Umělá inteligence zvýší kvalitu péče, říkají zakladatelé zdravotnického startupu Carebot

Zakladatelé Carebotu Daniel Kvak (vlevo) a Matěj Misař

Zakladatelé Carebotu Daniel Kvak (vlevo) a Matěj Misař Zdroj: Facebook Carebot

Zakladatelé českého start-upu Carebot chtějí nastavit nový standard ve zdravotnictví. Jejich umělá inteligence totiž dokáže procházet snímky z rentgenu, CT i magnetické rezonance a hledat na nich různé nálezy, například i známky covidu, a znatelně tak pomoci lékařům. „Současné zdravotnictví je trochu jako film Jáchyme, hoď ho do stroje. Kdykoliv doktor neví, co danému pacientovi je, pošle ho na rentgen, CT nebo magnetickou rezonanci,“ říkají zakladatelé firmy Daniel Kvak (DK) a Matěj Misař (MM). Pomoc technologií při vyhodnocování snímků proto podle nich budou lékaři potřebovat stále častěji.

Jaký to je to pocit distruptovat české zdravotnictví?

MM: Kdybychom věděli, do čeho jdeme, tak jsme asi radši šli dělat tužky.

Proč?

MM: Potkáváme se s poměrně velkou regulací, než budeme moci být oficiálně nasazeni, tak musíme vyplnit řadu dokumentů a získat zdravotní certifikaci, která dokáže, zjednodušeně řečeno, že pomáháme a neubližujeme. Takovou certifikaci není vůbec jednoduché získat, zvlášť pro start-upy, i proto jsme do týmu přijali vlastní interní regulátory a specialistku, která nám s tím pomáhá. Aktuálně máme sepsanou téměř kompletní dokumentaci a přibližně za rok snad budeme mít i razítko, že budeme moci být nasazeni ve všech evropských nemocnicích.

Jste na to připraveni? 

DK: Máme hotové interní testy, nyní jdeme na první pilotní programy přímo do nemocnic.

MM: Carebot přitom pomáhá několika různým skupinám. Pro pacienty je největší výhoda v tom, že pokud si v jednu ráno zajdou na rentgen hrudníku do nějaké menší nemocnice na okraji republiky, mohou si být jistí, že kvalita vyšetření bude stejná, jako když si zajdou třeba do Motola. Carebot de facto zvyšuje standard péče a je jedno, pokud je například lékař, který snímky prohlíží, unavený nebo pokud mu na tom snímku náhodou něco uteče. To se klidně může stát, jsme jenom lidé.

Roboti z Boston Dynamics - Tančící humanoidi i smrtonosní zabijáci

Video placeholde
• Videohub

Jinak řečeno, Carebot dokáže napravit chyby lékařů?

MM: My se na to díváme spíš pohledem systému, který je nastavený tak, že chyby jsou jeho nutnou součástí. Počet snímků, které radiolog musí vyhodnotit, každý rok výrazně roste o desítky procent a právě oni jsou na tom bití. Současné zdravotnictví je trochu jako film Jáchyme, hoď ho do stroje. Kdykoliv doktor neví, co danému pacientovi je, pošle ho na rentgen, CT nebo magnetickou rezonanci. A trend focení lidí bude neustále růst, stejně jako počet snímků, které je třeba zpracovat a vyhodnotit. Proto jsme přesvědčení, že podobné systémy umělé inteligence, jako je Carebot, budou muset lékařům pomáhat, minimálně v tom prvotním vyhodnocení.

Což bude zvyšovat efektivitu práce...

DK: Přesně tak. Můžeme jasně dokázat, že míru nepřesnosti při vyhodnocování snímků v současném zdravotním systému dokážeme významně snížit. To znamená, že dokážeme odhalit některé nálezy dříve a ušetřit nejen lidské životy, ale i peníze zdravotnímu systému. Neporovnáváme schopnosti radiologa a Carebota, ale radiologa a radiologa s Carebotem – a ty se liší poměrně významně. 

Podstatné je ale i to, že Carebot do velké míry přispívá k lepšímu workflow a zrychlení celého procesu. Lékařů je málo, snímků je víc než dost. Carebot dokáže pomoct.

Co všechno už Carebot umí diagnostikovat?

MM: Původně jsme hledali jen covid, ale dnes zkoumáme až 13 různých nálezů. Začali jsme rozeznáváním nálezů na rentgenu v hrudníku, ale postupně naše týmy začaly pracovat na CT, magnetické rezonanci, mamografie už je hotová.

Jak Carebot dokáže všechny ty nálezy najít?

DK: Hlavní princip vždy stojí na bázi takzvaného hlubokého učení, což je podobný princip, který známe u samořiditelných aut nebo u doporučovacích systémů, které rozhodují třeba o tom, jaká reklama se vám ukáže.

Jinými slovy, učíte umělou inteligencí poznat nějaký nález tím, že mu ukážete řadu snímků, na kterých je například covid zachycený?

MM: Ano. To podstatné je ale v tom mít vlastní data a dobře s nimi pracovat. Dávat si velký pozor, co pouštíte do trénovacího režimu.

S veřejně dostupnými daty nepracujete?

MM: Ne, všechno, kde je něco natrénováno na veřejně dostupných datasetech, je špatně.

Tento článek je součástí balíčku PREMIUM.

Odemkněte si exkluzivní obsah a videa!