PRISTRANOST UMJETNE INTELIGENCIJE U ZDRAVSTVU: Zašto ‘pametno’ nije uvijek sigurno

Piše: dr. sc. med. Richard Z. Cheng

Primjena umjetne inteligencije (UI) u zdravstvu predstavlja se kao revolucija: brže dijagnoze, pametnije otkrivanje lijekova, personalizirani tretmani i više izliječenih. Od smjelih obećanja velikih tehnoloških tvrtki do bolničkih nadzornih ploča i aplikacija za pacijente, rečeno nam je da će AI ‘popraviti’ medicinu.

No, kao i kod svakog tehnološkog skoka, ispod te pompe kriju se neugodne istine – istine s kojima se ortomolekularna i integrativna medicinska zajednica moraju suočiti. Jedna takva istina stara je koliko i samo računalstvo, a zove se: GIGO – Garbage In, Garbage Out (hrv. smeće unutra, smeće van).

GIGO VLADA I U DOBA UI-ja

Umjetna inteligencija je ‘inteligentna’ samo onoliko koliko su ‘inteligentni’ podaci na kojima je obučena i pretpostavke koje stoje iza nje. Ako su ulazni podaci pogrešni – pristrani, nepotpuni ili vođeni komercijalnim interesima – izlazni podaci će odražavati, pa čak i pojačavati te nedostatke. Stoga, razjasnimo kako se to događa.

1. PRISTRANI I NEPOTPUNI MEDICINSKI PODACI

Većina UI-ja u zdravstvu obučena je na temelju uobičajenih podataka usmjerenih na farmaceutske proizvode – podataka koji često zanemaruju ili umanjuju ulogu: prehrane, detoksikacije, terapije mikronutrijentima i načina života. Ovi skupovi podataka rijetko odražavaju složenost pacijenta u stvarnom svijetu, a gotovo nikada ne pružaju ortomolekularne uvide u: upalu, oksidativni stres ili nedostatke mikronutrijenata.

Umjetna inteligencija je ‘inteligentna’ samo onoliko koliko su ‘inteligentni’ podaci na kojima je obučena i pretpostavke koje stoje iza nje

Ako UI nikada nije ‘vidio’ visoke doze vitamina C kako utječu na zarazu, ili dijetu s niskim udjelom ugljikohidrata kako rješava dijabetes, on neće ni predložiti ta rješenja. ‘Klinička inteligencija’ UI-ja od samoga početka je pristrana, te se protivi pristupu koji nadilazi konvencionalnu paradigmu temeljenu na lijekovima.

2. SUSTAVNO ISKLJUČIVANJE ORTOMOLEKULARNOG I KOMPLEMENTARNOG MEDICINSKOG ZNANJA

Nedostatak podataka ortomolekularne te komplementarne i alternativne medicine (KAM) u UI sustavima nije slučajan – on je rezultat sustavne marginalizacije iza koje stoje moćne interesne skupine.

Recenzirani časopisi često odbacuju istraživanja temeljena na prehrani zbog pristranosti recenzenata ili institucionalne (ne)usklađenosti. Algoritmi mogu sniziti rang sadržaja KAM-a. Platforme društvenih medija označavaju ortomolekularne uvide kao ‘dezinformacije’ kada ove dovode u pitanje farmaceutske norme. Čak i tražilice sve više zakopavaju vjerodostojne članke koji nisu temeljeni na farmaceutskim proizvodima.

Kada se UI temelji na komercijalno pročišćenim ‘dokazima’ on postaje alat za konsolidaciju – a ne inovaciju

Stoga se golema količina kliničkih dokaza, biokemijskih obrazloženja i priča o ozdravljenju iz stvarnog svijeta isključuje; ne zato što nisu vrijedni, već zato što ugrožavaju ukorijenjene modele. Kada se UI temelji na komercijalno pročišćenim ‘dokazima’ on postaje alat za konsolidaciju – a ne inovaciju.

3. KOMERCIJALNA PRISTRANOST PRERUŠENA U INTELIGENCIJU

UI alate često razvijaju oni koji prednost daju: usklađenosti, učinkovitosti naplate i protokolima temeljenim na lijekovima – a ne optimalnom zdravlju. Posljedica toga je da ti alati pojačavaju same pretpostavke koje stoje iza današnje epidemije kroničnih bolesti.

Umjesto proširenja opcija, UI bi ih mogao dodatno suziti, ignorirajući intervencije temeljene na uzroku i hranjivim tvarima u korist standardiziranih puteva liječenja koji služe institucionalnoj praktičnosti.

