Personaalmeditsiini tulevik põhineb tipptasemel tehnoloogial ja tehisarul. Geenipõhine ravi, ennetus ja isikupärane lähenemine lubavad tulevikus pakkuda igale patsiendile just talle sobivaima ravi.
2023. aasta maikuu lõpus ilmus uudis, millel võivad olla kogu ühiskonda raputavad tagajärjed: USA Toidu- ja Ravimiamet (FDA) andis ettevõttele Neuralink ametliku loa alustada ajju paigaldavate kiipidega inimkatseid. Katse eesmärk on taastada nägemine ja liikumisvõime, ühendades aju kiibi kaudu arvutiga. Ettevõte on juba teinud ettepanekuid kiibi edasiarendusteks, et tulevikus veelgi enam funktsiooni võimaldada.
Vaid kaks päeva enne seda, kui see uudis USA ja välisriikide meediasse jõudis, sai maailm teada mehest, kes hakkas tänu tehnoloogia arengule uuesti kõndima. Gert-Jan Oskam oli olnud halvatud juba enam kui kümme aastat pärast rattaga juhtunud õnnetust. Täna saab ta tänu aju- ja seljaimplantaatidele taas toetusega seista ja kõndida, isegi trepist üles minna.
Kas see ongi personaalmeditsiini tulevik? Tehisintellekti ümber toimunud hüsteeria varjus on ehk paljudel märkamata jäänud, et seda tehisintellekti juba kasutatakse vähkasvajate diagnoosiks ja ravi täiendamiseks1. Kõigi seniste hinnangute järgi suudavad pildipõhised süvaõppe mudelid tuvastada pahaloomulisi mustreid varem, kui seda suudab arsti koolitatud silm.
On selge, et tehnoloogia kujundab personaalmeditsiini tulevikku. Kui palju ja millises suunas jääb veel lahtiseks. Aga enne, kui saame sel teemal tõsiselt arutleda, heidame pilgu järgmistele:
- millised on tänased meditsiini kitsaskohad
- kas ja kuidas tuleks olemasolevaid diagnoosimise ja ravimeetodeid ajakohastada
- mida õigupoolest tähendab personaalmeditsiin ehk täppismeditsiin
- millised on täppismeditsiini eelised
Samuti vaatleme, kuidas meditsiinipraktika on aja jooksul arenenud ning millised mõttemustrid jätkuvalt ravi mõjutavad. Arutleme ka uute meditsiinitehnoloogiate eetilisuse üle.
Meditsiiniuuringute ja ravi varased arengud
Leonardo da Vincit on saatnud legend, justkui oleks ta haudu rüüstanud, et inimkeha anatoomiat lähemalt uurida. Tõenäolisem on siiki, et tal lubati lahata hukatud kurjategijate kehasid. Ajalooliselt on teada, et tema joonistused keskendusid valdavalt mehe anatoomiale. Seda mitte eelistuse, vaid kättesaadavuse tõttu. Sel ajal, 16. sajandi algusess, oli naise keha uurimine teaduslikus võtmes peaaegu ebaoluline. Levis arusaam, et naise keha on lihtsalt mehe väiksem, täiendustega versioon. See ekslik käsitlus püsis meditsiinis hämmastavalt kaua, kuni 20. sajandini välja.
Da Vincil oli eeliseid, mida tema eelkäijatel ei olnud. Näiteks Rooma arst Galenos lõi oma arusaama inimese anatoomiast loomade lahkamise põhjal. Tõenduspõhisest meditsiinist oli asi toona veel kaugel.
Lisaks soolisele kallutatusele oli anatoomiline uurimistöö pikka aega piiratud ka rassilise kuuluvuse alusel. Enamik lahanguid viidi läbi valgenahaliste meestega, mis mõjutas sügavalt meditsiiniuuringute tulemusi ja suunda. Teistest rassidest inimesi kaasati harva, enamasti vaid siis, kui uuriti haigusi, mida peeti just neid gruppe puudutavateks.
Selle tagajärgi on tunda siiani. Näiteks kasutati veel hiljuti USA-s neerufunktsiooni hindamiseks valemit, mis sisaldas rassipõhist korrigeerimist, kuna eeldati, et mustanahalistel on suurem lihasmass. See suurendas kunstlikult neerufunktsiooni näitajaid (eGFR)2, mis omakorda viivitas patsienti lisamist neerusiirdamise ootenimekirja.
eGFR ehk hinnanguline glomerulaarfiltratsiooni kiirus on vereanalüüsi põhjal arvutatav näitaja, mis näitab, kui hästi neerud töötavad. Seda kasutatakse kroonilise neeruhaiguse diagnoosimiseks ja jälgimiseks.
Need ajaloolised eelarvamused ei ole kadunud üleöö. Teadus peab kohanema ühiskondlike muutustega ja see võtab aega. Positiivne on, et meditsiinikogukond teadvustab järjest enam vajadust andmetes ja praktikas esinevaid kallutatusi märgata ja mustreid murda. Samuti võis tehisintellekti kasutamine meditsiinis aidata neid lõhesid vähendada.
