Na panelu „Primjena AI u obrazovanju, zdravstvu i drugim djelatnostima“, učesnici odnosno stručnjaci iz različitih oblasti govorili su o uticaju i potencijalu vještačke inteligencije u Crnoj Gori. Oni su istakli važnost etičke upotrebe tehnologija, jačanje digitalnih vještina i stvaranje institucionalnih pretpostavki za širu primjenu vještačke inteligencije u različitim sektorima.

ŽDRALEVIĆ: VJEŠTAČKA INTELIGENCIJA POSTAJE NEZAMJENJIV ALAT U MOLEKULARNOJ ONKOLOGIJI

Dr Maša Ždralević, naučna saradnica Instituta za napredne studije i šefica Laboratorije za molekularnu medicinu Medicinskog fakulteta UCG, istakla je da savremena molekularna onkologija ulazi u fazu snažne integracije sa vještačkom inteligencijom, posebno u oblastima rane detekcije i personalizacije terapije za oboljele od karcinoma.

Kao molekularni biolog, dr Ždralević se bavi proučavanjem mehanizama koji stoje u osnovi razvoja i agresivnosti tumora, uključujući metaboličko reprogramiranje ćelija raka. Kako objašnjava, promjene u metabolizmu tumora mogu ukazati na njegovu sposobnost metastaziranja, a analize poput tečne biopsije i mikro-RNK profila predstavljaju sve značajnije komplementarne alate postojećim metodama ranog otkrivanja.

„Danas je već jasno da vještačka inteligencija nije samo predmet spekulacije – razvijeni modeli i algoritmi pomažu u obradi podataka koje mi generišemo u laboratoriji. Integracija širokih omičkih skupova podataka, poput transkriptomike, proteomike, metabolomike i lipidomike, sa kliničkim i demografskim informacijama, omogućava otkrivanje obrazaca koje ljudsko oko ne može da uoči“, kazala je ona.

Poseban izazov, navodi Ždralević, predstavlja analiza metaboloma – trenutnog presjeka svih metabolita u organizmu – koji može ukazati na postojanje patologije. „Kada se deset različitih omika spoji sa kliničkim podacima, to je količina informacija koju jedan istraživač ne može obraditi. Tu AI modeli imaju presudnu ulogu.“

Naglašava da su već dostupni naučni radovi koji pokazuju visoku tačnost algoritama u predviđanju rizika, odgovora na terapiju ili pojave rezistencije kod najčešćih tipova karcinoma, poput raka dojke, pluća i debelog crijeva. Integracija digitalizovanih patoloških slika sa podacima iz prostorne transkriptomike omogućava razvoj preciznih prognostičkih modela koji mogu pomoći ljekarima u donošenju terapijskih odluka.

Dr Ždralević otkriva da su istraživači iz Crne Gore nedavno predali projekat u oblasti primjene AI u molekularnoj onkologiji, u saradnji sa Kliničkim centrom Crne Gore, zasnovan na domaćim podacima. „Nadamo se prilici da ovaj projekat realizujemo, jer smatramo da je ovo pravac kojim se moramo kretati.“

Kao jedan od ključnih potencijala AI, navodi i razvoj novih biomarkera iz tečne biopsije, koji omogućavaju otkrivanje bolesti prije pojave kliničkih simptoma. „To je trenutak kada se najviše može učiniti za pacijenta“, kaže ona.

Upozorava, međutim, na važnost opreza: modeli zahtijevaju validne biološke hipoteze, kvalitetne kohorte pacijenata i rigoroznu validaciju na različitim populacijama. „Ne smijemo AI posmatrati kao magični ključ. Potrebno je vrijeme da se ovi modeli trajno integrišu u kliničku praksu – ali oni već sada imaju nezamjenjivu ulogu.“

RADOVIĆ: VJEŠTAČKA INTELIGENCIJA KLJUČNA ZA RASTEREĆENJE LJEKARA I SKRAĆENJE LISTE ČEKANJA

Direktor Kliničkog centra Crne Gore (KCCG), dr Aleksandar Radović, poručio je da vještačka inteligencija postaje neophodan alat u modernom zdravstvenom sistemu, posebno zbog dramatičnog rasta broja pacijenata i složenosti savremene dijagnostike.

„Pripadamo generaciji ljekara koja je radni vijek započela u analognom dobu. Dolaskom digitalizacije bili smo oduševljeni, ali je ona istovremeno stvorila nove izazove — broj pacijenata raste brže nego što mi kao struka možemo da odgovorimo“, kazao je Radović.

Broj kontakata sa pacijentima u KCCG-u porastao je sa oko 700–800 hiljada na čak 1,8 miliona godišnje, dok potrebe za dijagnostikom rastu sa svakim novim aparatom i metodom. Istovremeno, broj medicinskog kadra ne prati taj trend.

