EEG v ušesih, napoved bolezni: podatki pa tudi zavarovalnici in delodajalcu?

O sodobnih trendih v zdravstvu so na zadnji dan WEF govorili Megan Palmer, izredna profesorica na oddelku Bioinženiring univerze v Stanfordu, profesorica prava in filozofije na univerzi Duke Nita A. Farahany in Kuldeep Singh Rajput, glavni izvršni direktor Biofourmis Inc., biotehnološkega podjetja, kjer razvijajo personalizirano nego in terapije z digitalno terapevtiko.

Ali res želimo vedeti?

Faharany je uvodoma poudarila, da je tehnološki napredek na področju medicine v zadnjih letih res velik: "Denimo na področju nevrotehnologije. S tem bi lahko naslovili nekatere hude nevrološke in degenerativne bolezni, ki pestijo človeštvo, tudi mentalno zdravje." 

Predvsem pa spoznali veliko skrivnosti človeških možganov: "Ko senzorji postajajo manjši in bolj integrirani z večfunkcijskimi napravami, bi lahko denimo imeli EEG v vsakem ušesu, ob tem bi služil še kot slušalke za opravljanje, klicev, poslušanje glasbe ... Po drugi strani pa bi se skozi ves dan beležila možganska aktivnost. Tako bi lahko spremljali zdravje možganov, kot je bilo doslej nemogoče."

Kar pa s seboj prinaša mnogo vprašanj: "Večje poznavanje delovanja možganov odpira vrsto etičnih vprašanj – od tega, kdo uporablja te podatke, do tega, kako jih uporablja – in pa tudi do tega, kaj ta spoznanja pomenijo za nas. Morda kdo misli, da je jutranja oseba, a bi iz podatkov videl, da takrat ni bolj učinkovit. Ali mnogo pomembneje – meritve bi zaznale upad kognitivnih funkcij. Kako bi to spremenilo naše dojemanje sebe, kako bi nas dojemali drugi?"

Virtualna klinična testiranja: Hitreje do zdravil

Ogromno je tudi dogajanja na drugih področjih, je izpostavila Palmerjeva, ki med drugim raziskuje imunski sistem: "Skozi področja, kot je sintetična biologija, ki povezuje inženirstvo in biologijo, z namenom razvoja novih bioloških sistemov in določanja novih značilnosti živim celicam, razvijamo orodja in znanje, da bi lahko spoznali in morda poustvarili življenje iz bistvenih komponent. Zanima nas, ali lahko preuredimo imunski sistem, da se osredotoči na boj z rakom, kar je zelo pomembno področje, ki že zelo napreduje. In pa seveda, kako lahko v realnem času spremljamo delovanje organizma, denimo možganov ali prebavil."

Rajput izpostavlja dve področji, kjer lahko tehnologija prihodnosti transformira medicino: "Po eni strani je pandemija sprožila vprašanje, kako zdravstvo pripeljati v bolnikovo domačo sobo. Potem so tukaj virtualna klinična testiranja." Ta bi  farmacevtskim podjetjem omogočila, da nova zdravila na trg pošljejo veliko hitreje, saj bi bilo manj težav z organizacijo reprezentativnega vzorca bolnikov za izvedbo kliničnih testiranj. Pogosto je namreč pomembno tudi testiranje na različnih etničnih skupinah, a je težko zbrati in spremljati sodelujoče v takšni študiji. Prav tako bi imeli raziskovalci v času testiranj na voljo veliko več podatkov, ki bi bili tudi bolj natančni.

"Pri kliničnih testiranjih v živo se pacient vsake tri mesece vrne v zdravstveno ustanovo na teste – in to traja dve leti. Za raziskovalce to pomeni štiri do pet podatkov na leto. Ko govorimo o virtualnih testiranjih, pa to pomeni, da lahko z uporabo številnih senzorjev vseskozi spremljamo stanje pacienta. To pomeni hitrejše in učinkovitejše zaznavanje in obravnavo potencialnih stranskih učinkov ali sprememb v zdravju pacienta. Bolniku tudi ni treba več k zdravniku, teste lahko opravi doma," je še dodal.

Kako bi živeli, če bi vedeli, da vas v prihodnosti čaka neozdravljiva bolezen? Kaj naj vesta zavarovalnica in delodajalec?

Raziskovalci tudi hitro razvijajo metode, kako bolezni zaznati izjemno zgodaj. To ima lahko ogromno prednosti – pa tudi slabosti, opozarja Farahanyjeva: "Pojavi se vprašanje – ali ljudje to res želijo vedeti? Pri demenci se prvi znaki lahko pojavijo desetletja pred izbruhom. In vprašanje, ki se postavi, je – ali je prav, da imamo ta podatek že mnogo prej. In kdo še naj to ve? Ima zavarovalnica pravico, da to ve in postopa v kontekstu tega podatka? Ali pa delodajalec? Imamo že orodja, ki lahko z veliko gotovostjo napovedo, da imate res visoko možnost, da se bo pri vas razvila določena bolezen. Denimo ALS. Ne vemo pa, kdaj. Kako naj nekomu svetujemo, kaj naj počne s takšno informacijo? Kako naj z njo živi? Bo to vplivalo na to, ali se odloči za otroke ali ne? Je to morda ozdravljivo ali pa še bo?"

