Proč je AI klíčová pro budoucnost gynekologie a porodnictví aneb moudrý lékař se neptá, zda AI použít, ale jak ji využít nejlépe.
Umělá inteligence (AI) již dnes zásadně proměňuje gynekologii a porodnictví — od přesnější interpretace ultrazvukových snímků přes predikci rizikových těhotenství až po optimalizaci IVF procesů. Například systémy jako EMA od AIVF zvyšují úspěšnost IVF díky objektivnímu hodnocení embryí, zatímco algoritmy jako ERICA umožňují neinvazivní predikci genetické kvality embryí. S nástupem generativní AI (GAI), která dokáže chápat kontext a tvořit nové obsahy, se otevírají nové možnosti: automatizované vedení anamnéz, personalizovaná edukace pacientek či podpora klinického rozhodování v reálném čase. GAI tak může zásadně snížit administrativní zátěž lékařů a zároveň zvýšit kvalitu péče. Pro gynekology a porodníky je proto klíčové nejen sledovat vývoj AI technologií, ale aktivně se podílet na jejich implementaci do klinické praxe.
IVF a reprodukční medicína
V oblasti asistované reprodukce je AI již nyní využívána pro objektivní hodnocení kvality embryí. Systémy jako iDAScore nebo EMA analyzují časosběrná videa embryí a na základě tisíců parametrů (rychlost dělení, morfologie, symetrie) určují jejich šanci na implantaci. Tyto nástroje výrazně redukují subjektivitu v hodnocení embryologem.
Dále AI pomáhá optimalizovat hormonální stimulaci podle individuální odpovědi pacientky – využívá historická data, hormonální profily a genetické polymorfismy. GAI navíc může asistovat při tvorbě personalizovaných protokolů a edukaci pacintek formou interaktivních rozhovorů.
Prenatální diagnostika a sledování těhotenství
AI je schopna analyzovat komplexní ultrazvuková data i kardiotokografické záznamy (CTG) a v reálném čase upozornit na odchylky od normy – například známky hypoxie plodu. Algoritmy jako OxSys (Oxford) zpracovávají desítky proměnných z CTG a snižují počet falešných poplachů, čímž pomáhají lékařům přesněji rozhodovat.
S pomocí GAI lze navíc budovat prediktivní modely pro komplikace, jako je preeklampsie, gestační diabetes nebo předčasný porod. Tyto modely mohou integrovat i behaviorální data z mobilních aplikací a vytvářet časné varovné systémy.
Pacientky také stále častěji využívají AI chatboty k zodpovídání dotazů, hlášení příznaků nebo vedení těhotenských deníků, čímž se posiluje kontinuita péče mimo ambulanci.
Chirurgická gynekologie a onkologie
V operační gynekologii se AI uplatňuje při asistenci během laparoskopických zákroků, kdy pomáhá identifikovat anatomické struktury, cévy nebo patologické útvary. V reálném čase AI poskytuje vizuální nápovědu operatérovi, čímž snižuje riziko komplikací.
V onkogynekologii je AI využívána pro analýzu zobrazovacích metod – například MRI a PET/CT – a pomáhá včasně detekovat nádorové změny, které mohou být lidským okem přehlédnutelné. Algoritmy jako DeepMind's LYNA (pro detekci lymfatických metastáz) mají již přesnost nad 90 %.
Díky GAI je také možné analyzovat velké množství klinických dat a molekulárních profilů (např. genomika, proteomika) a vytvořit tak personalizovaný léčebný plán. Tyto přístupy výrazně přispívají k precizní medicíně i v gynekologické onkologii.
Jaký je rozdíl mezi AI (Artificial Intelligence) a GAI (General Artificial Intelligence) je zásadní a týká se úrovně schopností a flexibility systému:
AI (umělá inteligence)
- Označuje širokou škálu systémů, které jsou schopny vykonávat specifické úkoly, jež běžně vyžadují lidskou inteligenci.
- Typickým příkladem je úzká (narrow/specialized AI) – např. rozpoznávání obličejů, překlad textů, doporučovací systémy nebo ChatGPT.
- AI je trénována pro konkrétní úkoly a mimo svou specializaci obvykle nefunguje.
GAI (General Artificial Intelligence)
- Označuje obecnou umělou inteligenci, která má schopnost učit se, chápat a řešit problémy napříč různými doménami podobně jako člověk.
- GAI by byla schopna například sama přejít z řešení matematických problémů na psaní esejí nebo plánování výletu bez přeprogramování.
