Amerikkalaisen Caltech-yliopiston tohtorilla Peter Szolovitsilla oli idea. Hän järkeili jo 35 vuotta sitten, että sairaudet ja lääkkeet tunteva tietojärjestelmä olisi ylivoimainen lääkärin työkalu.
Asiantuntijat arvioivat 1970-luvulla, että tyypillinen lääkäri hallitsee (tai ainakin hänen pitäisi hallita) noin 2 miljoonaa lääketieteellistä yksityiskohtaa.
Sen jälkeen tietoa on tuotettu alati kiihtyvällä tahdilla. Yksittäinen lääkäri ei millään pysty omaksumaan kaikkea. Se tarkoittaa esimerkiksi sitä, että melko usein jokin sairaus jää diagnosoimatta, koska lääkäri ei tunnista oireita.
Miksi diagnosoinnin tietojärjestelmät eivät sitten ole yleisempiä lääkärin työvälineitä?
Szolovits kertoo esimerkin. Hän ehdotti kerran haastattelemalleen huippulääkärille, että tämä voisi käyttää tietokonetta apunaan.
”Kuulehan poika”, läääkäri sanoi ja työnsi kätensä Szolovitsin eteen. ”Nämä ovat kirurgin kädet, eivät konekirjoittajan.” Sen jälkeen hän marssi ulos huoneesta.
Nykyisin Szolovits on arvostetun MIT-yliopiston professori. Hänen ennusteensa keinoälystä diagnosoinnin apuna eivät ole toteutuneet. Parhaiden hoitokäytäntöjen mallintamisella on aivan toisenlainen rooli, kuin mitä Szolovits alunperin ajatteli.
”Järjestelmät estävät keskivertoa huonompia lääkäreitä tekemästä todella tyhmiä päätöksiä”, Szolovits tiivistää. ”Lääkärit eivät ole valmiita maksamaan keinoälystä. Siksi harva haluaa sitä myöskään kehittää.”
Monet koneavusteiden diagnoosin esteistä ja hidasteista on helppo ymmärtää. Koneet eivät osaa kuunnella potilasta. Jonkun pitää tulkita ja syöttää oireet järjestelmään, ennen kuin se pystyy järkeviin johtopäätöksiin.
Lääkäri joutuu pahimmillaan käyttämään useita sovelluksia. Työtä ei helpota sekään, että käyttöliittymät ja luokittelukriteerit ovat vaikeaselkoisia tai yksinkertaisesti käsittämättömiä. Lääkäreitä arvioidaan myös ahkerammin tekemisen kuin ymmärtämisen perusteella.
Neuvon kysyminen muilta lääkäreiltä on helpompaa kuin tiedon kalastelu järjestelmistä. Myös valkotakin arvovalta saattaa olla koetuksella, jos hän pyytää neuvoa koneelta.
Ongelma ei siis taidakaan olla tiedon määrä, vaan sen heikko käytettävyys. Siksi tarvitset selkeitä käyttöliittymiä ja älykkäitä tietomalleja.
Lähteet:
Pauker, Gorry, Kassirer ja Schwartz: Towards the simulation of clinical cognition taking a present illness by computer. American Journal of Medicine (1976).
Lisa Sanders: Every Patient Tells a Story: Medical Mysteries and the Art of Diagnosis. Broadway Books (2009).
Jätä kommentti