Kot opozarja, moramo vzporedno z razvojem te tehnologije nanjo pripraviti tudi družbo, razmisliti o učinkih. Ljudje morajo vedeti, zakaj je genetsko svetovanje lahko koristno, a mora biti povezano s psihološkim svetovanjem in širšim družbenim razumevanjem: "Pomembno bo, da bodo države odločile, kako bomo upravljali s temi informacijami. Bodo torej imele pravico oziroma dostop do njih zavarovalnice, delodajalci, bo dostop do njih sploh imel posameznik? Ali morda samo preko zaupanja vrednega posrednika? Treba bo slediti razvoju tehnologije."

A tukaj bi se lahko zapletlo, saj je jasno, da politika s sprejemanjem zakonodaje že desetletja ne dohaja tehnologije. Eden zadnjih primerov so družbena omrežja, kjer še danes, ko gre za varnost, pogosto vlada "divji zahod", zakonodajalci niso naslovili niti težav, kot je objava pornografije iz maščevanja. Zdi se, da imajo pristojni pogosto težave z razumevanjem novih tehnologij, njihovega vpliva, zlasti pa z omejevanjem aktivnosti tehnoloških podjetij. Pri tem pa najbrž ni potrebno posebej poudarjati, kako občutljivo je v smislu regulacije in varnosti področje medicine.  

Bolnišnice: nova tarča kibernetskih napadov

Farahanyjeva opozarja, da je treba že zdaj vedeti, da ko sodobna tehnologija sreča medicino, trčimo ob vprašanje kibernetske varnosti na povsem nov način: "Ljudje bodo imeli doma senzorje, druge naprave, podatki bodo potovali od pacienta do zdravstvene ustanove in obratno ... Zato moramo poskrbeti za dodatno varnost tudi na tem področju."

Pri čemer je kibernetska varnost v bolnišnicah že težava, saj se soočajo s kibernetskimi napadi. Zato na tem področju obstaja velika skrb, ne samo zaradi kraje podatkov, ampak nevarnosti spreminjanja podatkov.

"Na vsakem koraku inovacije moramo pogledati, kaj lahko gre narobe, preigrati moramo tudi najbolj neverjetne scenarije," poudarja Palmer.

Bo zdravstvo s tehnologijo bolj ali manj dostopno?

Odpira pa se tudi vprašanje dostopnosti zdravstva nove dobe. Bo trend, imenovan "precision medicine", model razvoja medicine v smeri prilagoditve zdravstvene oskrbe z medicinskimi odločitvami, zdravljenjem, klinično prakso in proizvodi po meri bolnika, le še povečal neenakost med bolniki, razliko med tem, kaj si bodo lahko privoščili bogati in revnejši posamezniki, bogate in revnejše države?

"Postaviti si moramo ambiciozne cilje ne le na podlagi tega, kaj bomo razvili, ampak tudi na podlagi tega, kako bomo to uporabili. Poskrbeti moramo, da bodo nove rešitve na koncu imele želene učinke. Z vprašanjem, kako bomo v prihodnje organizirali zdravstvo, financiranje in se spopadli z etičnimi problemi, se veliko ukvarjamo. Zaenkrat je jasno samo, da bo potrebnih več različnih modelov, da to dosežemo. Veliko bo odvisno od voditeljev, ne bo pa enostavno," pravi Palmerjeva.

Rajput je prepričan, da nas lahko umetna inteligenca (AI) v zdravstvu naredi bolj enakopravne. "Mislim, da bo ta sistem bolj pravičen. AI lahko pacientu omogoči personalizirano oskrbo. Poglejmo primer bolnika s srčnim infarktom. Eden od štirih pacientov bo v 30 dneh spet hospitaliziran, pri čemer pa je manj kot odstotek teh pacientov na optimalni dozi zdravil. In v 60 odstotkih je prav to vzrok, da se vrnejo v bolnišnico. 160 milijard evrov je tako na leto vrženih stran samo v ZDA. Vprašanje torej je, kako lahko že vnaprej predvidimo in preprečimo možnost bolezni in drugič – ko imamo težavo – ali lahko AI predvidi natančen odmerek, ki ga potrebuje specifičen pacient. To je seveda mogoče, saj lahko AI sproti zbira in analizira podatke o bolniku v udobju njegovega doma. Največji izziv za nas je bil, ko smo s svojimi odkritji pristopili k FDA (ameriškemu regulatorju). Tam je nastala težava, saj česa takšnega še ni bilo. Kako naj AI dozira zdravila bolniku, še posebej, če upoštevamo, da imajo ti ljudje pogosto še druge bolezni? Potrebnih je bilo veliko testiranj in dokazov, da je FDA sprejela programsko opremo."

Prepričan je sicer, da v medicini AI ne bo nadomestila zdravnikov in drugega osebja, lahko pa poskrbi za večjo učinkovitost njihovega dela.  

AI nima podatkov, ker ni zaupanja

Rajput tudi priznava, da je pred AI v medicini še dolga pot, tudi zato, ker algoritmi AI za optimalno delo potrebujejo  veliko podatkov, ki pa jim v medicini niso dostopni: "AI še ne uporabljamo za diagnosticiranje in še nekaj časa ne bomo tam. Trenutno se osredotočamo na to, da bi se medicinsko osebje ob pomoči AI lahko bolj posvetilo pacientom."

Farahanyjeva pa izpostavlja srž težave, ki jo bodo morali skupaj odpraviti regulatorji in raziskovalci, če želijo do podatkov, ki jih potrebujejo: "Trenutno je veliko nezaupanja, ljudje ne želijo deliti podatkov, skrbi jih, kako bodo uporabljeni. Prav tako ne želijo imeti občutka, da bo z njimi nekdo ustvarjal dobiček."