Prema procenama koje se često navode u stručnoj literaturi, ukupno medicinsko znanje udvostručuje se na svakih 73 dana. To u praksi znači da je lekarima sve teže da ostanu u toku sa najnovijim istraživanjima.
Zato smo odlučili da isprobamo OpenEvidence, alat veštačke inteligencije namenjen isključivo zdravstvenim radnicima. Ideja ove platforme je jednostavna: da lekarima pomogne da se brže snađu u ogromnoj količini naučnih radova, bez potrebe da sate provode pretražujući baze podataka i čitajući nepregledne stručne tekstove.
Već na prvi pogled jasno je da se OpenEvidence razlikuje od drugih AI alata. On ne odgovara na opšta pitanja, niti pokušava da bude „sveznalica“. Odgovara isključivo na medicinske upite: onakve kakve bi postavio lekar u kliničkoj praksi. Drugim rečima, moramo da zamislimo da smo doktor pre nego što postavimo pitanje.
Ono što nam je odmah privuklo pažnju jeste način na koji su odgovori predstavljeni. Svaka tvrdnja dolazi sa jasno navedenim izvorom: naučnim radom ili medicinskom publikacijom u kojoj se ta informacija može proveriti. To je važna razlika u odnosu na opšte AI modele, koji često nude odgovore bez jasnog porekla podataka.
Naravno, lekari i danas koriste alate poput Google Akademik kako bi pronašli relevantne naučne radove. Međutim, naše iskustvo pokazuje da takva pretraga često zahteva dodatno vreme: prvo da se pronađu radovi, zatim da se pročitaju sažeci, a potom i da se rezultati međusobno uporede. U tom smislu, veštačka inteligencija ovde ne zamenjuje lekara, već mu pomaže da brže dođe do suštine.
Platformu je osnovao ekonomista i tehnološki preduzetnik Daniel Nadler, sa idejom da lekarima ponudi svojevrsni „produžetak mozga“. Za razliku od mnogih drugih sistema, OpenEvidence ima formalne ugovore sa vodećim izdavačima medicinske literature, među kojima su New England Journal of Medicine i JAMA. To znači da se platforma oslanja na proverene, recenzirane i etički pribavljene izvore.
Tokom korišćenja primetili smo još jednu važnu stvar: brzinu. Odgovori stižu gotovo trenutno, ali bez pojednostavljivanja koje bi moglo da zavara korisnika. Naprotiv, svaki odgovor ostavlja prostor lekaru da sam proceni njegovu relevantnost, upravo zahvaljujući jasno navedenim izvorima.
Pitanja se mogu postavljati i na srpskom jeziku, dok se odgovori trenutno najčešće zasnivaju na naučnim radovima sa engleskog govornog područja. Iako bi veća zastupljenost istraživanja iz drugih regiona sveta, recimo Japana ili Kine bila korisna, postojeća baza ipak pokriva ogroman deo savremene medicinske literature.
Zvanično, platforma je namenjena isključivo lekarima i broj naloga je ograničen, ali u praksi je moguće napraviti nalog i upoznati se sa načinom rada sistema. Za sada je korišćenje besplatno, a platforma se finansira putem donacija i strateških partnerstava, što ostavlja otvoreno pitanje njenog dugoročnog modela održivosti.
Na kraju, zaključak se nameće sam od sebe: ako veštačka inteligencija može da preuzme na sebe analizu nepreglednih količina medicinskih podataka, lekarima ostaje više vremena za ono što je suština njihovog poziva: rad sa ljudima, kliničko razmišljanje, razumevanje i saosećanje. A upravo tu, čini se, tehnologija još dugo neće imati zamenu.