AI VEĆ SKRAĆUJE VRIJEME DIJAGNOSTIKE

Radović naglašava da se vještačka inteligencija već koristi u radiologiji, gdje značajno ubrzava rad ljekara.

„Dok ljekaru za analizu CT ili MR snimka treba 15 do 40 minuta, uz pomoć AI informaciju dobija već nakon pet minuta“, objašnjava on. „To je ogromna pomoć, ali se otvara i pitanje etike — da li AI smije donositi konačne odluke o tome da li je pacijent bolestan?“

U patologiji je KCCG, uz podršku Fonda za inovacije, pokrenuo projekat digitalne analize patohistoloških preparata. Po završetku projekta, AI bi trebalo da označi ćelije koje odstupaju od normale, a patolog donosi konačnu dijagnozu.

ADMINISTRATIVNO OPTEREĆENJE – NAJVEĆI PROBLEM

Prema riječima Radovića, ljekari danas više vremena provode pred monitorom nego u kontaktu s pacijentom.

„Informacioni sistemi su nam pomogli, ali i opteretili. Ljekar danas pola pregleda provede gledajući u ekran. To narušava odnos pacijent–ljekar“, navodi direktor KCCG-a.

Naglašava da su u Evropi ti problemi još izraženiji — pacijenti dolaze sa unaprijed postavljenim ‘dijagnozama’ koje pronalaze na internetu, što dodatno komplikuje proces liječenja.

VJEŠTAŠTAČKA INTELIGENCIJA KAO RJEŠENJE ZA LISTE ČEKANJA

Radović smatra da su najveće mogućnosti AI upravo u organizaciji zdravstvenog sistema, prije svega u automatizaciji zakazivanja i smanjenju gubitka termina.

Nakon uvođenja SMS podsjetnika, KCCG je smanjio broj propuštenih pregleda za oko 100.000 u odnosu na prethodnu godinu.

„To je bio jednostavan sistem. Zamislite šta možemo postići kada AI bude upravljala slobodnim terminima u realnom vremenu, pozivala pacijente i optimizovala kompletnu mrežu upućivanja između primarnog, sekundarnog i tercijarnog nivoa“, ističe Radović.

Upozorava da se trenutno čak 70% pacijenata liječi na tercijarnom nivou, što drastično opterećuje KCCG i finansijski sistem, iako većina može biti zbrinuta na primaru.

PREVENCIJA I ORGANIZACIJA – POLJA KOJE AI MOŽE TRANSFORMISATI

Radović naglašava da AI može pomoći u boljoj edukaciji, jačanju preventivne medicine i sprečavanju nepotrebnog opterećenja sistema, ali uz stroga ograničenja kada je riječ o donošenju medicinskih odluka.

„Vještačka inteligencija može mnogo, ali mora biti jasno definisano gdje joj je mjesto. U administraciji i organizaciji — neograničeno. U dijagnostici — kao alat. U donošenju odluka — strogo kontrolisano.“

Direktor poručuje da će KCCG, ukoliko se trenutni projekti pokažu uspješnim, pokrenuti šire inicijative i koristiti potencijal AI kako bi zdravstveni sistem bio efikasniji i dostupniji građanima.

PAVIĆEVIĆ: BEZ PODATAKA I MATEMATIKE NEMA OZBILJNE VJEŠTAČKE INTELIGENCIJE U CRNOJ GORI

Milutin Pavićević, osnivač start-upa Zuno i asistent na Univerzitetu Donja Gorica (UDG), poručio je da Crna Gora ima izuzetnu šansu u oblasti vještačke inteligencije zahvaljujući kvalitetnom kadru na univerzitetima, ali da nas niska kultura odnosa prema podacima i nedovoljno snažno matematičko obrazovanje ozbiljno ograničavaju.

Govoreći o razvoju obrazovanja za vještačku inteligenciju, Pavićević je podsjetio da je taj proces u Crnoj Gori u velikoj mjeri počivao na entuzijazmu pojedinaca.

„Naš obrazovni sistem, kad je vještačka inteligencija u pitanju, ali i ranije kad su programiranje i informatika u pitanju, počivao je na tome da entuzijazam jednog pojedinca pokrene određene stvari na univerzitetima, pa da se to godinama sistematizuje u znanje i praksu“, kazao je on, podsjetivši na ulogu profesora Krstajića i osnivanje CE smjera 2001. godine sa profesorom Goranom Šukovićem.

Kao veliku prednost, istakao je to što danas „na gotovo svim univerzitetima i fakultetima koji se bave vještačkom inteligencijom“ postoje ljudi koji nose razvoj ove oblasti – od Aleksandra Plamenca, Igora Jovančevića i Sava Tolmovića na PMF-u, preko Vese Popović Bugarin na ETF-u, do Stevana Čakića na UDG-u.

AI NE SMIJE POSTATI ,,RELIGIJA”

Pavićević upozorava da vještačka inteligencija ne može biti znanje koje se „jednom nauči na fakultetu“, već oblast u kojoj je neophodno trajno učenje i sve dublje razumijevanje.

