Събития
Д-р Росица Паунова за AI и бъдещето на персонализираната психиатрия
д-р Росица Паунова, снимка: ПР
Тя е лекар и изследовател, асистент в Медицински университет – Пловдив и специализант по психиатрия в УМБАЛ „Свети Георги“. Лауреат е на националното отличие на L’Oréal и ЮНЕСКО „За жените в науката“ за 2023 г. и е включена в класацията Forbes „30 под 30“ за 2025 г. в България.
Тя е първият експерт в региона, който прилага методи на изкуствен интелект и машинно обучение в невроизобразяването за психиатрия. Заедно с екипа си използва тези подходи за изследване на мозъчните мрежи при психични разстройства, с цел по-обективна диагностика и по-персонализирано лечение.
Какво Ви насочи към пресечната точка между психиатрията, невроизобразяването и изкуствения интелект?
Едно от нещата, които още в началото ме привлякоха към тази област, беше един интересен парадокс в психиатрията. Работим с човешкия мозък – може би най-сложната система, която познаваме – а диагнозата ни и до днес се основава предимно на разговора с пациента, наблюдението и неговия разказ за преживяването му. Разбира се, това е същността на психиатрията и не мисля, че някога трябва да я губим. Но за мен винаги е съществувал и въпросът: можем ли да видим какво се случва отвъд симптомите – какво се случва в самия мозък?
Така постепенно интересът ми към психиатрията се срещна с невроизобразяването. Функционалният магнитен резонанс ни позволява да наблюдаваме не само структурата на мозъка, а и начина, по който различни негови области се активират и комуникират помежду си. Проблемът е, че тези данни са изключително сложни и многомерни. Именно тук изкуственият интелект и съвременните математически модели дават възможност да откриваме зависимости, които трудно бихме могли да видим с просто око или чрез традиционен анализ.
За мен най-интересна е именно тази среща между клиничната психиатрия, невронауката и математиката – възможността субективният разказ на пациента да бъде допълнен с обективна информация за мозъчната функция, без едното да измества другото.
Психиатричната диагностика до голяма степен разчита на разговор с пациента и клинична оценка. Как AI може да добави по-обективен елемент към този процес?
Важно е да се отбележи, че субективността в психиатрията не е непременно недостатък. Разговорът с пациента съдържа информация, която не може просто да бъде сведена до едно число – личната история, социалният контекст, начинът, по който човек преживява собствените си симптоми. Всичко това е изключително важно за диагнозата и лечението.
Това, което изкуственият интелект може да направи, е не да замени тази информация, а да я допълни. Един алгоритъм може едновременно да анализира голям брой показатели – например характеристики от структурен и функционален магнитен резонанс, когнитивни резултати, клинични показатели, а в бъдеще вероятно и генетични, метаболитни и други биологични данни. След това може да търси модели в тях, които са свързани с определено заболяване, неговото протичане или отговора към лечение.
Поради това не виждам бъдещето като избор между лекар и алгоритъм. В останалите области на медицината отдавна приемаме за естествено клиничната преценка да бъде подпомагана от лабораторни изследвания, образна диагностика или други обективни показатели. Бих искала с времето да имаме подобна възможност и в психиатрията – без да губим човека зад данните.
Каква информация могат да ни дадат невроизобразяването и AI моделите, която един лекар трудно би могъл да открие сам?
Мозъкът не работи като сбор от отделни области, всяка със своя самостоятелна функция. Той по-скоро прилича на огромна мрежа, в която различни региони непрекъснато обменят информация помежду си. Когато правим функционално МРТ изследване, всъщност получаваме своеобразна картина на тази комуникация – кои области се активират, как работят заедно и как тази активност се променя във времето.
Количеството информация обаче е огромно. Един лекар може много добре да разпознае и интерпретира клиничната картина, но няма как с просто око да проследи едновременно всички тези фини промени и връзки в мозъчната активност. Точно тук AI и математическите модели могат да бъдат особено полезни – те ни помагат да видим закономерности, които иначе биха останали скрити.
Според мен това променя и начина, по който трябва да мислим за биомаркерите в психиатрията. Малко вероятно е един ден да посочим една конкретна област в мозъка и да кажем: „Ето тук се вижда депресията“ или „тук се вижда шизофренията“. Много по-вероятно е да търсим комбинация от множество малки промени, които заедно оформят своеобразен невробиологичен подпис на заболяването – а в идеалния случай и на конкретния пациент.
