1. Roboty medyczne wczoraj, dziś i jutro: Zarys rozwoju technologii

 

1985 – Pierwszy robot chirurgiczny, PUMA 560, został wykorzystany w procedurze biopsji mózgu. Procedura ta miała miejsce w 1985 roku, gdy robotyka zaczęła być wdrażana w celu ograniczenia ruchów spowodowanych drżeniem rąk. 

1988 – PROBOT, opracowany w Imperial College London, został wykorzystany do wykonania kilku powtarzalnych nacięć podczas przezcewkowej operacji prostaty. 

1990 – Na początku lat 90-tych firmy Integrated Surgical Solutions, Inc. i IBM opracowały ROBODOC. W 1992 roku z powodzeniem wykorzystali ROBODOC do przygotowania kości udowej do wymiany stawu biodrowego u ludzi.Pod koniec lat 90. inżynierowie opracowali trzy różne systemy, które łączyły technologię laparoskopową z robotami chirurgicznymi. Były to systemy chirurgiczne da Vinci, AESOP i Zeus.  

Postęp ludzkości jest naznaczony wynalazkami. Niektóre, takie jak silnik spalinowy czy ujarzmienie elektryczności zmieniły oblicze świata i były znakami nowej ery. Niezmienne jest to, że każda kolejna innowacja robi coś lepiej, szybciej, sprawniej, taniej. Aktualnie roboty przemysłowe wykonują ogrom pracy które kiedyś wykonywali ludzie, i każda firma z sektora motoryzacyjnego czy też zajmująca się obróbką stali chętnie wymieniłaby aktualne roboty na lepszy model jeśli oznaczałoby to większy zysk. Jednakże AI to nie jest po prostu kolejne narzędzie, model lepszy od poprzedniego. Tutaj mówimy o narzędziu które samo może podejmować decyzję, wykonywać zabiegi, decydować co zrobić a co nie. Obawa jest jak najbardziej uzasadniona.  

Pierwsze co przychodzi na myśl to to, że dobrze by było gdyby branża medyczna nie skupiała się na zarabianiu pieniędzy tylko na ratowaniu ludzkiego życia. Ludzkie życie powinno być priorytetem, dlatego też największe obawy budzi scenariusz, w którym roboty nie są wystarczająco zaawansowane by wykonywać przydzielone im zadania, co skutkowałoby szkodą dla pacjentów. Cięcie kosztów nie powinno odbywać się kosztem zdrowia pacjentów. 

Jedną z pierwszych prób zaprzężenia różnego rodzaju maszyn czy urządzeń do pracy na polu medycyny były “stalowe płuca”. Służyły one  do wspomagania oddychania u pacjentów z niewydolnością oddechową, zwłaszcza podczas epidemii polio. Pacjenta umieszczano w hermetycznej metalowej komorze z wystawioną głową. Urządzenie zmieniało ciśnienie wewnątrz komory – obniżenie ciśnienia powodowało wdech, a podwyższenie – wydech. Proces ten naśladował naturalne ruchy klatki piersiowej, umożliwiając oddychanie.

 

Początki robotyki medycznej datuje się na drugą połowę lat 80. Pierwszą dziedziną, w której wykorzystywano roboty chirurgiczne, była neurochirurgia – za pionierów uważani są dr Yik San Kwoh ze szpitala w Long Beach i robot Puma 560. Wykonywane przez nich biopsje neurochirurgiczne odbywały się szybciej i były bardziej precyzyjne od tradycyjnych. Kilka lat później tego samego robota wykorzystano przy udanej operacji przezcewkowej resekcji gruczołu krokowego, co stało się silną motywacją do zaprojektowania kolejnych maszyn: robota PROBOT, wyspecjalizowanego w operacjach prostaty, oraz robota ROBODOC, stworzonego na potrzeby operacji ortopedycznych.

