Mayo Clinic testuje sztuczną inteligencję do wczesnego wykrywania raka trzustki

Mayo Clinic, jeden z najbardziej rozpoznawalnych szpitali na świecie, prowadzi obecnie badania kliniczne nad systemem sztucznej inteligencji, który ma wykrywać raka trzustki na wiele lat przed postawieniem typowej diagnozy. To jedno z około 150 narzędzi AI działających już w placówce, od analizy dokumentacji pacjentów po przewidywanie zaburzeń rytmu serca.

Wyścig z czasem w onkologii

Rak trzustki należy do nowotworów o najgorszym rokowaniu, głównie dlatego, że objawy pojawiają się późno, gdy choroba jest już zaawansowana. Pięcioletnie przeżycie sięga w tej chorobie zaledwie około 9 procent, co czyni wczesne wykrycie kluczowym czynnikiem ratującym życie. Zespół Mayo Clinic testuje algorytm, który ma analizować dane pacjentów i wskazywać osoby zagrożone chorobą na długo przed pojawieniem się typowych objawów klinicznych.

Dr Matthew Callstrom, radiolog i dyrektor medyczny programu AI generatywnego w Mayo Clinic, podkreśla, że korzyść dla konkretnych pacjentów może być ogromna. Model nie zastępuje diagnostyki obrazowej ani decyzji lekarza, ale ma wskazywać, kogo warto zbadać dokładniej i szybciej, zanim choroba przejdzie w stadium nieoperacyjne.

Dla pacjentów, których faktycznie zidentyfikujesz, to może zmienić życie - dr Matthew Callstrom, radiolog, dyrektor medyczny programu AI generatywnego w Mayo Clinic

Sto pięćdziesiąt modeli w jednym szpitalu

Poszukiwanie raka trzustki to tylko jeden z elementów znacznie szerszego programu. Mayo Clinic ma obecnie wdrożonych około 150 modeli sztucznej inteligencji pracujących w tle codziennej opieki klinicznej. Część z nich analizuje zapisy rytmu serca pod kątem ryzyka migotania przedsionków, inne wspierają pielęgniarki w prowadzeniu dokumentacji podczas wizyt.

Narzędzie o nazwie Record Time analizuje historię choroby pacjenta, porządkuje dokumenty chronologicznie i generuje zwięzłe podsumowania, zanim lekarz wejdzie do gabinetu. Dr Alexander Ryu przyznaje, że oszczędza mu to od pięciu do trzydziestu minut przygotowania do wizyty, w zależności od złożoności przypadku. Osobny system nasłuchuje rozmów podczas konsultacji i automatycznie tworzy notatki, co ogranicza czas poświęcany na dokumentację o ponad połowę.

Partnerstwo z Microsoftem i Scale AI

Skala projektu wymagała współpracy z zewnętrznymi partnerami technologicznymi. Mayo Clinic korzysta z infrastruktury i modeli dostarczanych między innymi przez Microsoft oraz Scale AI, trenując systemy na milionach stron zanonimizowanej dokumentacji medycznej zgromadzonej przez dekady działania szpitala.

Jason Droege, dyrektor generalny Scale AI, zwraca uwagę, że przy wdrażaniu systemów w opiece zdrowotnej priorytetem musi pozostać jakość leczenia, a dopiero potem tempo wdrożenia. To rozróżnienie ma znaczenie, bo błędna rekomendacja algorytmu w kontekście medycznym niesie inne ryzyko niż w większości innych zastosowań AI.

Spór o prywatność danych

Rozwój programu nie obył się bez kontrowersji. Była dyrektorka operacji badawczych szpitala, Traci Tamiko Eto, pozwała Mayo Clinic, podnosząc zastrzeżenia dotyczące sposobu nadzorowania systemów AI oraz ochrony prywatności pacjentów, których dane trafiają do modeli. Szpital odpowiada, że stawia na odpowiedzialny rozwój technologii z wbudowanymi mechanizmami bezpieczeństwa i przejrzystości.

Spór pokazuje napięcie, przed którym stoi cała branża zdrowotna: dane pacjentów są niezbędnym paliwem dla skutecznych modeli diagnostycznych, ale ich wykorzystanie budzi pytania o zgodę, kontrolę i odpowiedzialność w razie błędu systemu.

Co to znaczy dla Polski

Polskie szpitale dopiero doganiają skalę wdrożeń widoczną w amerykańskich ośrodkach akademickich. Dane Centrum e-Zdrowia pokazują, że odsetek polskich placówek korzystających z narzędzi AI wzrósł z 6,5 do 13,2 procent w ciągu roku, a pojedyncze projekty, jak analiza zdjęć RTG w szpitalu w Wadowicach, dopiero wchodzą do rutynowej pracy.

Przykład Mayo Clinic pokazuje, w jakim kierunku może pójść rozwój, gdy AI przestaje być pojedynczym narzędziem pilotażowym, a staje się warstwą obecną w dziesiątkach procesów jednocześnie, od onkologii po dokumentację. To także sygnał, że pytania o nadzór nad danymi i odpowiedzialność prawną, które w Polsce dopiero się pojawiają, w największych ośrodkach medycznych na świecie już trafiają do sądów.