Firma założona w 2020 r. w Bilbao opracowała oprogramowanie, które pomaga dermatologom precyzyjnie oceniać ciężkość chorób skóry. Założycielka wyjaśnia „Euronews”, jak działa ten system i czemu największe korzyści daje w najtrudniejszych przypadkach.
Początki Legit.Health nie wynikają z analizy rynku, biznesplanu i badania konkurencji, lecz z osobistego doświadczenia. Andy Aguilar, współzałożycielka firmy, opowiada „Euronews”, że już jako nastolatka czuła, iż z jej skórą dzieje się coś niepokojącego, a poszukując pomocy lekarskiej przeszła drogę, którą – jak podkreśla – zna wielu pacjentów dermatologicznych: od lekarza do lekarza, kolejne błędne diagnozy i oczekiwanie między wizytami, gdy objawy w tym czasie się nasilały.
REKLAMA
REKLAMA
Z tego doświadczenia narodziła się diagnoza problemu, która ostatecznie ukształtowała firmę wykorzystującą sztuczną inteligencję do stawiania rozpoznań. Jak mówi Andy Aguilar, w dermatologii istnieje bardzo solidna wiedza kliniczna.
Zawodzi dostęp do informacji, na podstawie których podejmuje się decyzje: zmiany skórne opisuje się słownie w dokumentacji, ocena nasilenia łuszczycy może się różnić w zależności od lekarza, a fotografia wykonana podczas jednej wizyty nie zawsze da się porównać ze zdjęciem z poprzedniej.
Rozmawialiśmy z Andy Aguilar, współzałożycielką projektu, która znalazła się w pierwszej setce rankingu najbardziej kreatywnych osób magazynu „Forbes” oraz na liście „30 under 30”.
Firma Legit.Health powstała w 2020 roku w Bilbao, a jej dalszy rozwój wyznaczyła kluczowa decyzja: stworzyć regulowany wyrób medyczny, zweryfikowany we współpracy ze szpitalami, zamiast zwykłej aplikacji konsumenckiej. Jak przyznaje założycielka, to najwolniejsza i najdroższa droga, ale jedyna, która otwiera drzwi do gabinetu lekarskiego.
Jak działa system i co zmienia w praktyce
Legit.Health to medyczne oprogramowanie, które nie wymaga dodatkowego sprzętu ani specjalnych kamer: działa na telefonie komórkowym lub urządzeniach, które placówka już posiada. System integruje się z elektroniczną dokumentacją medyczną szpitala lub przychodni, dzięki czemu lekarz nie musi uruchamiać kolejnej aplikacji ani zmieniać swojego sposobu pracy.
Jak jednak działa w praktyce? Wystarczy zrobić telefonem zdjęcie zmiany skórnej, a po kilku sekundach na ekranie pojawia się informacja kliniczna.
Pierwszą funkcją systemu jest wsparcie diagnostyki. To efekt świadomej decyzji projektowej: narzędzie nie wydaje ostatecznego werdyktu, lecz przedstawia uszeregowaną listę możliwych rozpoznań, czyli rozkład prawdopodobieństwa w kategoriach Międzynarodowej Klasyfikacji Chorób (ICD‑11), a na samej fotografii zaznacza elementy, które wzięło pod uwagę, dochodząc do takiego wniosku.
Drugą funkcją jest obiektywna ocena nasilenia choroby. System zlicza i mierzy objawy kliniczne, takie jak rumień, złuszczanie, stwardnienie, krosty, guzki czy bąble – łącznie niemal czterdzieści różnych cech – a następnie automatycznie wylicza stosowane w dermatologii skale ciężkości, m.in. PASI w łuszczycy, SCORAD w atopowym zapaleniu skóry czy IHS4 w hidradenitis suppurativa. Dzięki temu ciężkość schorzenia staje się powtarzalną wartością liczbową, którą można porównywać między kolejnymi wizytami oraz między różnymi lekarzami.
Z danych firmy wynika, że skuteczność diagnostyczna lekarzy rośnie po użyciu narzędzia o 15–21 punktów procentowych, w zależności od miejsca pracy. W podstawowej opiece zdrowotnej kontrolowane badanie wykazało poprawę o nieco ponad 18 punktów – z 63,7% do 81,9% trafnych rozpoznań.
W efekcie rośnie liczba naprawdę potrzebnych skierowań, a spada liczba tych zbędnych. W jednym ze szpitali publicznych połowę przypadków udało się rozwiązać bez kierowania pacjentów do specjalisty, a liczba skierowań ogółem spadła o 17%.
Firma szczególnie podkreśla znaczenie badań nad ciemnymi fototypami skóry. Jak zauważa jej założycielka, dotychczasowe dane dotyczące stosowania sztucznej inteligencji w dermatologii powstawały głównie na podstawie prostszych przypadków, czyli zmian barwnikowych na jasnej skórze.