Има ли реалистична перспектива в бъдеще заболявания като депресия, биполярно разстройство или шизофрения да бъдат диагностицирани с помощта на конкретни биомаркери?
Да, но вероятно не по начина, по който традиционно си представяме един биомаркер. Не очаквам да имаме един кръвен показател или една MRI находка, която сама по себе си да поставя диагнозата „депресия“ или „шизофрения“.
Тези заболявания са изключително хетерогенни. Двама пациенти с една и съща диагноза могат да имат различни симптоми, различен ход на заболяването и различен отговор към лечението. Затова по-скоро си представям бъдещето като събиране на различни части от един пъзел – информация за структурата и функцията на мозъка, когнитивните особености, клиничната картина, а постепенно и генетични, метаболитни и други биологични показатели. Поотделно всеки от тях може да ни казва сравнително малко, но когато ги разглеждаме заедно, бихме могли да получим много по-пълна картина за конкретния човек.
И може би тогава най-важният въпрос няма да бъде само „Каква е диагнозата?“, а „Какво е специфичното при този пациент?“ – какъв е неговият биологичен профил, как вероятно ще се развие заболяването и кое лечение би било най-подходящо именно за него. За мен това е една от най-интересните посоки към истински персонализирана и прецизна психиатрия.
Може ли AI да помогне не само при поставянето на диагноза, но и при избора на най-подходящо лечение за конкретния пациент?
Това според мен е една от най-перспективните посоки. Днес разполагаме с утвърдени правила за лечение, клинични ръководства и натрупан опит, но въпреки това двама пациенти с една и съща диагноза могат да реагират по съвсем различен начин на една и съща терапия. Един медикамент може да бъде много ефективен при единия и почти да не помогне на другия. Понякога са необходими няколко опита, докато намерим най-подходящото лечение за конкретния човек.
Ако разполагаме с достатъчно качествени данни, AI моделите могат да търсят характеристики, свързани с терапевтичния отговор. Това би могло един ден да ни помогне да преценим не само каква е диагнозата, а коя терапевтична стратегия има най-голяма вероятност да бъде ефективна именно за този пациент.
Разбира се, тук трябва да бъдем много внимателни. Не е достатъчно един алгоритъм да показва впечатляващи резултати в научно изследване. Той трябва да е проверен при различни групи пациенти, да знаем кога можем да му се доверим и какво всъщност стои зад неговата прогноза. В медицината една добра статистика има стойност едва когато се превърне в реална полза за пациента.
Къде според Вас трябва да бъде границата между решенията, които може да подпомага алгоритъмът, и тези, които трябва да останат изцяло в ръцете на лекаря?
За мен границата е ясна: AI може да подпомага решението, но отговорността за него трябва да остане при лекаря.
Един алгоритъм може за секунди да обработи огромно количество информация, да открие зависимости, които ние трудно бихме забелязали, и дори да ни покаже коя диагноза или терапия изглежда по-вероятна. Но той не познава човека, който стои срещу нас. Не знае цялата му история, отношенията с близките му, страховете му, ценностите му или какво е важно за него в конкретния момент. А особено в психиатрията понякога именно тези детайли променят едно клинично решение.
Затова бих искала AI да бъде нещо като още един много добър инструмент в ръцете на лекаря – да му показва това, което той трудно може да види сам, да му помага да бъде по-прецизен, но последното решение да остава част от разговора между лекаря и пациента. За мен технологията има истинска стойност тогава, когато подобрява тази връзка, а не когато се опитва да я замени.
Един от големите въпроси около медицинския AI е качеството на данните. Как се избягва рискът алгоритмите да възпроизвеждат грешки или пристрастия, заложени в данните, с които са обучени?
Това е един от най-сериозните проблеми. Един AI модел може да бъде толкова надежден, колкото са надеждни данните, върху които е създаден. Ако обучим алгоритъм върху малка или твърде хомогенна група пациенти, той може да работи прекрасно в тази група и значително по-зле в друга популация.