 

2. Roboty medyczne a człowiek: Decyzje, praktyka, teoria i etyka

Współczesna medycyna stoi u progu technologicznej rewolucji, w której roboty odgrywają coraz większą rolę. Systemy wspomagane sztuczną inteligencją są wykorzystywane w diagnostyce, chirurgii, a nawet w opiece nad pacjentami. Jednak wraz z rozwojem tej technologii pojawia się wiele pytań i wyzwań. Czy robot może podejmować decyzje, które dotąd należały do lekarza? W jaki sposób wpływają one na praktykę medyczną i relacje między lekarzem a pacjentem? Jakie teoretyczne podstawy musimy stworzyć, aby zrozumieć ich działanie? I wreszcie – jakie kwestie etyczne wynikają z przekazania części odpowiedzialności maszynom? 

Kto ma ostatnie słowo? Roboty medyczne a decyzje chirurgiczne 

Wraz z rozwojem technologii roboty medyczne zyskują coraz większą autonomię w procesach decyzyjnych, szczególnie w chirurgii. Przykładem może być system opracowany przez Shademana i współpracowników (2016), który demonstruje zdolność robotów do wykonywania autonomicznych operacji na tkankach miękkich z precyzją przekraczającą możliwości człowieka. Z kolei badania Saeidi i inni (2022) wskazują na możliwość pełnej autonomii robotów w przeprowadzaniu anastomoz jelitowych, co budzi pytania o rolę chirurga w procesie operacyjnym. 

Decyzje chirurgiczne tradycyjnie opierały się na wiedzy i doświadczeniu lekarzy, jednak systemy oparte na sztucznej inteligencji potrafią w czasie rzeczywistym identyfikować zmiany patologiczne z dużą dokładnością. Zdolności predykcyjne i analityczne tych systemów stawiają pod znakiem zapytania tradycyjny podział ról w sali operacyjnej.

 

Mimo tych osiągnięć pozostaje problem interpretowalności decyzji podejmowanych przez algorytmy. Zdolność do zrozumienia i weryfikacji decyzji podejmowanych przez roboty jest kluczowa dla ich akceptacji w środowisku medycznym, ale również brak odpowiedzialności emocjonalnej maszyn może stanowić poważne ograniczenie w podejmowaniu decyzji etycznych. 

Dyskusja na temat tego, kto powinien mieć ostatnie słowo w chirurgii – człowiek czy maszyna – pozostaje otwarta. Autonomiczne roboty oferują potencjał redukcji błędów ludzkich i poprawy wyników operacyjnych, jednak ich integracja musi być poprzedzona gruntowną analizą prawną i etyczną w kontekście zastosowań sztucznej inteligencji w medycynie. Tym samym, choć technologia ta rewolucjonizuje chirurgię, jej wdrożenie wymaga zachowania równowagi między zaufaniem do maszyn a kontrolą człowieka. 

Relacja człowiek-robot w medycynie: Praktyka kontra teoria 

Relacje pomiędzy człowiekiem a robotem w medycynie to pole dynamicznych zmian, gdzie praktyka medyczna często wyprzedza rozwój teorii i ram regulacyjnych. W praktyce, roboty takie jak systemy Da Vinci są już szeroko stosowane w chirurgii. Zdolność tych urządzeń do precyzyjnego wykonywania skomplikowanych procedur chirurgicznych zmienia tradycyjne role personelu medycznego. Teoretyczne podstawy tej relacji opierają się na interakcji człowieka z maszyną, w której kluczowym elementem jest interpretowalność i zaufanie do technologii.

Vellido i Martin (2012) podkreślają, że brak zrozumiałych wyjaśnień działania algorytmów może prowadzić do niepewności wśród personelu medycznego. Jednocześnie Mori i inni (2018) wskazują na potencjał w czasie rzeczywistym do wspierania decyzji lekarzy, co dowodzi, że technologia może być użyteczna, ale wymaga jasnych ram etycznych.

 

Z drugiej strony, praktyka medyczna często wymusza szybkie wdrażanie technologii, zanim teoria jest w stanie odpowiednio zbadać jej długoterminowe skutki. Hamet i Tremblay (2017) ostrzegają, że brak odpowiednich regulacji może prowadzić do nadużyć lub błędów systemów AI. To z kolei prowadzi do pytania: czy powinno się dążyć do perfekcyjnych modeli teoretycznych przed wprowadzeniem nowoczesnych technologii do praktyki, czy może skupić się na stopniowym ich udoskonalaniu w rzeczywistych zastosowaniach? 

