Egy olyan országhoz képest, amely a Big Tech európai címeként híres, Írország kórházai gyakran messze elmaradnak a technológia terén.

Hiányoznak a közös számítógépes betegnyilvántartások, vagy az egyedi azonosítók, amelyekkel nyomon követhetők az emberek, amikor a klinikák között mozognak.

2024 júliusában egy számítógépes rendszerhiba miatt a dublini Mater kórház elhalasztotta a műtéteket, és könyörgött az embereknek, hogy ne jöjjenek az A&E kórházba.

Három évvel korábban orosz zsarolóvírus-támadók leállították az ír egészségügyi rendszer teljes számítógépes hálózatát, és 520 ember orvosi adatait tették közzé az interneten.

Írországnak azonban most ambiciózus céljai vannak az egészségügyi ellátás modernizálására.

Ezek közé tartozik a Sláintecare nevű program. A 2017-ben bejelentett terv az, hogy a 22,9 milliárd eurós (20 milliárd font; 24 milliárd dollár) költségvetési többlet egy részét egy olyan egészségügyi szolgáltatás létrehozására fordítja, amely az ellátás helyén ingyenes, mint az Egyesült Királyságé vagy Kanadáé.

Az egészségügyi ellátás javítása érdekében javítani kell az olyan kritikus pontokon, mint a diagnosztika.

Ezt a problémát a dublini Mater kórházban kezelik, amely 164 éves, és Írország legforgalmasabb sürgősségi osztályának a helyszíne.

Különösen így van ez télen, amikor egy nap január elején az ír sürgősségi osztályokon 444 ember várakozott a kocsikon.

“Írországban a legnagyobb problémát a várólisták jelentik, különösen a diagnosztikára, az MRI-re és az MRI-re való várakozás. [magnetic resonance imaging] vagy CT-re. [computed tomography] vizsgálatokat” – mondja Prof. Peter McMahon, a Mater radiológus konzulense.

MacMahon professzornak köszönhetően, aki orvostanhallgatóként hobbiprogramozóként próbálkozott, a Mater most az első kórházak között van Írországban, amely a mesterséges intelligenciát (AI) használja a radiológiai osztályán – a kórház azon részében, amely orvosi képalkotást nyújt a betegségek diagnosztizálására és a kezelés irányítására.

Annak érdekében, hogy a legsürgősebb szükségletű betegeket lássák el először, MacMahon professzor elmondta: “Az AI-t arra használjuk, hogy azonnal elemezzük az összes fejröntgent vérzésekre, az összes mellkasröntgent vérrögökre, és az összes csontröntgent törésekre.” A professzor szerint a műtéteket a leghamarabb kell elvégezni.

A mesterséges intelligencia különösen hasznos a fiatalabb orvosok segítésében, amikor nincsenek tapasztalt konzulensek, akikhez fordulhatnának.

“Most már egy nővér vagy kezdő orvos hajnali 2-kor nincs egyedül, van egy szárnysegédje” – mondja.

A vidéki kórházak másfajta kihívásokkal néznek szembe.

A donegáli Letterkenny Egyetemi Kórház esténként és hétvégén MRI-berendezés nélkül marad.

Jelenleg egy olyan betegnek, akinek éjszaka sürgősen MRI-vizsgálatra van szüksége, mentőautóval kell Dublinba utaznia.

Most azonban MacMahon professzor és a Mater AI kutatója, Paul Banahan betanított egy kísérleti AI-modellt arra, hogy CT-felvételekből “szintetikus MRI-t” hozzon létre, hogy a gerincsérülésre gyanús betegeket azonnal sorba lehessen sorolni.

Ehhez egy “generatív AI” modellt tápláltak egyazon személy azonos területéről készült CT- és MRI-felvételek 9500 párjával.

Most az AI meg tudja jósolni, hogy a CT-felvétel alapján hogyan fog kinézni az MRI-felvétel, ami minden sürgősségi osztályon rendelkezésre áll.

És mivel a radiológiai vizsgálatokhoz az orvosok szöveges jelentései is tartoznak, azt is vizsgálja, hogy nagy nyelvi modellek segítségével fontos betegségmintákat és trendeket azonosítani.

Írországban könnyebb a mesterséges intelligencia alkalmazása az orvosi felvételekre, mivel az ország 2008 óta központi, digitális iktatórendszerben tárolja a szkenneléseket.