4. ILUZIJA OBJEKTIVNOSTI

Mnogi modeli UI-ja funkcioniraju kao ‘crne kutije’ – s rezultatima koje čak ni programeri ne mogu u potpunosti objasniti. To stvara opasnu iluziju objektivnosti. Pacijenti i liječnici bi mogli pretpostaviti da su preporuke generirane UI-jem znanstveno pouzdane, iako se one zapravo mogu temeljiti na djelomično točnim podacima, iskrivljenim pretpostavkama ili komercijalnim prioritetima.

5. GUBITAK KLINIČKE PROSUDBE I LJUDSKE POVEZANOSTI

UI obećava učinkovitost – ali po koju cijenu? Prekomjerno oslanjanje na automatizaciju može narušiti temelje dobre medicine: kliničku prosudbu, kritičko razmišljanje i empatiju. Ortomolekularna i funkcionalna medicina naglasak stavljaju na biokemijsku individualnost i cjelovitu skrb o osobi. Ove se vrijednosti ne mogu svesti na računalni kod osim ako se on ne gradi tako da ih ima na umu.

Rješenje nije odbaciti UI, već ga obnoviti na temelju znanstvenog integriteta i medicinske slobode

TREBAMO DRUGAČIJI UI – ONAJ KOJI SE TEMELJI NA PRAVOJ ZNANOSTI

Rješenje nije odbaciti UI, već ga obnoviti na temelju znanstvenog integriteta i medicinske slobode. Potrebni su nam sustavi za pomoć pri odlučivanju koji odražavaju znanje utemeljeno na dokazima, koje nije dovoljno zastupljeno. A ne da imamo samo dominantnu, na lijekove usmjerenu priču. Ovo nije utopija. To je znanstvena i etička nužnost.

PREDSTAVLJAMO IOM.ai – NOVU VIZIJU MEDICINSKOG UI-ja

Kako bismo zadovoljili rastuću potrebu za istinski integrativnim, znanstveno utemeljenim digitalnim alatima u zdravstvu, grupa istomišljenika i ja razvijamo IOM.ai – inicijativu posvećenu:

• Ortomolekularnoj znanosti i sistemskoj biologiji
• Funkcionalnoj i nutricionističkoj medicini
• Transparentnom (objašnjivom) donošenju odluka
• Znanju kojem svi imaju pristup
• Osnaživanju i liječnika i pacijenata

Cilj platforme IOM.ai je izgraditi inteligentan sustav koji služi stvarnim zdravstvenim potrebama kroz pristup usmjeren na uzrok i prehranu

IOM.ai nije komercijalni proizvod – to je neprofitna platforma usmjerena na vrijednost koja je trenutno u razvoju. Naš je cilj proširiti nedovoljno zastupljenu znanost i izgraditi inteligentan sustav koji služi stvarnim zdravstvenim potrebama kroz pristup usmjeren na uzrok i prehranu.

Vjerujemo da je ova vizija usko povezana s misijom OMNS-a (Servis za vijesti iz ortomolekularne medicine) – i da rezonira sa širim pokretom za integrativnu i ortomolekularnu medicinu te medicinu usmjerenu na pacijenta. Dok gradimo ovaj sustav, pozivamo upravni odbor OMNS-a, suradnike, čitatelje i širu zajednicu zdravstvenih djelatnika, istraživača, edukatora i zagovornika na suradnju – kako bismo zajednički stvorili medicinski UI koji istinski odražava načela i praksu medicine temeljene na uzroku bolesti.

Ako ste zainteresirani za podršku ili doprinos inicijativi IOM.ai – bilo putem podataka, financiranja, istraživanja ili reklamiranja – čekamo vas raširenih ruku. Molimo vas da nas kontaktirate.

ZAKLJUČAK: GIGO I DALJE VLADA

GIGO ostaje zakon računalstva – a sada i UI-ja u zdravstvu. Ako sustave UI-ja hranimo manjkavim, pristranim ili komercijalno iskrivljenim podacima, dobit ćemo manjkave, pristrane i potencijalno opasne rezultate.

Protuotrov nije napuštanje UI-ja. To je izgradnja boljeg UI-ja – temeljenog na istini, a ne na tržištu; onog koji poštuje znanost i ne koristi se spinovima; onog kojem su pacijenti važniji od protokola.

(Izvor: orthomolecular.org; 3. lipnja 2025.)