Primjena umjetne inteligencije u medicini nosi sa sobom značajne etičke izazove, od kojih je prvi i najvažniji pitanje privatnosti i sigurnosti podataka, kaže dr. Lemana Spahić.

Umjetna inteligencija je već integrisana u mnoge aspekte našeg života, često na načine koje, možda, ne prepoznajemo odmah, a njen utjecaj u medicini je neosporan.

Lemana Spahić je doktorica nauka iz oblasti genetike i bioinženjeringa, a osim drugog doktorata iz oblasti primjene bioinženjeringa u medicini, u svom radu fokusirana je primjenu umjetne inteligencije u medicini, s posebnim akcentom na dijagnostiku fetalnih neurorazvojnih poremećaja.

„Ključna stvar koju treba naglasiti jeste da AI (Artificial intelligence) razvojni inženjeri te naučnici poput mene ne teže tome da se u dijagnostici zamijeni ljekar, nego da razvijemo tehnologije koje mogu pružiti podršku u dijagnostici. Ove tehnologije omogućavaju ljekarima da brže i preciznije donose kliničke odluke, što u konačnici vodi ka efikasnijem tretmanu pacijenata. Vidim primjenu umjetne inteligencije u medicini kao priliku za značajan napredak u zdravstvenim uslugama, čime se poboljšava zdravstveni ishod za cijelu populaciju“, kaže dr. Lemana Spahić.

Naša sagovornica svoje obrazovanje sticala je u Bosni i Hercegovini, Srbiji, Grčkoj i Italiji te je najmlađa članica Internacionalne akademije nauka i umjetnosti u Bosni i Hercegovini gdje je i voditeljica Razreda za mlade naučnike.

Koji su konkretni primjeri kako umjetna inteligencija pomaže u medicini?

– Umjetnu inteligenciju u medicini možemo zamisliti kao pomoćnika ljekarima u donošenju odluka, koji u svojoj bazi podataka sadrži desetine hiljada, pa čak i milione, podatkovnih tačaka na osnovu kojih pruža prijedlog dijagnoze. Jedan od najjasnijih primjera primjene umjetne inteligencije u medicini je obrada medicinskih slika. Tradicionalno, ljekari su morali provoditi sate analizirajući slike kako bi utvrdili prisustvo maligniteta, a zatim bi te iste slike slali konziliju ljekara na dodatnu potvrdu dijagnoze. Ovaj proces bi u nekim slučajevima mogao trajati nekoliko dana, a u kompleksnijim situacijama čak i mjesecima.

Primjenom umjetne inteligencije, sistemi trenirani na velikom broju slika karakterističnih za određene vrste maligniteta mogu automatski prepoznati sumnjive regije i ponuditi interpretaciju slike. Ljekar zatim pregleda i potvrđuje ove rezultate, što značajno ubrzava proces dijagnostike i smanjuje mogućnost ljudske greške. Pored ove složene primjene, postoje i mnogi drugi primjeri gdje umjetna inteligencija pokazuje svoju vrijednost, od algoritama za dijagnostiku različitih bolesti na osnovu konvencionalnih pretraga, do sistema za upravljanje medicinskom opremom, čime se dodatno unapređuje efikasnost i tačnost medicinskih postupaka.

Kako izgleda primjena umjetne inteligencije u fetalnoj neurologiji?

– S ponosom mogu reći da je rad mog tima među pionirima u primjeni umjetne inteligencije u fetalnoj neurologiji. Dok su prethodni radovi koristili vizualizaciju fetalnog mozga za određivanje stadija razvoja ili procjenu njegovog stanja, naš projekt donosi prvi sveobuhvatan alat za procjenu rizika od neuroloških poremećaja kod fetusa. Ovaj pristup otvara vrata ranoj intervenciji, što može napraviti ključnu razliku između zdravog i bolesnog djeteta, a kasnije i odrasle osobe.

Naš TRueAId sistem temelji se na KANET testu koji je zlatni standard za procjenu neurološkog razvoja fetusa. KANET, kao i sam TRueAId, zasnivaju se na monitoringu fetalnih pokreta, koristeći tehnologiju četverodimenzionalnog ultrazvuka, pružajući detaljan uvid u neurološki razvoj fetusa. Naš sistem je treniran na više od 10.000 slika i postigao je izuzetne rezultate u tačnosti prepoznavanja i analize različitih fetalnih pokreta. Sljedeći korak je potpuna automatizacija cijelog KANET testa, čime ćemo omogućiti procjenu rizika od neurorazvojnih poremećaja svim porodicama širom svijeta. Ovaj napredak bi mogao značajno unaprijediti preventivnu medicinu i pružiti bolju šansu za zdrav razvoj budućih generacija.

Koji su to etički izazovi primjene umjetne inteligencije u medicini?

– Primjena umjetne inteligencije u medicini nosi sa sobom značajne etičke izazove, od kojih je prvi i najvažniji pitanje privatnosti i sigurnosti podataka. S usvajanjem EU AI Act-a postavljeni su jasni okviri i stroga pravila koja moraju biti ispoštovana kako bi AI rješenja mogla biti implementirana u praksi. U ovom kontekstu, GDPR (Opća uredba o zaštiti podataka) igra ključnu ulogu jer osigurava zaštitu privatnosti i ličnih podataka građana Europske unije, zahtijevajući od organizacija da budu transparentne i odgovorne u upravljanju podacima. Iako ova regulativa tek treba biti potpuno implementirana u Bosni i Hercegovini i zemljama zapadnog Balkana, njeno provođenje će značajno smanjiti rizike povezane s primjenom umjetne inteligencije u medicini.

