Koliko istine ima u tome? I koji su dometi vještačke inteligencije u medicini – za sada.

,,Mislim da ćemo jednog dana možda moći da izliječimo sve bolesti uz pomoć vještačke inteligencije”, rekao je Demis Hasabis (48), nobelovac i direktor firme DeepMind, u emisiji „60 minuta” američkog informativnog kanala CBS News 20. aprila 2025.

,,Kraj svih bolesti?”, pitao je voditelj.

,,To je na dohvat ruke. Možda čak u narednoj deceniji, ne vidim razlog zašto ne bi”, odgovorio je Hasabis.

Zajedno sa američkim kolegom, Džonom Džamperom ovaj Britanac (otac Grk sa Kipra, majka iz Singapura) je razvio model vještačke inteligencije AlphaFold2, pomoću kog je moguće predvidjeti strukture gotovo svih dosad poznatih 200 miliona proteina.

Proteini u ljudskom tijelu obavljaju mnoštvo bioloških funkcija. Ako dođe do poremećaja u njihovoj proizvodnji, strukturi ili funkciji, mogu nastati bolesti. Za to su 2024. dobili Nobelovu nagradu za hemiju.

Hasabisova vještačka inteligencija predstavlja revoluciju
Često se na osnovu 3D-strukture proteina može procijeniti koja je njegova funkcija, „jer za većinu proteina u ljudskom tijelu to još ne znamo”, objašnjava za DW biohemičarka i informatičarka Katarina Cvajg koja vodi Laboratoriju za odgovornost algoritama na TU Kajzerslautern-Landau.

Ako se zna funkcija proteina i kada se vidi da je kod određenih bolesti struktura promijenjena – to bi možda mogao biti uzrok bolesti, kaže Cvajg.

,,Tada bi mogao da se razvije lijek koji sprječava da protein poprimi pogrešnu strukturu.”

Nekada je bila potrebna čitava doktorska disertacija da bi se prepoznala, izračunala i modelovala struktura jednog jedinog proteina.

,,To je trajalo tri do pet godina. Vještačka inteligencija koju je razvio Hasabis zaista predstavlja revoluciju. Iako se uzroci bolesti ne mogu svesti samo na jedan jedini faktor, ipak “postoje brojni primjeri u kojima proteini igraju ključnu ulogu”, kaže Florijan Gajsler, vodeći istraživač na Fraunhofer institutu za kognitivne sisteme (IKS).

Potencijal za primjenu vještačke inteligencije u medicini je ogroman.

,,Vještačka inteligencija će u narednim godinama omogućiti stvari koje danas još ne možemo ni da zamislimo,” kaže on.

Dug i skup put do ljekova na tržištu neće se tako brzo promijeniti
Ipak, ni za deset godina vjerovatno još nećemo biti u stanju da izliječimo sve bolesti, smatra profesorka Cvajg. Jer nije lako jasno utvrditi koji od mnogobrojnih proteina uzrokuje određenu bolest.

,,Postoje i mutacije koje imaju abnormalne 3D-strukture. One mogu statistički da djeluju kao da su uzrok simptoma bolesti, ali su zapravo bezopasne.”

Čak i kada je izvjesno da određena struktura proteina vodi ka bolesti, slijedi dugotrajan proces prije nego što lijek dospije na tržište. „To mora da se ispita u kliničkim studijama, za šta je potreban dovoljan broj pacijenata, mora da se odobre ispitivanja – zato, po mom mišljenju, to sigurno neće ići tako brzo.”

Da li će vještačka inteligencija da nas izliječi?

Profesorka Cvajg, međutim, upozorava da će liječenje bolesti, čak i uz pomoć vještačke inteligencije, i dalje zahtijevati velika finansijska sredstva.

,,Zato će se i ubuduće ljekovi razvijati samo tamo gdje ima dovoljno pacijenata koji imaju dovoljno novca da te ljekove poslije mogu i da plate.”

Vještačka inteligencija još nije zrela za većinu dijagnoza
Generalno, samo se mali broj medicinskih dijagnoza može postaviti na osnovu jasnih pravila, kao na primjer dijabetes, kaže profesorka Cvajg:

,,Tu postoji vrlo jasno određena granična vrijednost i jasna metoda mjerenja – i onda se dijagnostikuje dijabetes.”

Većina drugih dijagnoza, međutim, zahtijeva mnogo znanja i iskustva.

,,Ne poznajem nijedan sistem vještačke inteligencije koji to danas može da uradi dovoljno pouzdano da bi mogao da zamijeni ljekare.”

I Florijan Gajsler smatra da će donošenje odluka o terapijama još dugo ostati u domenu ljudi.

,,Prije svega iz etičkih i pravnih razloga.”

A vjerovatno i zato što su sistemi vještačke inteligencije i dalje, po Gajslerovim riječima, neka vrsta “crne kutije”:

,,Nešto se unese, nešto se dobije kao rezultat, ali se ne razumije u potpunosti kako je do te odluke došlo.”

Katarina Cvajg to ovako formuliše:

,,Ne možemo da posmatramo mašinu dok uči i dok donosi dijagnozu. Ne možemo da znamo da li to radi prema kriterijumima koje bismo i mi kao ljudi primijenili.”

Gdje vještačka inteligencija već sada pomaže u medicini
Ali – kod dijagnostike na osnovu snimaka iz CT-a, uz pomoć vještačke inteligencije mnogo je lakše uočiti eventualne patološke promjene, kaže Florijan Gajsler.

Vještačka inteligencija može pomoći i pri utvrđivanju nepredviđenih nuspojava kada se kombinuju različiti ljekovi i tako doprinijeti optimizaciji terapija.

Osim toga, vještačka inteligencija bi mogla da rastereti zdravstveni sistem, kaže on:

,,Sistemi zasnovani na vještačkoj inteligenciji mogli bi, na primjer, automatski da sažmu razgovore s pacijentima i pripreme strukturisane izvještaje za zdravstvene osiguravače. To štedi dragocjeno vrijeme u zdravstvenom sistemu. Tu će vještačka inteligencija igrati ključnu ulogu.”