Etyka w chirurgii robotycznej: granice odpowiedzialności

Relacja człowiek-robot w medycynie to nie tylko kwestia technologiczna, ale także filozoficzna i etyczna. Jak zauważa Alsuliman (2020), granica między odpowiedzialnością człowieka a maszyny jest niezwykle cienka, co wymaga dalszych badań i dyskusji. 

Wraz z rozwojem technologii robotycznych w medycynie pojawia się pytanie o granice odpowiedzialności za decyzje i wyniki procedur przeprowadzanych z ich udziałem. Autonomiczne roboty chirurgiczne mogą wykonywać coraz bardziej skomplikowane operacje, jednak czy odpowiedzialność za ewentualne błędy spoczywa na maszynie, programistach czy na lekarzach? Etyczne dylematy w chirurgii robotycznej dotyczą przede wszystkim relacji między autonomią maszyn a kontrolą człowieka. Wielu badaczy uważa, że wykorzystanie sztucznej inteligencji w medycynie musi być regulowane tak, aby nie tylko zapewnić bezpieczeństwo pacjentów, ale również utrzymać zaufanie do systemu ochrony zdrowia. Tymczasem Hamet i Tremblay (2017) podkreślają, że brak jasnych regulacji może prowadzić do nieporozumień w kwestii odpowiedzialności za decyzje podejmowane przez roboty.

 

Wielu badaczy zwraca uwagę na konieczność wprowadzenia jasnych zasad etycznych dotyczących stosowania robotów w chirurgii. Jednym z kluczowych problemów jest konieczność zapewnienia transparentności w działaniu algorytmów, co zauważają również Vellido i Martin (2012). Zdolność do wyjaśnienia procesów decyzyjnych może być kluczowa dla określenia, gdzie zaczyna się i kończy odpowiedzialność człowieka. 

Z perspektywy praktyki klinicznej granice odpowiedzialności w chirurgii robotycznej mogą się zacierać. Systemy sztucznej inteligencji w czasie rzeczywistym wspierają decyzje lekarzy, jednak ostateczne słowo należy do człowieka. Tym samym kwestia odpowiedzialności może być postrzegana jako współdzielona między człowiekiem a maszyną. 

Rozwiązanie tych dylematów wymaga nie tylko dalszych badań, ale także szerokiej debaty społecznej i prawnej. Rozwój chirurgii robotycznej powinien być wspierany przez tworzenie regulacji prawnych, które będą jasno definiować granice odpowiedzialności i zapewniać bezpieczeństwo pacjentów.

 

3. Budowanie zaufania społecznego

1. Uczłowieczanie technologii

Aby ludzie zaufali maszynom, muszą je postrzegać jako narzędzia wspierające, a nie zastępujące człowieka. Kluczowe kroki: 

• Podkreślanie roli lekarza: SI powinna być prezentowana jako asystent medyczny, który pomaga w podejmowaniu decyzji, ale nie podejmuje ich samodzielnie. To lekarz zawsze powinien być „ostatnią instancją”. 

• Humanizacja komunikacji: Interfejsy maszyn powinny być intuicyjne, proste w obsłudze i komunikować się w sposób zrozumiały dla pacjentów i lekarzy. 

 

2. Transparentność i wyjaśnialność

Ludzie ufają temu, co rozumieją. Dlatego: 

• Wyjaśnialna sztuczna inteligencja (XAI): Algorytmy SI powinny być projektowane w taki sposób, aby mogły tłumaczyć swoje decyzje prostym językiem. Przykładowo, zamiast tylko wskazywać, że istnieje wysokie ryzyko choroby, system powinien wyjaśniać: „Na podstawie analizy 1000 zdjęć podobnych do tego, wskazujemy zmiany typowe dla [nazwy choroby]”. 