Затова е толкова важно моделите да се разработват върху достатъчно големи и разнообразни групи пациенти и данните да се събират по ясни и сравними правила. Но още по-важна е следващата стъпка – да проверим алгоритъма на различни места, в различни болници, държави и популации. Едва тогава започваме да разбираме дали той действително е надежден извън условията, в които е бил създаден.
И тук има нещо, което според мен понякога се губи в ентусиазма около AI – не е достатъчно да кажем, че един модел има висока точност. В медицината трябва да разбираме и случаите, в които той греши. Кога греши? При кои пациенти? И защо? Защото именно тези грешки могат да имат най-голямо значение за човека, който стои пред нас.
Колко далеч сме от момента, в който подобни технологии ще бъдат част от ежедневната клинична практика, а не само от научните изследвания?
В някои области на медицината AI вече навлиза в клиничната практика, но в психиатрията преходът е по-труден. Имаме множество обещаващи резултати на ниво научни изследвания, но между добър модел в публикация и инструмент, който може безопасно да се използва в болница, има огромна дистанция.
Необходимо е моделите да бъдат валидирани в големи независими популации, да работят надеждно между различни центрове и апаратура.
Затова не бих поставила конкретна дата. По-вероятно е навлизането да бъде постепенно – първо като инструменти за подпомагане на определени решения, а не като система, която самостоятелно поставя диагнози. Но посоката вече е много ясно очертана.
И може би точно това е по-реалистичният начин технологията да навлезе в психиатрията – не с един голям скок, а с поредица от малки инструменти, които постепенно започват да правят клиничните решения по-информирани и по-прецизни.
Виждате ли риск пациентите да се доверяват прекалено много на AI инструменти за самодиагностика и как трябва да говорим за тази технология отговорно?
Да, и мисля, че този риск вече е съвсем реален. Когато човек е притеснен за здравето си, е напълно естествено да потърси информация и бърз отговор. А AI прави това по-лесно от всякога – можем да опишем как се чувстваме и за секунди да получим обяснение какво би могло да стои зад симптомите ни. Това може да бъде полезно, но е важно да помним, че има голяма разлика между това да получиш информация и това да получиш диагноза.
Това е особено важно в психиатрията. Един и същ симптом може да има много различни обяснения. Безсънието, тревожността, затруднената концентрация или промените в настроението сами по себе си не означават конкретно психично разстройство. За лекаря има значение кога са започнали, как са се променяли във времето, какво се случва в живота на човека, има ли други симптоми, приема ли медикаменти, има ли соматично заболяване и много други детайли. Понякога именно контекстът променя изцяло значението на един симптом.
Затова според мен трябва да говорим за AI без крайности – нито като за заплаха, нито като за всезнаещ инструмент. Той може да помага на хората да разбират по-добре здравето си и да разпознаят кога е разумно да потърсят специалист, но не трябва да превръщаме алгоритъма в заместител на медицинската консултация.
Ако погледнем 10 години напред, как си представяте една психиатрична консултация и каква роля бихте искали да има AI в нея?
Бих искала на пръв поглед тя да не изглежда чак толкова различно от днешната. В центъра да останат двама души – пациентът и лекарят – и разговорът между тях. За мен би било загуба, ако технологичният прогрес направи медицината по-малко човешка.
Бих искала разликата да бъде в информацията, с която лекарят разполага. Представям си, че към клиничната оценка могат да бъдат интегрирани данни от невроизобразяване, когнитивни тестове, биологични показатели, предходен терапевтичен отговор и други източници, а AI да помага тази огромна информация да бъде преведена в индивидуален профил на пациента.
Тогава вместо да питаме единствено „Коя диагноза най-добре описва този човек?“, бихме могли да зададем много по-полезни въпроси: Какъв е неговият индивидуален риск? Как вероятно ще се развие състоянието? Кое лечение има най-голям шанс да помогне и с най-малко нежелани ефекти?
Това всъщност е бъдещето на психиатрията, което лично мен ме вълнува най-много. Не си представям AI, който седи между лекаря и пациента и взема решения вместо тях. Представям си технология, която остава по-скоро на заден план, но дава на лекаря повече информация и му помага да взема по-добри решения.
Ако след десет години AI ни е помогнал да бъдем по-прецизни, без да сме станали по-малко човечни, според мен ще сме го използвали по правилния начин.
