Tidak perlu dikatakan, perubatan berkembang dengan sangat baik hari ini. Sudah berlalu hari-hari anestesia yang dipersoalkan dan pembedahan eksperimental. Kami belajar lebih banyak mengenai penyakit apa yang dilakukan oleh tubuh dan cara mengubatinya. Tetapi bolehkah kita menjadi lebih baik dalam hal ini? Pasti. Beberapa penyakit masih membingungkan doktor. Pesakit menderita. Di beberapa tempat ia bertambah baik, di beberapa tempat belum bertambah baik.
Sekiranya doktor anda melawat anda, dia mungkin menggunakan stetoskop. Dia mengukur tekanan darah dengan manset. Perkara yang 100 tahun yang lalu masih menjadi alat diagnostik utama ketika mereka pertama kali bertemu,”kata Vinod Kosla pada satu persidangan mengenai perubatan eksponensial yang dihoskan oleh Singularity University.
Seorang usahawan, pencipta dan ahli teknologi, Kosla mengasaskan Sun Microsystems. Hari ini, syarikatnya, Khosla Ventures, melabur dan membantu syarikat teknologi berkembang.
Apabila Kosla melihat masa depan penjagaan kesihatan selama 10 atau 15 tahun, dia melihat landskap perubatan seperti algoritma yang lapar data seperti AlphaGo Google, dan bukannya doktor yang biasa kita gunakan.
"Perubatan telah meningkat dari segi praktikal," kata Kosla. "Tetapi sekarang saya rasa sudah tiba masanya untuk mengubah praktik ini menjadi sains perubatan."
Untuk melakukan ini, kita perlu memindahkan kepakaran perubatan ke mesin.
Manusia tidak dirancang untuk menangani sejumlah besar data kesihatan yang dihasilkan oleh teknologi terkini. Dari sensor kesihatan hingga menyelesaikan penjujukan genom, dunia kita dibanjiri data, dan tidak lama lagi akan ada lebih banyak titik data daripada ada bintang di alam semesta.
Apa jenis otak yang dapat memproses semua maklumat ini? Kami dengan cepat kehilangan cengkaman pada kedudukan ini.
Video promosi:
Lebih ramai orang di Amerika Syarikat mati kerana salah diagnosis, kesalahan pembedahan, dan penyalahgunaan dadah yang membawa maut di AS daripada kemalangan jalan raya, kata Kosle. Dalam kedua kes tersebut, kesalahan manusia sering diselesaikan.
Pada masa lalu, kekurangan maklumat adalah masalah. Kami bergantung pada latihan, pengalaman dan intuisi untuk mengisi jurang ini. Namun, secara beransur-ansur, maklumat yang berlebihan juga menjadi masalah.
Kosla mengatakan penyakit dapat didiagnosis dengan hanya satu biomarker - tanda kimia penyakit ini - atau dengan melihat 300 biomarker. Anda boleh melihat pesakit di hadapan anda dan membandingkannya dengan beberapa pesakit lain yang pernah anda lihat, atau anda dapat mengimbas pangkalan data 100 juta pesakit untuk ratus atau ribu yang terakhir dengan gejala yang serupa.
Harvard, Stanford - tidak menjadi masalah. Tidak ada doktor yang dapat mengatasi masalah ini.
"Sebagian besar, mengapa kita pergi ke doktor - untuk diagnosis, wawasan akal Dr. House, preskripsi - akan semakin jatuh ke bahu mesin, meninggalkan orang yang mempunyai peranan yang sama sekali berbeza dalam hubungannya dengan pesakit dan doktor," kata Kosla.
Tetapi kita semua mahukan itu. Membebaskan doktor dari tugas mustahil untuk mengumpulkan tumpukan maklumat perubatan bermakna mereka dapat lebih fokus pada perawatan pesakit dan kemajuan teknologi.
Pada masa ini kami mempunyai pakar dalam semua perkara. Tidak ada yang berkomunikasi dengan yang lain seperti yang kita mahukan. Tetapi pesakit mempunyai rata-rata tujuh gejala utama. Bukankah lebih baik jika gejala ini dikaji secara konsisten oleh kecerdasan buatan, dan seorang doktor - bukan tujuh - menyampaikan hasil ini kepada pesakit?
Model baru ini akan menjadikan penjagaan kesihatan terbalik. Daripada mengembara dari pakar ke pakar, pesakit boleh mendapatkan konsultasi awal dari doktor atau jururawat. Titik hubungan tunggal ini akan membolehkan pesakit tinggal di zon selesa mereka dan menerima semua pertolongan yang mereka perlukan.
"Kami memilih bukan yang paling pintar, tetapi yang paling peduli. Sekiranya anda akan memperlakukan orang, jaga mereka, mengapa tidak memilih pendekatan yang paling berperikemanusiaan?"
ILYA KHEL
