Până acum, medicina a fost o prestigiu și adesea extrem de profitabil alegerea carierei. Dar, în viitorul apropiat, vom avea nevoie de atâția medici cât avem acum? Vom vedea un șomaj medical semnificativ în următorul deceniu?

Dr. Saxon Smith, președintele filialei NSW a Asociației Medicale Australiene, a spus într-un raport la sfârșitul anului trecut că cele mai frecvente preocupări pe care le aude de la medicii în curs de pregătire și studenții la medicină sunt: ​​„care este viitorul medicinei?” și „voi avea o slujbă?”. Răspunsurile, a spus el, continuă să-l eludeze.

În timp ce universitățile australiene, britanice și americane continuă să absolvească un număr tot mai mare de studenți la medicină, întrebarea evidentă este unde vor lucra acești noi medici în viitor?

Va exista un rol extins pentru profesioniștii din domeniul medical datorită îmbătrânirii populației noastre? Sau presiunea de a reduce costurile în timp ce îmbunătățirea rezultatelor poate forța adoptarea unei noi tehnologii, care va eroda probabil numărul de roluri îndeplinite în prezent de medici?

Reducerea costurilor

Toate guvernele, pacienții și medicii din întreaga lume știu asta costurile de asistență medicală vor trebui să fie reduse dacă vrem să tratăm mai mulți oameni. Unii propun ca pacienții să plătească mai mult, dar oricum vom plăti pentru asta, este clar că reducerea costurilor este ceea ce trebuie să se întâmple.

Utilizarea roboți medicali pentru asistarea chirurgilor umani este din ce în ce mai răspândită, dar, până în prezent, acestea sunt utilizate pentru a încerca să îmbunătățească rezultatele pacienților și nu pentru a reduce costurile operației. Economiile de costuri pot veni mai târziu când această tehnologie robotizată se maturizează.

În zona diagnosticului medical, mulți oameni văd o posibilă reducere semnificativă a costurilor, îmbunătățind în același timp precizia folosind tehnologia în locul medicilor umani.

Este deja obișnuit pentru analize de sange și testare genetică (genomică) să fie realizat automat și foarte rentabil de către mașini. Ei analizează specimenul de sânge și produc automat un raport.

Testele pot fi la fel de simple ca un nivel de hemoglobină (număr de sânge) până la teste de diabet, cum ar fi nivelurile de insulină sau glucoză. Ele pot fi, de asemenea, utilizate pentru teste mult mai complicate, cum ar fi examinarea structurii genetice a unei persoane.

Un bun exemplu este Thyrocare Technologies Ltd din Mumbai, India, unde mai mult decât 100,000 de teste de diagnostic din toată țara se fac în fiecare seară, iar rapoartele livrate în termen de 24 de ore de la preluarea sângelui de la un pacient.

Mașini vs oameni

Dacă aparatele pot citi analizele de sânge, ce altceva pot face? Deși multor doctori nu le va plăcea acest gând, orice test care necesită recunoașterea tiparului va fi în cele din urmă mai bun de către un mașină decât un om.

Multe boli au nevoie de un diagnostic patologic, în care un medic se uită la un eșantion de sânge sau țesut, pentru a stabili exact boala: un test de sânge pentru a diagnostica o infecție, o biopsie a pielii pentru a determina dacă o leziune este sau nu cancer și o probă de țesut luate de un chirurg care caută să pună un diagnostic.

Toate aceste exemple și, de fapt, toate diagnosticele patologice sunt făcute de un medic folosind recunoașterea modelelor pentru a determina diagnosticul.

Tehnici de inteligență artificială care utilizează rețele neuronale profunde, care sunt un tip de învățare automată, pot fi utilizate pentru a antrena aceste mașini de diagnosticare. Mașinile învață rapid și nu vorbim despre o singură mașină, ci despre o rețea de mașini conectate la nivel global prin internet, folosind datele lor puse în comun pentru a continua să se îmbunătățească.

Nu se va întâmpla peste noapte - va dura ceva timp pentru a învăța - dar odată antrenat aparatul va continua să se îmbunătățească. Cu timpul, o mașină instruită corespunzător va fi superioară la recunoașterea tiparelor decât ar putea fi vreodată orice om.

Patologie este acum o chestiune de laboratoare de milioane de dolari care se bazează pe economii de scară. Durează în jur de 15 ani de la părăsirea liceului pentru a forma un patolog să funcționeze independent. Probabil va mai dura încă 15 ani ca patologul să fie la fel de bun pe cât vor fi vreodată.

La câțiva ani după aceea, se vor retrage și toate acele cunoștințe și experiență se pierd. Cu siguranță, ar fi mai bine dacă aceste cunoștințe ar putea fi capturate și utilizate de generațiile viitoare? Un patolog robot ar putea face exact asta.