Sok más fontos információ, például az orvosi feljegyzések vagy az elektrokardiogramok (EKG-k) azonban a legtöbb ír kórházban továbbra is nagyrészt papírformátumban, vagy kisebb adatbázisokban vannak, amelyeket nem osztanak meg központilag.

Ez “súlyosan késlelteti” a mesterséges intelligencia alkalmazását a potenciális betegségek felismerésére és a klinikai ellátás javítására – mutat rá MacMahon professzor.

Az ír egészségügyben az elöregedő informatikai rendszerek szélesebb körben jelentenek kihívást.

“Egészen nyersen fogalmazva, sok kórháznak olyan elavult informatikai rendszerekkel van dolga, ahol csak próbálják fenntartani a műsort” – mondja Dr. Robert Ross, a Dublini Műszaki Egyetem vezető informatikai oktatója.

“Bármi mást csinálni, mint például a mesterséges intelligencia integrálása, nem könnyű” – mondja.

A mesterséges intelligencia alkalmazása az egészségügyben nem problémamentes.

Erre példa a mesterséges intelligencia beszédfelismerő eszközök. Ezek használatával az orvosok kevesebb időt tölthetnének jegyzeteléssel és jelentésírással.

De néhányat már találtak hogy kitalálnak dolgokatbeleértve a nem létező gyógyszerek kitalálását is.

Hogy megakadályozzuk, hogy az ilyen mesterséges intelligencia hallucináljon, “gondoskodnunk kell arról, hogy a képzés során büntetést kapjon, ha olyasmit ad, ami nem létezik” – mondja MacMahon professzor.

A mesterséges intelligenciáknak lehetnek elfogultságaik, de “az embereknek is vannak elfogultságaik” – mutat rá.

Egy fáradt orvos, aki egy fiatal páciens egészségére számít, figyelmen kívül hagyhatja a vérrögöt.

“Valamilyen okból kifolyólag sokkal nyitottabbak vagyunk az emberi hiba elfogadására”, mint az új egészségügyi technológiák esetében, ahol “az elfogadható kockázat nulla” – mondja Seán Kennelly professzor, a Tallaght Egyetemi Kórház tanácsadója és a Dublini Trinity College professzora.

Ez azt jelenti, hogy “továbbra is az emberek 100%-os pontosságának illúzióját tartjuk fenn”, és figyelmen kívül hagyjuk azokat a területeket, ahol a mesterséges intelligenciával támogatott technológia jobb klinikai döntéseket hozhat – mondja.

Az egészségügyi szabályozók, akik már “elég gyengén” értik a szoftvert mint orvostechnikai eszközt, egyáltalán nem értik a mesterséges intelligenciára vonatkozó szabályokat, mondja Dr. Aidan Boran, a Digital Gait Labs nevű ír orvosi technológiai start-up alapítója és a Dublin City University kutatója.

Például a CE-jelölés megszerzéséhez, amely azt mutatja, hogy egy orvostechnikai eszköz megfelel az uniós biztonsági előírásoknak, meg kell adni a termék gyártásának helyszínét biztosító gyár adatait.

A szoftverek esetében azonban ez nem releváns – mondja Dr. Boran. “Számunkra a gyártás szó szerint a szoftver másolását jelenti” – mutat rá.

A mesterséges intelligenciának fekete doboz problémája lehet: látjuk, hogy mi megy bele és mi jön ki belőlük, de a mélytanulási rendszerek, amelyek ezeket a modelleket működtetik, olyan összetettek, hogy még a készítőik sem értik pontosan, mi történik bennük.

Ez nehézségeket okozhat egy orvos számára, aki megpróbálja elmagyarázni a mesterséges intelligenciával kapcsolatos kezelési döntéseket, mondja Dr. Paul Gilligan, a St Patrick’s Mental Health Services vezetője, Írország egyik legnagyobb mentális egészségügyi szolgáltatója, amely a dublini St Patrick’s Kórházat működteti.

Amikor a mesterséges intelligencia befolyásolja a döntéseiket, az orvosoknak “képesnek kell lenniük arra, hogy az érintettek számára hozzáférhető és érthető módon megfogalmazzák a döntések mögött álló érvelést” – mondja.