Ütlematagi selge, et meditsiin areneb tänapäeval väga edukalt. Möödunud on küsitava anesteesia ja eksperimentaalse kirurgia päevad. Õpime üha enam selle kohta, mida haigused kehaga teevad ja kuidas neid ravida. Aga kas selles osas saame paremaks saada? Muidugi. Mõned haigused ajavad arste endiselt segadusse. Patsiendid kannatavad. Mõnes kohas on see paranenud, mõnes kohas mitte.
Kui teie arst külastab teid, kasutab ta tõenäoliselt stetoskoopi. Ta mõõdab mansetiga vererõhku. Asjad, mis olid 100 aastat tagasi, on nende esmakohtumisel endiselt peamine diagnostiline tööriist,”ütles Vinod Kosla Singularity ülikooli korraldatud eksponentsiaalse meditsiini konverentsil.
Ettevõtja, leiutaja ja tehnoloogina asutas Kosla Sun Microsystemsi. Täna investeerib tema ettevõte Khosla Ventures ja aitab tehnoloogiaettevõtetel kasvada.
Kui Kosla vaatab tervishoiuteenuste tulevikku kümneks või 15 aastaks, näeb ta meditsiinimaastikku, kus on hõivatud pigem andmete näljaste algoritmidega nagu Google'i AlphaGo, mitte arstidega, kellega oleme harjunud.
"Meditsiin on praktiliselt paranenud," ütleb Kosla. "Kuid nüüd arvan, et on aeg muuta see praktika arstiteaduseks."
Selleks peame edastama masinatele meditsiiniteadmised.
Inimesed pole loodud töötlema tohutu ja kasvava hulga terviseandmete kohta, mida uusim tehnoloogia genereerib. Terviseanduritest kuni genoomide järjestamise lõpuleviimiseni on meie maailm täis andmeid ja peagi on andmepunkte rohkem kui tähti universumis.
Milline aju suudab kogu seda teavet töödelda? Me kaotame kiiresti selle positsiooni haarde.
Reklaamvideo:
USA-s sureb vale diagnoosi, kirurgiliste vigade ja surmaga lõppenud uimastite kuritarvitamise tõttu USA-s rohkem inimesi kui liiklusõnnetustes, ütles Kosle. Mõlemal juhul lahendavad sageli inimlikud eksimused.
Varem oli probleemiks teabe puudus. Selle tühimiku täitmiseks tuginesime koolitusele, kogemustele ja intuitsioonile. Kuid järk-järgult muutub probleemiks ka liigne teave.
Kosla sõnul saab haigusi diagnoosida vaid ühe biomarkeriga - haiguse keemilise märgiga - või vaadates 300 biomarkerit. Võite vaadata patsienti enda ees ja võrrelda seda mitme teise patsiendiga, keda olete näinud, või saate skannida 100 miljoni patsiendi andmebaasi viimase saja või tuhande sarnaste sümptomitega patsiendi kohta.
Harvard, Stanford - vahet pole. Ükski arst ei saa sellega hakkama.
"Enamasti see, miks me arstide poole pöördume - diagnoosi saamiseks, dr House'i suurepärane ülevaade, retsept - langeb üha enam masinate õlgadele, jättes inimesele patsiendi ja arstiga võrreldes hoopis teise rolli," ütleb Kosla.
Kuid see meeldiks meile kõigile. Arstide vabastamine meditsiiniteabe korstnate kogumise võimatust ülesandest tähendab, et nad saavad rohkem keskenduda patsiendi hooldamisele ja tehnoloogia arengule.
Praegu on meil spetsialistid kõiges. Keegi neist ei suhtle teisega nii, nagu meile meeldiks. Kuid patsiendil on keskmiselt seitse peamist sümptomit. Kas poleks parem, kui tehisintellekt uuriks neid sümptomeid järjekindlalt ja üks arst - mitte seitse - edastaks need tulemused patsiendile?
See uus mudel pöörab tervishoiu pea peale. Selle asemel, et ekselda spetsialistilt spetsialistile, saavad patsiendid esmase konsultatsiooni arstilt või isegi õelt. See üks kontaktpunkt võimaldab patsiendil jääda oma mugavustsooni ja saada kogu vajalikku abi.
“Valime mitte kõige targema, vaid kõige hoolivama. Kui kavatsete inimesi ravida, hoolitsege nende eest, miks mitte valida kõige inimlikum lähenemine?"
ILYA KHEL