Osim pitanja privatnosti, postoji i etička dilema vezana za autonomiju pacijenta. Upotreba umjetne inteligencije može smanjiti ulogu ljekara u procesu donošenja odluka, što može utjecati na mogućnost pacijenata da aktivno učestvuju u odabiru liječenja. Ovaj izazov se može djelimično ublažiti primjenom principa “trustworthy AI” i “explainable AI”, koji naglašavaju važnost transparentnosti u funkcionisanju AI algoritama, omogućavajući ljekarima i pacijentima da razumiju kako se donose odluke i time zadrže povjerenje u dijagnostički proces.

Na šta ste najviše ponosni u dosadašnjem radu?

– Ako bih morala izdvojiti jedan ključni trenutak u karijeri, to bi svakako bila odbrana doktorske disertacije. Međutim, ono na što sam zaista ponosna su svi oni naizgled mali, ali presudni koraci koji su me vodili do ovog trenutka. Ponosna sam što sam uspjela ostati dosljedna sebi i svojim ciljevima, unatoč svim preprekama i izazovima na koje sam nailazila. Nije bilo lako, ali nikada nisam dopustila da me neuspjesi ili sumnje pokolebaju. Posebno sam ponosna što mlađe generacije u meni prepoznaju uzor. U tom kontekstu, često se prisjetim izreke “nije znanje znanje znati, već je znanje znanje dati.” Ako sam uspjela motivisati barem jednu osobu da se posveti nauci i vrijednostima koje ona predstavlja, smatram da sam postigla mnogo više nego što sam mogla očekivati do svoje 27. godine. Ti trenuci kada shvatim da sam inspirisala nekoga da slijedi svoje snove i stremi ka višim ciljevima su oni zbog kojih osjećam najdublje zadovoljstvo u svom radu.

Kakav je odnos vlasti u zemljama regiona prema nauci i cijene li se naši naučnici?

– Ovo je pitanje koje često zahtijeva generalizovan odgovor, ali kao naučnica želim pružiti perspektivu zasnovanu na mjerljivim pokazateljima i ličnom iskustvu. Trenutno radim kao Marie Sklodowska Curie (MSCA) istraživačica u ranoj fazi karijere u okviru DECODE ITN projekta, u istraživačko-razvojnom centru za bioinženjering, BioIRC u Srbiji. MSCA je jedna od najprestižnijih pozicija za mlade istraživače, a konkurencija za svaku poziciju je izuzetno visoka. Iz iskustva mogu reći da je nauka univerzalna i da ne poznaje granice nacionalnosti, niti vrednovanje prema mjestu porijekla. Ono što se zaista cijeni su mjerljivi indikatori nečijeg naučnog doprinosa, kao što su broj objavljenih radova, H-indeks, konkretno projektno iskustvo i tehničke vještine. Tokom selekcijskog procesa za MSCA projekat, ove naučne reference bile su ključne.

Ponosna sam što mogu reći da sam u toj konkurenciji, kao izrazito mlada osoba sa samo 25 godina, uspješno nadmašila kandidate ne samo iz zemalja Europske unije, već i iz vrlo razvijenih zemalja Istoka. Na osnovu ovog iskustva, mogu reći da se na regionalnom i globalnom nivou naučni doprinos i kvalitet prepoznaju i cijene, bez obzira na porijeklo. Iako, možda, postoje izazovi i varijacije u pristupu vlasti prema nauci u različitim zemljama regiona, nauka kao disciplina ima svoje univerzalne standarde i kriterije koji omogućavaju da se pravi talenti prepoznaju i nagrade na globalnoj sceni.

Koliko u regionu pratimo trendove kada je riječ o primjeni umjetne inteligencije u medicini i kakva su Vaša očekivanja u budućnosti, na čemu trebamo raditi?

– Kao i u mnogim drugim oblastima primjene naprednih tehnologija Bosna i Hercegovina, nažalost, zaostaje za zemljama regiona u formalnoj primjeni umjetne inteligencije u medicini. Ipak, tim Verlab Instituta, čiji sam i ja član, aktivno radi na razvoju algoritama umjetne inteligencije s primjenom u zdravstvu. Pionirska rješenja za predikciju performansi medicinskih uređaja i dijagnostiku različitih bolesti plod su rada našeg tima. Nažalost, konkretna primjena ovih rješenja u zdravstvenim institucijama morat će sačekati dok cjelokupni zdravstveni sistem ne bude digitalizovan na pravi način. Umjetna inteligencija, kao ključna komponenta Industrije 5.0, ne može funkcionisati u svom punom kapacitetu bez potpune implementacije digitalizacije u zdravstvu.

Ipak, moja očekivanja su optimistična. Vjerujem da će napredak u ovom polju biti strelovit, naročito jer su se Bosni i Hercegovini ove godine otvorile nove prilike i fondovi Europske unije, koji posebno naglašavaju primjenu umjetne inteligencije u zdravstvu. Ono na čemu svi zajedno, kao društvo, trebamo raditi jeste podizanje svijesti o realnim benefitima umjetne inteligencije. Time ćemo smanjiti skepticizam prema implementaciji ovih rješenja u praksi i omogućiti brži napredak i širu primjenu u našim zdravstvenim ustanovama.

(TIP/Izvor: Al Jazeera/Autor: Jasmin Alibegović)