Obrovský zásah zaznamenala i v oblasti medicíny. Bylo bez nadsázky šokující, že nástroj zdarma dostupný na internetu je schopen složit velmi těžké americké státní zkoušky z medicíny. Tehdejší verze ChatGPT-3.5 získávala v těchto komplexních testech těsně nad 60 bodů, což je hranice nutná pro úspěšné složení. Už tehdy se tedy dalo na základě zcela objektivních měření tvrdit, že jeden z velkých jazykových modelů dokáže odpovídat na úrovni studentů medicíny.
Později však přišla verze 4.0, která se v podobných testech ukázala být ještě mnohem úspěšnější, a poslední verze 5.0 dosáhla úrovně přibližně pěti procent nejlepších amerických studentů. Prakticky to znamená, že medici připravující se na zkoušky se v průměru drží někde kolem 60 bodů, kdežto umělá inteligence získává asi 95 bodů ze 100 možných.
Studie, která se tímto tématem zabývala, dokonce konstatovala, že čím těžší otázky byly kladeny, tím větší dominance ChatGPT-5 dosahoval. Představit si to můžeme přibližně tak, že na jednoduché medicínské otázky odpoví dobře nejen absolutní většina mediků, ale stejně tak i umělá inteligence. Jakmile je však otázka složitější, a tím mám na mysli především její komplexnost, klesne pravděpodobná úspěšnost studenta medicíny někam ke 40 procentům, kdežto velký jazykový model odpoví správně asi v 80 procentech případů.
To jsou ovšem otázky, které jsou pouze na úrovni základního vzdělání každého lékaře. Ti však musí skládat i specializační zkoušky, které u nás nazýváme atestace. A rovněž v těchto znalostech byly různé testované verze velkých jazykových modelů úspěšné. Navíc platí, že lékaři jsou zpravidla velmi dobří pouze ve svém oboru, kdežto umělá inteligence ovládá obory všechny.
Pro konkrétní činnosti jsou v medicíně vyvíjeny jednotlivé aplikace umělé inteligence, které v současné době dominují především v kvalitě hodnocení jakéhokoliv obrazu. Takovým obrazem může být EKG křivka, stejně jako rentgenový nebo ultrazvukový záznam, anebo vzorek odebrané či sledované tkáně. V praxi to znamená, že stroj získá na základě tréninku na tisících či milionech konkrétních dat mnohem větší zkušenost, než může mít jednotlivý lékař za celý život. Role lékaře se tedy zákonitě bude měnit v tom smyslu, že bude umělou inteligenci pouze kontrolovat, aby neudělala nějakou zásadní chybu.
Výrazným aspektem vzdělání v současné medicíně je ohromné množství jednotlivých informací. Ty si lze například představit ve formě tabulek majících desítky řádků i sloupců a v každé jednotlivé buňce takové tabulky se najde odpověď na zcela konkrétní otázku stran stanovení určité diagnózy nebo optimálního léčebného postupu. Mohu z vlastní zkušenosti potvrdit, že ani autoři podobných odborných textů si nejsou schopni zapamatovat všechno, co je v jejich vlastních učebnicích nebo doporučených postupech. A to je další místo, kde bude hrát umělá inteligence klíčovou roli. Navíc platí stejný efekt, který jsem zmínil u amerických státních zkoušek. Čím je problém komplexnější, tím spíše najde správnou odpověď stroj a nikoliv člověk.
Většina z nás v sobě nosí aspoň kousek ješitnosti. Stejně jako ostatní tím trpí i zdravotníci. O to těžší pro nás může být přijetí faktu, že určitou činnost, jíž se někdo věnoval třeba i desítky let, umí náhle určitý stroj lépe než člověk. Ne, není to lehké a přes rostoucí množství objektivních důkazů to mnozí ještě nepřijali. Nejčastěji jsou to ti, kteří toho o dané problematice mnoho neví a spolupráci s umělou inteligencí si zatím vyzkoušeli jen minimálně. Pro celou společnost nebo i jen medicínskou komunitu není však jakákoliv negace rozumnou cestou.
Josef Veselka
Profesor vnitřního lékařství, kardiolog a vědec. Je autorem několika kardiologických učebnic a monografií a dvou stovek odborných článků v zahraničních časopisech. Založil a dvě dekády vedl motolské kardiocentrum. Posledních deset let publikoval své komentáře v Hospodářských novinách a dalších médiích. Napsal několik knih beletrie. V rámci popularizace vědy spoluzaložil a vedl NF Neuron.
Naopak. V současné době již otázka nestojí, zda máme umělou inteligenci v medicíně využívat, ale jak to máme správně dělat. A další otázkou je, jak se změní postavení lékařů, když většinu klíčových rozhodnutí bude umělá inteligence dělat (navrhovat) mnohem lépe, než by to udělal člověk.
Na otázku z titulku článku je dnes odpověď jasná. Na vlastním příkladu mohu uvést, že onemocnění, o němž jsem v posledním čtvrtstoletí napsal tři knížky a přibližně stovku článků do nejlepších medicínských časopisů, zná "můj přítel na telefonu" v řadě aspektů lépe než já. Ne, není jednoduché si to přiznat, ale současně platí, že jsme pořád jen na začátku dlouhé cesty. A to by měli vědět nejen zdravotníci, ale především i pacienti. Jinými slovy - my všichni.