„Stvara se sve veći jaz između ljudi koji zaista znaju da čitaju i pišu kod, razumiju modele i bave se objašnjivošću i predvidivošću AI sistema – i onih koji vještačku inteligenciju posmatraju kao magiju i oslanjaju se isključivo na velike jezičke modele“, istakao je on.

U tom kontekstu posebno je naglasio ulogu naprednih programa obrazovanja, poput postdiplomskih studija, međunarodnih škola mašinskog učenja i institucija kao što su Nacionalni centar kompetencija i slične inicijative, koje bi trebalo da omoguće mladim ljudima usavršavanje u zemlji i inostranstvu.

„Ti ljudi su nam potrebni da vještačka inteligencija ne bi postala religija u smislu ‘ja vjerujem ChatGPT-u’. Moramo da znamo šta radimo, a ne samo da koristimo alate“, poručio je Pavićević.

AI KAO NOVA INFROMATIKA – DIO SVAČIJEG POSLA

Pavićević smatra da će vještačka inteligencija postati „sljedeća informatika“ – nešto što svaki profesionalac mora makar osnovno da razumije.

Podsjetio je na otpor koji je postojao kad se očekivalo da „IT kadar vodi elektronske dnevnike“, a danas se podrazumijeva da svako ima osnovnu digitalnu pismenost.

„Nadam se da ćemo ovaj put biti pametniji – da već na fakultetima i u prvim godinama rada objasnimo ljudima da je rad sa vještačkom inteligencijom, makar u smislu prompt inženjeringa i razumijevanja šta od nje možemo da očekujemo, sastavni dio svačijeg posla“, kazao je on.

GDJE AI NAJVIŠE PODIŽE PRODUKTIVNOST

Govoreći o globalnim iskustvima, Pavićević je naveo da najveće pomake u produktivnosti donosi primjena velikih jezičkih modela u poslovnim procesima koji podrazumijevaju veliku količinu dokumenata i repetitivnih zadataka.

Kao primjer naveo je IBM-ovu inicijativu „Power to the People“, u kojoj su najveći efekti AI transformacije postignuti najprije u:

• procurementu (obrada tendera, RFP-ova i prijava),
• pravnim službama,
• IT sektorima,
• ljudskim resursima (HR).

„Tamo gdje imamo veliku automatizaciju i ogromnu količinu podataka koje treba prebaciti iz jednog oblika u drugi, sortirati i iz njih izvući ključne dijelove – veliki jezički modeli su trenutno najveći ‘booster’ produktivnosti“, rekao je Pavićević.

Naveo je primjere kompanija poput BMW-a i osiguravajućih kuća, gdje je, prema njegovim riječima, zabilježen rast produktivnosti i do 30% po zaposlenom nakon uvođenja ovakvih rješenja u procese obrade dokumenata.

Bankarski sektor, osiguranje, korisnička podrška, call centri i svi sistemi gdje se obrađuje mnogo teksta, prema njegovoj ocjeni, biće među najpogođenijim – ali u pozitivnom smislu – rastom produktivnosti.

,,NAJVEĆA SLABOST – ODNOS PREMA PODACIMA”

Kao ključnu kočnicu razvoja vještačke inteligencije u Crnoj Gori, Pavićević ističe „izuzetno nisku kulturu odnosa prema podacima“.

„Mi ne čuvamo, ne sistematizujemo i ne dijelimo skupove podataka jedni sa drugima. Naši studenti uče na sintetičkim i stranim skupovima podataka. Naši seminarski radovi, umjesto da budu generatori ideja za unapređenje procesa u crnogorskim preduzećima, završe kao ponavljanje istih procedura nad stranim podacima“, upozorava on.

Pozdravio je pokretanje inicijative otvorenih podataka u javnoj upravi, ali smatra da je potrebno i mnogo više: brža i jednostavnija razmjena relevantnih, dobro sistematizovanih, makar povremeno ažuriranih skupova podataka za potrebe nauke i obrazovanja.

„Portali otvorenih podataka mogu da budu jednako dobar izvor za seminarski rad, diplomski rad, magistarski ili doktorski rad. Ako treba da promijenimo jednu stvar kod sebe – to je kultura odnosa prema podacima“, poručio je Pavićević, dodajući da bi takve promjene iz univerziteta „izbacile“ veliki broj ideja koje bi se mogle pretvarati u start-upove i rješenja unutar postojećih kompanija.

MATEMATIKA KAO TEMELJ

Na kraju, Pavićević je naglasio da se u priči o vještačkoj inteligenciji ne smije zaboraviti – matematika.

„Ako hoćemo da zaista razumijemo vještačku inteligenciju, moramo da imamo jako matematičko obrazovanje“, zaključio je on.

Panel je moderirao Ivan Bošković, izvršni direktor kompanije IT Advanced Services.