Krzemowa Dolina jest nie do skopiowania

Prowadzi pan przełomowe badania nad AI w medycynie w kalifornijskim laboratorium Google’a, a na koncie ma publikacje w prestiżowym „Nature” i międzynarodowe patenty. Kiedy zobaczymy korzyści z wprowadzania AI w medycynie? I gdzie się pojawią?

AI otwiera szerokie możliwości w wielu obszarach ochrony zdrowia. Można wyobrazić sobie konsumenckie zastosowania w aplikacjach do tworzenia spersonalizowanych planów treningowych czy dietetycznych. Z drugiej strony sztuczna inteligencja umożliwia automatyzację licznych procesów back-office’owych, np. sprawdzanie, czy dana procedura będzie refundowana dla konkretnego pacjenta. Co więcej, takie modele pomagają budować tzw. systemy eksperckie, pozwalające konsyliom onkologicznym na wydajne przeszukiwanie całej literatury naukowej pod kątem publikacji dotyczących bardzo rzadkich odmian nowotworu, co jest niezwykle cenne w ich diagnostyce i leczeniu.

Jednak dziedziną, w której najwcześniej i najwyraźniej widać było zaangażowanie oraz korzyści z zastosowania AI, były techniki obrazowania. Chodzi tu o interpretowanie zdjęć medycznych, np. rentgenowskich, rezonansów magnetycznych, USG itp. Jest to proces dość powtarzalny i to właśnie w nim w pierwszej kolejności zmaterializowały się korzyści płynące z nowej technologii.

Dlaczego?

Nie jest przypadkiem, że najwięcej uwagi w dziedzinie AI w medycynie poświęca się programom przesiewowym. Jest to bowiem ta część tzw. lejka medycznego, gdzie mamy do czynienia z dużymi wolumenami danych, a ich interpretacja jest zwykle mniej skomplikowana niż na etapie badań diagnostycznych czy planowania terapii. Chodzi o szybką ocenę, czy dany przypadek wymaga dalszej, pogłębionej diagnostyki – na przykład w przypadku profilaktyki raka piersi – wykonania drugiego mammogramu, USG czy rezonansu magnetycznego. Właśnie tutaj notujemy znaczące postępy zarówno pod kątem dokładności takiej decyzji, jak i jej szybkości czy kosztu wykonania.

Czy w przyszłości lekarze nie będą potrzebni? Sztuczna inteligencja zrobi badanie piersi, postawi diagnozę na podstawie doświadczeń tysięcy lekarzy i badań, a na koniec wypisze leki albo skieruje na operację.

Stopień automatyzacji w medycynie zależy od powtarzalności procesów i realnych potrzeb w danej dziedzinie. Doskonałymi przykładami są radiologia i patomorfologia. Już teraz w wielu krajach europejskich zaczyna brakować radiologów. Łatwo sobie wyobrazić, że najbardziej rutynowe elementy ich pracy – takie jak wstępna analiza czy wyszukiwanie anomalii na zdjęciach – zostaną zautomatyzowane. To pozwoli lekarzom skupić się na bardziej złożonych, unikalnych przypadkach, które wymagają głębszej analizy, doświadczenia i interakcji z pacjentem.

Kwestia regulacji prawnych zdecyduje o tym, czy ostateczna diagnoza będzie przypisywana AI, czy też AI będzie tylko narzędziem wspierającym lekarza. Jako społeczeństwo musimy sobie wspólnie odpowiedzieć na pytanie, na ile komfortowo czulibyśmy się z oddelegowaniem tak dużej odpowiedzialności maszynie, jeśli oznaczałoby to np. dokładniejszą diagnozę, krótsze kolejki czy tańsze leczenie. Być może oba rozwiązania będą istniały obok siebie, dostosowując się do potrzeb różnych grup pacjentów.

Natomiast ten proces już się dzieje, choć często nawet niezauważalnie. Niektóre procedury medyczne (np. laserowe operacje wzroku) już są w sporej mierze zautomatyzowane. Proces ten będzie postępował, choć raczej stopniowo. Stworzenie tych modeli AI wymaga dużych inwestycji, więc w przypadkach bardzo niszowych chorób, gdzie danych jest mało, automatyzacja będzie postępować wolniej. AI będzie tam raczej wsparciem dla lekarzy, by mogli oni świadczyć jeszcze lepszą i bardziej spersonalizowaną opiekę.