• Otwartość danych i testów: Wyniki badań klinicznych, skuteczność algorytmów oraz ograniczenia technologii powinny być dostępne publicznie. 

 

3. Edukacja społeczeństwa i personelu medycznego

Lęk przed SI często wynika z niewiedzy lub mylnych wyobrażeń. Proponuję: 

• Kampanie społeczne: Organizowanie akcji informacyjnych w mediach, pokazujących, jak SI już dziś ratuje życie (np. w onkologii czy kardiologii). 

• Szkolenia dla lekarzy: Programy edukacyjne dla personelu medycznego, które pokazują, jak skutecznie współpracować z SI oraz jakie są jej ograniczenia. 

• Symulacje dla pacjentów: Możliwość uczestnictwa w demonstracjach działania SI – np. podczas dni otwartych w szpitalach. 

 

4. Budowanie etycznych ram działania

Brak zaufania wynika często z obaw o bezpieczeństwo danych czy podejmowanie decyzji przez “bezosobowy system”. Rozwiązania: 

• Ochrona danych pacjentów: Zapewnienie, że dane medyczne są przechowywane w sposób anonimowy i używane tylko w celach diagnostycznych, zgodnie z regulacjami (np. RODO w Europie). 

• Etyczne algorytmy: Programowanie SI w taki sposób, aby decyzje opierały się na różnorodnych i reprezentatywnych danych, minimalizując ryzyko uprzedzeń i dyskryminacji. 

 

5. Transparentne wdrażanie technologii w życie codzienne

Zaufanie rośnie, gdy ludzie mogą obserwować efekty działania technologii w praktyce. Proponuję: 

• Pilotażowe programy w szpitalach: Wdrożenie systemów SI w wybranych placówkach z otwartym raportowaniem ich skuteczności. Pacjenci mogą widzieć, jak algorytmy wspierają lekarzy, np. przy analizie wyników badań. 

• Bezpieczne testy: Wprowadzenie etapu, w którym SI działa jako „druga opinia” obok tradycyjnych metod, zanim zostanie dopuszczona do samodzielnego działania.

 

6. Wzmacnianie pozytywnych przykładów

Przykłady sukcesów SI w medycynie mogą wzbudzić większe zaufanie:

• Historie pacjentów: Udokumentowane przypadki, w których SI przyczyniła się do uratowania życia, powinny być szeroko nagłaśniane w mediach.

• Zaangażowanie liderów opinii: Lekarze i naukowcy powinni aktywnie wspierać technologię w publicznych wystąpieniach, podkreślając jej zalety.

 

Cyberbezpieczeństwo 

W kwestii robotów medycznych niszową, a jednocześnie szalenie ważną kwestią jest cyberbezpieczeństwo. Wyobraźmy sobie sytuacje w której hakerzy atakują mocno zautomatyzowany szpital. Skutki mogłyby być opłakane. sektor ochrony zdrowia jest atrakcyjnym celem dla cyberprzestępców. Wynika to z jego znaczenia dla całego społeczeństwa, z czego atakujący doskonale zdają sobie sprawę. Wiedzą, że jeżeli ktoś może zdecydować się na zapłacenie okupu (by np. odzyskać dostęp do infrastruktury), to będą to władze szpitala lub innego rodzaju placówki medycznej. Takie przypadki miały już miejsce, w 2024 roku szpital w Ameryce przeszedł w tryb offline z powodu cyberataku, a w 2020 w Niemczech z powodu cyberataku na szpital zmarła kobieta. Dlatego też, aby przekonać społeczeństwo do zautomatyzowanych operacji należy uwzględnić również tą kwestię, aby nie doprowadzić do sytuacji w której roboty zostaną wykorzystane do złych celów. Większa automatyzacja prowadzi do większych możliwości cyberprzestępców. Przykładowo mogliby podmienić dane pacjentów wskutek czego pacjent przeszedłby zabieg którego nie powienien przejść, np. Amputację kończyny.

