amelyet az orvosi demenciához hasonló folyamatként is le lehet írni, ha az orvosok elfelejtik saját szakmai kompetenciáikat. Hosszabb távon az evolutív módon működő, egyre hatalmasabb genetikai és molekuláris adatmennyiséget feldolgozó rendszerek kontrollálhatatlanná válhatnak, és a felelőtlen paraméterezés révén globális zavarokat is okozhatnak. Éppen ezért a jövő egészségügyi menedzsereit és szakembereit úgy kell képezni, hogy az emberi intelligencia a gépek által még meg nem oldható feladatokra fókuszálhasson, míg az AI alkalmazását szigorúan felügyelt, ellenőrzött és biztonságos keretek között tartsák kézben.