Jak wygląda pana codzienna praca?

Na co dzień zajmuję się głównie rozwijaniem i wdrażaniem modeli sztucznej inteligencji, szczególnie w kontekście analizy obrazów medycznych. Moja praca polega na identyfikacji – przy współpracy z ekspertami z danej dziedziny – wyzwań w diagnostyce, które AI może rozwiązać, a następnie na projektowaniu i trenowaniu algorytmów, które mogą te problemy rozwiązać.

Przykładowo znaczącą część mojej aktywności poświęciłem projektowi, w którym zadaniem naszego zespołu było wytrenowanie modelu AI do interpretacji obrazów mammograficznych. Wiązało się to z pracą nad bardzo dużymi zbiorami danych – obrazy te są wysokiej rozdzielczości, a od każdej pacjentki analizujemy ich co najmniej cztery. Musiałem więc opracować metody efektywnego przetwarzania i analizy tych danych, dążąc do osiągnięcia jak najwyższej precyzji. Codziennie monitorowałem proces uczenia modelu, dostosowywałem jego architekturę i parametry, a także blisko współpracowałem z ekspertami medycznymi, aby zrozumieć niuanse interpretacji klinicznej.

Kluczowym aspektem mojej pracy jest również walidacja tworzonych rozwiązań. W przypadku wspomnianego modelu oznaczało to porównywanie jego skuteczności z ocenami radiologów. Ostatecznie nasze badania wykazały, że model był skuteczniejszy od pojedynczego specjalisty i porównywalny z konsensusem dwóch lekarzy, a wyniki naszych badań zostały opublikowane w prestiżowym czasopiśmie naukowym „Nature”.

Czy wspomniane rozwiązanie działa już w szpitalach?

Przeprowadziliśmy już próbę kliniczną w Chicago ze szpitalem Northwestern. Wykorzystaliśmy sztuczną inteligencję w systemie interpretacji danych przez dwóch lekarzy. Podjęliśmy też współpracę z firmą iCAD, która jest producentem oprogramowania medycznego i ma tysiące wdrożeń i w USA, i w Europie. W Polsce ich klientem jest np. Radomskie Centrum Onkologii.

Czyli technologia już jest. To co najbardziej opóźnia wprowadzenie tych rozwiązań w służbie zdrowia?

Certyfikacja. Bez niej nie można używać danego rozwiązania w urządzeniu medycznym. W Europie to certyfikacja znakiem CE, w Ameryce – dopuszczenie przez FDA. Warto zaznaczyć, że w Europie ten proces już się toczy. Kolejny etap to skalowanie rozwiązania. Niestety, to proces, który wymaga czasu. A gdy technologia jest już dopuszczona do użytku, następną barierą jest jej dystrybucja, która często odbywa się na poziomie indywidualnych placówek medycznych, których kierownictwo trzeba przekonać do wdrożenia AI, a następnie zintegrować ją z istniejącymi systemami.

Dlaczego takie firmy technologiczne jak Google wchodzą w taką dziedzinę jak medycyna?

Trudno mi mówić o celach strategicznych firmy. Ale nie jest tajemnicą, że istnieje ogromne zapotrzebowanie na zwiększenie dostępności opieki zdrowotnej, obniżenie jej kosztów i na dotarcie z nią do słabiej rozwiniętych regionów. Google ma wielu wybitnych naukowców w dziedzinie sztucznej inteligencji oraz odpowiednie moce obliczeniowe, więc czujemy pewną odpowiedzialność, by zrobić coś dobrego dla świata. Kiedy pojawił się internet, prawie każda dziedzina życia – poza opieką zdrowotną i edukacją – drastycznie się zmieniła. Sektor opieki zdrowotnej musi teraz ten dystans nadrobić.

Czy w Google’u pracuje wielu Polaków?