- V současnosti GAI ještě neexistuje – je to cílový bod vývoje AI, ale zatím jde jen o teoretický nebo experimentální koncept.
Shrnutí:
- AI: specializovaná, úkolově orientovaná, běžně používaná dnes.
- GAI: univerzální, flexibilní, stále hypotetická (alespoň v plném smyslu).
Praktické příklady využití běžné AI a hypotetické příklady budoucího využití GAI:
Běžná AI (úzká umělá inteligence) – dnešní realita:
|
Oblast
|
Příklad využití
|
Popis
|
|
Zdravotnictví
|
Diagnostika pomocí AI (např. analýza rentgenů)
|
Systémy detekující rakovinu plic nebo kůži pomocí snímků.
|
|
Doprava
|
Autonomní vozidla (Tesla Autopilot)
|
AI se učí reagovat na dopravní situace, ale jen v rámci daných pravidel.
|
|
Jazyk
|
Překladače a chatboti (např. Google Translate, ChatGPT)
|
Překlad mezi jazyky, odpovědi na dotazy, tvorba textů.
|
|
Průmysl
|
Robotická výroba a kontrola kvality
|
Roboti kontrolují vady produktů pomocí strojového vidění.
|
|
Zábava
|
Doporučovací systémy (Netflix, Spotify)
|
AI analyzuje chování uživatele a doporučuje obsah.
|
GAI (obecná umělá inteligence) – hypotetické nebo budoucí využití:
|
Oblast
|
Možné využití
|
Popis
|
|
Věda a výzkum
|
Objevování nových léků nebo teorií
|
GAI sama formuluje hypotézy, provádí simulace a interpretuje výsledky.
|
|
Vzdělávání
|
Osobní virtuální učitel pro každého
|
Přizpůsobuje se studentovi, jeho tempu a stylu učení napříč předměty.
|
|
Krizové řízení
|
Koordinace záchranných operací během katastrof
|
GAI zvládne přizpůsobit se neznámým podmínkám a improvizovat jako člověk.
|
|
Meziplanetární mise
|
Autonomní řízení kolonizace Marsu
|
GAI by zvládla provoz základny, řešení nečekaných problémů, interakci s lidmi.
|
|
Společnost
|
Správa měst nebo států
|
GAI by navrhovala zákony, optimalizovala rozpočty, předvídala společenské dopady.
|
Očekávání ohledně příchodu GAI (obecné umělé inteligence) se liší v závislosti na odbornících, ale obecně platí:
- Odborné odhady (různé scénáře):
|
Skupina / průzkum
|
Odhad příchodu GAI
|
Poznámka
|
|
Metaculus (platforma predikcí)
|
2030–2040
|
Kolektivní odhad expertů a výzkumníků – s rostoucí pravděpodobností.
|
|
Průzkum AI výzkumníků (2022)
|
50 % pravděpodobnost do 2050
|
Respondenti uváděli široké rozpětí – někteří věří v příchod dříve, jiní později.
|
|
Nick Bostrom a FHI (Oxford)
|
Do konce 21. století
|
Spíše konzervativní přístup, ale připouštějící možnost náhlého průlomu.
|
|
OpenAI, DeepMind a další
|
Neoficiálně: v horizontu desetiletí
|
Inženýři naznačují, že vývoj se zrychluje, ale s mnoha neznámými.
|
- Co ovlivňuje příchod GAI?
Výpočetní výkon – dosud roste exponenciálně, ale může narazit na limity (např. spotřeba energie).
Datové zdroje – současné AI modely jsou trénované na velkých datech; pro GAI bude třeba kvalitativně nové formy učení.
Architektura – GAI vyžaduje zásadně nové systémy schopné generalizace a samostatného učení.
Etika a regulace – vývoj může být zbrzděn obavami ze zneužití nebo ztráty kontroly.
- Scénáře vývoje:
Optimistický: První verze GAI už do 2030–2035, zpočátku v řízených podmínkách (např. výzkum, simulace). Střední: Skutečně užitečná GAI se objeví kolem 2050, ale bude vyžadovat dohle.d a spolupráci s lidmi. Pesimistický: GAI se nikdy neobjeví, nebo bude technologicky neproveditelná bez zásadního průlomu.
Závěr:
Co říci závěrem? Budoucnost medicíny nebude jen o rukou a zkušenostech, ale také o schopnosti spolupracovat s inteligentními nástroji. AI není konkurencí – je spojencem. Čím dříve ji přijmeme, tím více z ní budou těžit naše pacientky.
Pavel Calda, květen 2025