W badaniach prowadzonych na osobach o ciemnej karnacji poprawa dokładności diagnozy lekarzy sięgnęła 23,3 punktu procentowego, czyli więcej niż w całej populacji badanej. W chorobach rzadkich zaobserwowano podobny efekt, wzrost wyniósł 27 punktów.
W słowach Andy Aguilar, opisujących efekt wykorzystania sztucznej inteligencji w dermatologii: „Efekt działania SI jest największy tam, gdzie problem jest najbardziej złożony. Działa jak rozszerzona pamięć wzrokowa i ogranicza zmienność między lekarzami. Nie zastępuje eksperta w jego strefie komfortu, wspiera natomiast tego, który jest poza swoją”.
Zaufanie lekarzy, regulacje i przyszła rola dermatologa
Jedną z największych przeszkód, z jakimi zmierzyła się firma, nie był sceptycyzm lekarzy wobec sztucznej inteligencji, lecz sposób, w jaki większość systemów prezentuje swoje odpowiedzi.
Lekarz nie może wziąć odpowiedzialności za decyzję, która pojawia się jak zamknięta czarna skrzynka – bez możliwości weryfikacji i wyjaśnienia jej pacjentowi. Dlatego, jak mówi Aguilar, odpowiedzią firmy było odpowiednie zaprojektowanie produktu: oferowanie prawdopodobieństw zamiast wyroków, obiektywnych, weryfikowalnych pomiarów oraz wyjaśnień opartych na samej fotografii.
Inną przeszkodą, może mniej widoczną, ale kluczową, jest czas przeznaczony na wizytę. Dlatego system bezpośrednio integruje się z oprogramowaniem, z którego placówka już korzysta. Aguilar tłumaczy: „Wchodzi w skład elektronicznej historii choroby szpitala lub przychodni, więc lekarz nie uruchamia dodatkowej aplikacji ani nie zmienia swojego sposobu pracy. Robi zdjęcie i w ciągu kilku sekund otrzymuje informacje kliniczne na własnym ekranie”.
Jeśli chodzi o przyszłość zawodu dermatologa, jego twórczyni nie przewiduje zastąpienia specjalisty, lecz przesunięcie części obowiązków. Jej zdaniem automatyzacji podlegać będą przede wszystkim wstępna selekcja przypadków i monitorowanie chorych – czynności masowe, powtarzalne – które zostaną przeniesione na wcześniejsze poziomy opieki, takie jak przychodnie lub opieka pielęgniarska.
To z kolei pozwoliłoby układać listy oczekujących według ryzyka i pilności, zamiast według kolejności zgłoszeń, a także sprawić, że ciężkość choroby stanie się parametrem porównywalnym między wizytami i między ośrodkami.
Aguilar podsumowuje: „Dermatologa z 2036 roku nie zastąpi algorytm. Przestanie pełnić rolę klasyfikatora obrazów i skupi się na tym, co potrafi tylko lekarz – poświęcaniu odpowiedniej ilości czasu pacjentom, którzy rzeczywiście tego potrzebują”.
Firma zwraca jednak uwagę na ryzyko, które trzeba stale monitorować: tzw. efekt automatyzacji, nasilający się właśnie wtedy, gdy narzędzie działa bardzo dobrze. Jak podkreśla założycielka, można go ograniczyć dzięki odpowiedniemu projektowi systemu – przedstawianiu prawdopodobieństw i wyjaśnień zamiast zamkniętych werdyktów, które powinien wydawać wyłącznie specjalista – oraz poprzez rygorystyczne regulacje. Odpowiedzialności klinicznej, zaznacza, nie da się przekazać maszynie.
Przyszłość Legit.Health i ekspansja poza Europę
Legit.Health posiada europejskie oznakowanie CE (źródło w Hiszpański) jako wyrób medyczny, dlatego może zostać wdrożony w każdym szpitalu lub sieci placówek ochrony zdrowia w Unii Europejskiej. Ponadto jest także zarejestrowany w ANVISA (źródło w Hiszpański)w Brazylii, dzięki czemu może już legalnie działać w tym kraju Ameryki Południowej.
W Stanach Zjednoczonych firma jest w trakcie uzyskiwania zgody FDA na wykorzystanie urządzenia w praktyce klinicznej, choć już od kilku lat współpracuje z koncernami farmaceutycznymi i biotechnologicznymi jako dostawca rozwiązań stosowanych w dermatologicznych badaniach klinicznych.
Jak wyjaśnia w rozmowie z „Euronews” Andy Aguilar, ta sama technologia stosowana jest na wszystkich rynkach; różnią się jedynie ścieżki regulacyjne w poszczególnych krajach, które w mniejszym lub większym stopniu opóźniają uzyskanie certyfikacji.
To przykład udanego przedsięwzięcia firmy zrodzonej w Kraju Basków, która działa już poza granicami Hiszpanii i coraz mocniej celuje w rynek amerykański.