 

 4. Ankieta w praktyce: Jak badaliśmy opinie o robotach medycznych?

Od 28.12.2024 do 05.01.2025 prowadziliśmy badanie ankietowe, próbując odpowiedzieć na kilka kluczowych z naszego punktu widzenia pytań odnośnie stosunku do sztucznej inteligencji w medycynie. W szczególności nacisk położyliśmy na rozróżnienie między precyzyjnymi robotami chirurgicznymi typu Da Vinci a humanoidalnymi robotami przyszłości, w pełni sterowanych przez sztuczną inteligencję. W naszej ankiecie wzięły udział 54 osoby (N = 54), większość (44) stanowiły kobiety, natomiast znacząca grupa respondentów znajdowała się w przedziale wiekowym 18-25 lat (39), posiadając tym samym wykształcenie wyższe (34). Aby dowiedzieć się jaki jest stosunek do nowych technologii u respondentów, w większości pytań zastosowaliśmy skalę Likerta, odwołującą się do sentymentu (bądź jego braku), zaufania, opinii względem danych rozwiązań związanych ze sztuczną inteligencją. 

Respondenci zostali zapytani o kilka wariantów uczestnictwa robotów w zabiegach operacyjnych, między innymi o to, jaki jest ich stosunek do robotów medycznych całkowicie samodzielnych, będących w stanie samodzielnie podejmować decyzje na stole operacyjnym. Celowo nie doprecyzowywaliśmy pytania, wyszczególniając między innymi roboty humanoidalne, chcąc zbadać stosunek do samego zjawiska autonomii robota, z pominięciem aspektu ,,uczłowieczenia”, jakie ma miejsce w przypadku robotów humanoidalnych. 

 

Znacząca grupa respondentów wyraziła stanowczy brak zaufania względem takiego rozwiązania (19), nieco mniejszą niechęć wyraża podobna liczba respondentów (14), natomiast niewielkie zaufanie w ankiecie wyraziło 10 respondentów. Pomimo widocznemu braku zaufania wśród respondentów, zgadzają się oni co do stwierdzenia, że roboty są w stanie utrzymać precyzję przez cały czas trwania zabiegu, gdzie zgodę wyraziło łącznie 39 respondentów.

Podobnie sytuacja wygląda w przypadku robotów typu Da Vinci sterowanych przez chirurga, gdzie minimum zaufania wyraża łącznie 40 respondentów.

Brak zaufania względem samodzielnych humanoidalnych robotów wyraziło łącznie 35 respondentów.

Pytając respondentów o zgodę na podejmowanie przez robota medycznego kluczowych w procesie operacji decyzji, zdania respondentów były bardzo spolaryzowane. Brak zaufania wyraziło 30 respondentów, natomiast 22 respondentów byłoby skłonnych zaufać takiemu rozwiązaniu.

Podstawowym wnioskiem z przeprowadzonych przez nas badań jest to, że zaufanie wobec robotów na stole operacyjnym ma miejsce, jednak do pewnego stopnia. Stosując stopniowalne pytania doszliśmy do wniosku, że roboty humanoidalne, napędzane przez sztuczną inteligencję wzbudzają powszechną niechęć bądź też obawy. Człowiek wciąż stanowi w ocenie respondentów najważniejsze ogniwo decyzyjne na stole operacyjnym.

 

5. Podsumowanie: Czy jesteśmy gotowi zaufać maszynom?

Wszystko wskazuje na to, że ludzie podchodzą do robotów z pewną rezerwą – czemu trudno się dziwić. Choć roboty są znacznie precyzyjniejsze w wykonywaniu wielu zadań, ich rola jako pełnoprawnych zastępców człowieka pozostaje odległa. Nadal traktujemy je przede wszystkim jako zaawansowane narzędzia wspomagające lekarzy w trudnych i wymagających zadaniach. 