Zdecydowanie tak. Polscy inżynierowie, specjaliści od badań i rozwoju, eksperci w dziedzinie sztucznej inteligencji, a także menedżerowie i liderzy biznesowi, odgrywają kluczową rolę w wielu globalnych projektach Google’a. Polacy zajmują wysokie i wpływowe stanowiska w różnych działach Google’a, w tym w inżynierii, zarządzaniu produktem, badaniach, sprzedaży, marketingu oraz na szczeblach kierowniczych w regionie EMEA (Europa, Bliski Wschód i Afryka). Ich obecność jest dowodem na wysoki poziom kształcenia, innowacyjności i przedsiębiorczości w Polsce. Sprzyja temu też pozycja Polski, która jest dla Google’a niezwykle ważnym rynkiem i hubem innowacji w regionie. Mamy tu szybko rozwijające się centrum R&D. Zatrudniamy już blisko 2 tysiące osób, co sprawia, że nasz ośrodek w Polsce jest największym centrum inżynieryjnym w Unii Europejskiej.

Polacy się dobrze odnajdują w firmach technologicznych. Nasi programiści mają świetną renomę. Z czego to wynika?

Mamy bardzo dobrą edukację, zwłaszcza w dziedzinie nauk ścisłych w Polsce. Kilka polskich uczelni, zwłaszcza Uniwersytet Warszawski, ma bardzo dobre wyniki w topowych zawodach, takich jak Top Coder czy ACM. Polacy za granicą cieszą się też opinią ciężko pracujących. Z drugiej strony, samemu nieco inwestując w polskie i zagraniczne start-upy, mam wrażenie, że brakuje nam trochę takiej smykałki handlowej czy marketingowej. Dlatego wiele firm założonych przez polskich przedsiębiorców często decyduje się na którymś etapie na przeniesienie siedziby głównej do Berlina, Londynu czy USA w poszukiwaniu finansowania i partnerów, którzy mogą pomóc w globalnym skalowaniu przedsiębiorstwa.

Jak pan trafił do Kalifornii, do Doliny Krzemowej?

Zacząłem pracę w Google’u jeszcze w Polsce, w Krakowie. Potem zaproponowano mi kontynuację pracy w Kalifornii. Zdecydowałem się więc na zmianę. Sądziliśmy z rodziną, że spędzimy w USA półtora roku, a potem zobaczymy, co dalej. Tymczasem jesteśmy już tutaj dziesięć lat.

Dlaczego? Na pewno Kalifornia to piękne miejsce.

Mieszkałem w kilku miejscach w Kalifornii, także w okolicy Los Angeles, i rzeczywiście wiele aspektów życia da się tu pokochać. Z punktu widzenia osoby pracującej w branży nowych technologii jest to miejsce wyjątkowe. To tu dochodzi do największych innowacji, jest najwięcej kapitału i ten ferment, tak potrzebny do rozwoju. Są tu start-upowcy, fundusze inwestycyjne i duże firmy technologiczne. Wszystko to tworzy wyjątkowy ekosystem, w którym wszyscy wchodzą z sobą w ciekawe interakcje. Ja również, obok swojej pracy w Google, zajmuję się inwestowaniem w start-upy.

W firmach technologicznych dalej dominuje start-upowa kultura pracy? Te pufy, zjeżdżalnie w biurach, luz, czy powoli wszystko zmierza w kierunku typowych korporacji?

W dużej mierze zależy to od tego, na jaką firmę trafimy. W niektórych start-upach pracuje się bardzo ciężko. Ale jest też motywacja – pracownik, który dołączył jako piąty czy dziesiąty, może zostać multimilionerem, jeżeli tej firmie uda się wyjść na giełdę albo zostanie korzystnie sprzedana. Wiele młodych osób decyduje się na wyrzeczenia, żeby stać się częścią tego sukcesu.

W Google’u zawsze mieliśmy trochę więcej przestrzeni, by zastanowić się nad tym, co naprawdę ważne, poczytać najnowszą prasę naukową, dowiedzieć się więcej o najnowszych badaniach i eksperymentować z różnymi pomysłami. Ja mam swój work-life balance – mieszkam dość blisko biura, więc jeżdżę na rowerze do pracy, co zajmuje mi 20 minut. Pracuję w systemie hybrydowym, co oznacza, że trzy dni powinienem być w biurze, ale ja wolę być tam częściej. To pozwala mi bardziej oddzielić pracę od życia prywatnego. Po godzinach znajduję czas na grę w siatkówkę, jazdę na nartach czy tworzenie muzyki.

Czyli praca zdalna nie zawsze się sprawdza?