Radiologie, raze X și nu numai

Testele radiologice reprezintă un exces 2 miliarde de dolari SUA din cheltuielile Medicare anuale. Într-un raport din 2013, sa estimat că, în perioada 2014-15, 33,600,000 de investigații radiologice ar fi efectuat în Australia. Un radiolog ar trebui să studieze fiecare dintre acestea și să scrie un raport.

Radiologii citesc deja, în medie, de peste șapte ori numărul de studii pe zi decât erau acum cinci ani. Aceste rapoarte, la fel ca cele scrise de patologi, se bazează pe recunoașterea tiparelor.

În prezent, multe teste radiologice efectuate în Australia sunt citite de radiologi din alte țări, cum ar fi Marea Britanie. În loc să aibă un expert în Australia să se ridice din pat la 3 dimineața pentru a citi o scanare a creierului unui pacient rănit, imaginea poate fi trimisă digital unui medic în orice fus orar adecvat și poate fi raportată aproape instantaneu.

Ce se întâmplă dacă mașinile ar fi învățate să citească razele X lucrând la început și, în cele din urmă, în locul radiologilor umani? Am mai avea nevoie de oameni radiologi? Probabil. Imagistica îmbunătățită, cum ar fi scanarea RMN și CT, va permite radiologilor să efectueze unele proceduri pe care chirurgii le întreprind acum.

Domeniul radiologiei diagnostice se extinde rapid. În acest domeniu, radiologii sunt capabili să diagnosticheze și să trateze afecțiuni precum sângerarea vaselor de sânge. Acest lucru se face folosind tehnici minim invazive, trecând fire prin vase mai mari pentru a ajunge la punctul de sângerare.

Deci, radiologii pot ajunge să facă proceduri care sunt efectuate în prezent de chirurgii vasculari și cardiaci. Utilizarea crescută a chirurgiei asistate robotizate va însemna că este mai probabil ca nu.

Mai sunt multe diagnosticarea unei leziuni cutanate, erupție cutanată sau creștere decât simpla privire. Dar o mare parte a diagnosticului se bazează pe recunoașterea de către dermatolog a leziunii (din nou, recunoașterea tiparului).

Dacă diagnosticul rămâne neclar, atunci un anumit țesut (o biopsie) este trimis la laborator pentru un diagnostic patologic. Am stabilit deja că o mașină o poate citi pe aceasta din urmă. Același principiu se aplică și recunoașterii leziunii cutanate.

Odată recunoscută și învățată, leziunea va putea fi recunoscută din nou. Telefoanele mobile cu camere de înaltă calitate vor putea să se conecteze la o bază de date globală care, la fel ca orice altă bază de date cu capacitate de învățare, va continua să se îmbunătățească.

Nu dacă, ci când

Aceste schimbări nu se vor întâmpla peste noapte, dar sunt inevitabile. Deși mulți medici vor vedea aceste schimbări ca pe o amenințare, șansa pentru binele global este fără precedent.

O radiografie efectuată în Africa ecuatorială ar putea fi citită cu aceeași fiabilitate ca și cea făcută într-un centru australian de excelență. O erupție infecțioasă ar putea fi încărcată pe un telefon și diagnosticul dat instantaneu. Se vor salva multe vieți, iar costul asistenței medicale pentru cei săraci din lume poate fi minim și, în multe cazuri, gratuit.

Pentru ca acest lucru să devină realitate, vor fi nevoie de experți pentru a lucra cu mașini și pentru a-i ajuta să învețe. Inițial, mașinilor li se poate cere să facă teste mai simple, dar treptat vor fi învățate, la fel cum oamenii învață cele mai multe lucruri din viață.

Profesia medicală ar trebui să înțeleagă aceste oportunități de schimbare, iar viitorii noștri medici tineri ar trebui să se gândească cu atenție unde vor sta joburile medicale ale viitorului. Este aproape sigur că peisajul ocupației medicale în 15 ani nu va arăta ca cel pe care îl vedem astăzi.

Despre autor

Ross Crawford, profesor de cercetare ortopedică, Universitatea de Tehnologie din Queensland; Anjali Jaiprakash, cercetător post-doctorand, robotică medicală, Universitatea de Tehnologie din Queensland, și Jonathan Roberts, profesor de robotică, Universitatea de Tehnologie din Queensland

Acest articol a fost publicat inițial Conversaţie. Citeste Articol original.

Carte înrudită:

at

Multumesc pentru vizita InnerSelf.com, unde sunt 20,000+ articole care schimbă viața care promovează „Noi atitudini și noi posibilități”. Toate articolele sunt traduse în Peste 30 de limbi. Mă abonez la InnerSelf Magazine, publicată săptămânal, și la Daily Inspiration a lui Marie T Russell. Revista InnerSelf a fost publicată din 1985.