Roboty medyczne mają jednak swoje niezaprzeczalne zalety, które warto podkreślić. Na przykład w psychiatrii coraz częściej znajdują zastosowanie roboty terapeutyczne. Dzięki swojemu przyjaznemu wyglądowi oraz możliwości interakcji z pacjentami stają się szczególnie pomocne w diagnozowaniu i leczeniu dzieci z zaburzeniami rozwojowymi, takimi jak autyzm. Ich neutralność emocjonalna oraz zdolność do reagowania w przewidywalny sposób mogą być atutem w sytuacjach, w których ludzka obecność bywa trudna do zaakceptowania dla małych pacjentów. 

Mimo tych pozytywnych aspektów istnieje wiele kwestii, które wciąż budzą obawy i wymagają starannego rozważenia. Jednym z najważniejszych wyzwań jest kwestia odpowiedzialności – kto ponosi winę w przypadku błędu popełnionego przez robota? Producent, operator, a może lekarz nadzorujący? Podobnie, moralność algorytmów oraz ich transparentność stają się kluczowymi tematami. Pacjenci i lekarze muszą mieć pewność, że decyzje podejmowane przez roboty są zrozumiałe, a same algorytmy działają zgodnie z etycznymi standardami. 

Nie można też zapomnieć o roli emocji i relacji międzyludzkich w medycynie. Roboty nie odczuwają empatii ani nie potrafią okazać wsparcia emocjonalnego w taki sposób, w jaki potrafi to człowiek. Dla wielu pacjentów właśnie te cechy są kluczowe w procesie leczenia. Zanim oddamy robotom większą swobodę w działaniach, musimy znaleźć sposób na pogodzenie ich efektywności z ludzkimi potrzebami emocjonalnymi. 

Wprowadzenie robotów do medycyny to wielki krok naprzód, ale wymaga on równoczesnego rozwoju regulacji prawnych, etycznych oraz społecznych. Ostatecznie sukces tej technologii będzie zależał od naszej zdolności do budowania zaufania i uczynienia z robotów nie tylko narzędzi, ale też wartościowych partnerów w opiece zdrowotnej.

 

Bibliografia: 

• Alsuliman, T., Humaidan, D. & Sliman, L., 2020. Machine learning and artificial intelligence in the service of medicine: Necessity or potentiality? Current Research in Translational Medicine, [online] Elsevier Masson SAS. Dostępne pod adresem: https://doi.org/10.1016/j.retram.2020.01.002. 

• Hamet, P. & Tremblay, J., 2017. Artificial intelligence in medicine. Metabolism, [online] 69, pp.S36-S40. Dostępne pod adresem: https://doi.org/10.1016/j.metabol.2017.01.011. 

• Mori, Y., Kudo, S., Misawa, M., Saito, Y., Ikematsu, H., Hotta, K., i inni, 2018. Real-Time Use of Artificial Intelligence in Identification of Diminutive Polyps During Colonoscopy: A Prospective Study. Annals of Internal Medicine, [online] 169(6), pp.357–366. Dostępne pod adresem: https://doi.org/10.7326/M18-0249. 

• Saeidi, H., Oppfermann, J.D., i inni, 2022. Autonomous robotic laparoscopic surgery for intestinal anastomosis. Science Robotics, [online] 7(62). Dostępne pod adresem: https://doi.org/10.1126/scirobotics.abj2908. 

• Shademan, A., Decker, R.S., i inni, 2016. Supervised autonomous robotic soft tissue surgery. Science Translational Medicine, [online] 8(337). Dostępne pod adresem: https://doi.org/10.1126/scitranslmed.aad9398. 

• Topol, E.J., 2019. High-performance medicine: the convergence of human and artificial intelligence. Nature Medicine, [online] 25, pp.44-56. Dostępne pod adresem: https://doi.org/10.1038/s41591-018-0300-7. 

• Vellido, A. & Martin, J., 2012. Making machine learning models interpretable. W: Proceedings of the European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning, Bruges

• VCyberDefence24.pl (brak daty) Roboty medyczne: zakłócenia mogą mieć tragiczne konsekwencje. Dostępne pod adresem: https://cyberdefence24.pl/cyberbezpieczenstwo/roboty-medyczne-zaklocenia-moga-miec-tragiczne-konsekwencje [Dostęp: 9 stycznia 2025].