Popularność pracy zdalnej znacząco wzrosła w okresie pandemii i bezpośrednio po niej. Osobiście również doświadczyłem tego modelu, pracując przez niemal rok z Hawajów. Chociaż taki tryb życia był całkiem przyjemny, to w dłuższej perspektywie wiązał się jednak z pewnym poczuciem izolacji zarówno od głównego nurtu rozwoju technologicznego, jak i od bezpośrednich kontaktów międzyludzkich.

Z perspektywy wielu organizacji przedłużająca się praca zdalna może negatywnie wpływać na innowacyjność. Brakuje wówczas spontanicznych interakcji, takich jak nieformalne rozmowy przy biurowym ekspresie do kawy. To właśnie podczas takich spotkań, wymiany spostrzeżeń na temat bieżących projektów czy wyzwań często rodzą się wartościowe pomysły i budują kluczowe relacje zawodowe. W środowisku biurowym możliwość zwrócenia się bezpośrednio do kolegi z szybkim pytaniem – na przykład dotyczącym problemu technicznego – jest niezwykle cenna.

Mimo zaawansowania narzędzi do komunikacji zdalnej wideorozmowy nie są w stanie w pełni odtworzyć dynamiki i efektywności bezpośrednich spotkań. Nadal istnieje pewna bariera komunikacyjna, której przełamanie wciąż jest wyzwaniem.

Wiele osób wyprowadza się jednak z Kalifornii na stałe. Tu jest naprawdę drogo.

To prawda. Część osób wyprowadza się, choć niektóre z nich dalej tu pracują, dojeżdżając, jeśli mają np. hybrydowy system pracy. Mieszkania i domy podrożały, co wynika z wielu powodów, między innymi z napływu nowych osób oraz trudności z budowaniem nowych domów ze względu na protesty mieszkańców.

Wiele osób, nawet dobrze zarabiających, nie widzi wielkich perspektyw na zakup mieszkania w Kalifornii. Natomiast Kalifornia jest piękna i ma świetną pogodę. Poza styczniem i lutym praktycznie nie pada deszcz, łatwo można dostać się nad ocean i w góry, a zimą także na narty.

Kalifornia to kraina kontrastów. Potężnym problemem są ludzie bezdomni. W pięknym San Francisco przybysz doznaje szoku, ilu ich jest, i to w reprezentacyjnych miejscach.

W Dolinie Krzemowej i na przedmieściach jakość życia jest całkiem dobra, a bezdomnych jest tu niewielu. Natomiast w San Francisco kryzys bezdomności jest nierozerwalnie połączony z kryzysem uzależnień od narkotyków i chorób psychicznych. Z tego powodu wyprowadziło się stamtąd wiele osób.

Sytuacja była najcięższa zaraz po pandemii. Według mnie to problem mniej ekonomiczny, a bardziej kulturowy. San Francisco wydaje około 60 tysięcy dolarów rocznie na utrzymanie każdego bezdomnego. Ale podejście do tego tematu jest bardzo liberalne i przez długi czas władze nie decydowały się przymuszać osób bezdomnych do leczenia uzależnień czy przyjęcia miejsca w schronisku – rozumowano, że jeśli dana osoba decyduje się przebywać na ulicy, to jest jej wolny wybór. Teraz na szczęście zaczyna się to zmieniać, np. niedawno w referendum odwołano szczególnie liberalnego prokuratora generalnego San Francisco, a nowe władze próbują zapanować nad tym problemem.

Dolina Krzemowa to prawdziwy tygiel narodowy.

Z mniejszości narodowych dominują tu Hindusi i Chińczycy. Mam oczywiście znajomych Polaków, których poznałem w USA, ale są tu ludzie z całego świata. W zespole radiologii, w którym pracowałem, mieliśmy kilku Polaków, ale też m.in. osoby z Kolumbii, Iranu, Kanady oraz Niemiec.

Jakie są pana doświadczenia w roli anioła biznesu?

Wspieranie młodych przedsiębiorców to rzeczywiście dużo frajdy – czuję, że częsta interakcja z nimi daje mi podgląd tego, co nas czeka w przyszłości, i pozwala regularnie testować oraz ciągle kalibrować swój osąd odnośnie do tego, co „chwyci”, a co nie.