Osa sellest tuleneb mineviku väärtushinnangutest. On keeruline hoida teaduslikku ühtlust, kui ühiskond pidevalt muutub. Kuid meditsiinivaldkond on hakanud neid ajaloolisi kallutatusi järjest enam märkama ning mustreid murdma. Ka tehisintellekti tutvustamine ja kasutamine meditsiinis aitab neid lõhesid vähendada – seda juhul, kui on võimalik tagada, et mudelid on treenitud mitmekesistel ja tasakaalustatud andmetel.
Kaasaegsed diagnoosi ja ravi lähenemised
Tänapäeva arstid, õed ja muu meditsiinipersonal on sageli ülekoormatud. Pole kahtlustki, et arstid, õed ja muu meditsiinipersonal on ülekoormatud. Neil on tohutult palju patsiente, kes pöörduvad arsti poole väga erinevate vaevustega. Kiire elutempo ja süsteemsed piirangud tähendavad, et sageli piirdub visiit lühikese vestluse ja retsepti väljakirjutamisega.
Sellest on kujunenud muster, kus ravitakse sümptomeid, mitte haigust ennast. Võtame näiteks ainevahetussündroomi ehk seisundi, mis on valdavalt tingitud ebatervislikest eluviisidest, töödeldud toidust, liigse suhkru tarbimisest ja vähesest liikumisest. Selle asemel, et alustada eluviisi muutmisest, määratakse diagnoosi korral sageli korraga kolm erinevat ravimit. Tabletid on pikka aega olnud esmane valik mitte ainult selle, vaid ka paljude teiste krooniliste seisundite puhul.
Õnneks on olukord muutumas ning järjest enam arste räägib toitumise ja eluviisi rollist haiguste ennetamisel ja ravimisel. Nad julgustavad inimesi oma eluviise muutma ja parandama toitumisharjumusi, et ravi ei peaks algama tabletipurgi avanemisega.
Arstid seisavad sageli silmitsi ootusega, et iga vastuvõtt peab lõppema retsepti väljakirjutamisega. Isegi kui sümptomid on kerged – näiteks nohu või väsimus – tuntakse rahulolematust, kui ilma retseptita kabinetist väljuda. Samal ajal on paljudel juhtudel tõhusaimaks raviks organismile puhkuse andmine ja sümptomite jälgimine. Probleem ei seisne ainult arstide otsustes, vaid ka ühiskondlikus hoiakus, mis eeldab, et igale tervisemurele peab leiduma konkreetne ja vahetu lahendus, eelistatult tabletikujul. Kuid igale vaevusele pole kiiret leevendust.
Selline süsteemne ja kultuuriline surve on andnud hoogu nähtusele, mis on globaalselt tõsine probleem: antibiootikumide liigne manustamine. Selle tulemusel on tekkinud ravimitele resistensed bakterid, nn „superbakterid“, mille vastu senised ravimid enam ei toimi. Probleemi juured peituvad kogu süsteemis ja ravipraktikate ajaloos, kus sageli on katsetatud erinevaid lahendusi, lootuses leida toimiv ravi.
Meditsiin on aga muutumas. Kiirete otsuste tegemine ebapiisava info põhjal ei ole kadunud, kuid järjest rohkem väärtustatakse täppismeditsiini, ennetust ja andmepõhist otsustamist. Vanad harjumused ei kao üleöö, kuid suund on selgelt muutumas.
Kuidas tehisaru kasutamine ravipraktikat muudab
Vähiravi, eelkõige keemiaravi, on klassikaline näide lähenemisest, kus haigusele lähenetakse maksimaalse intensiivsusega, lootes kombineeritud mõju abil remissiooni saavutada. Kuna vähijuhtude arv kasvab, on muutunud tavapäraseks kasutada mitut rasket ja koormavat ravimeetodit korraga. Kuid see olukord võib tänu uutele tehnoloogiatele peagi muutuda.
Tavapäraselt avastatakse vähkkasvajad pildidiagnostika abil – röntgen, mammograafia või magnetresonantstomograafia (MRI). Kui arst või radioloog märkab kahtlast piirkonda, suunatakse patsient biopsiale. Koekatse saadetakse laborisse, kus koolitatud spetsialistid hindavad rakulisi muutusi. Diagnoosi kinnitamise järel seisab arst silmitsi raske kui vältimatu ülesandega edastada patsiendile keeruline ja valus tõde.
Tänu aastakümnete jooksul kogunenud skaneeringu- ja haiguslugude andmestikule on tehisintellekti (TI) kasutamine meditsiinis muutunud järjest täpsemaks ja tõhusamaks. Tehisintellekti mudelid suudavad suurtes andmehulkades märgata mustreid ja kõrvalekaldeid, mis inimsilmale võivad märkamatuks jääda. Justkui mitu paari lisasilmi, mis ei väsi.
Kuid oluline on mõista: TI ei ole eksimatu. Hiljutised uuringud näitavad, et kuigi tehisaru suudab osades olukordades saavutada tervishoiutöötajatega võrreldava täpsuse, ei ole see universaalne3. Triaažiotsustes jääb tehisaru sageli alla nii arstidele kui ka teadlikule patsiendile. Seepärast on oluline käsitleda TI-d eelkõige abivahendina, mis toetab arsti otsust, mitte ei asenda seda.
Varajane vähituvastus on kriitilise tähtsusega. Mida varem kasvaja avastatakse, seda rohkem ravivõimalusi patsiendil on ja seda väiksem on koormus organismile. Kui inimsilm ei märka varaseid muutusi, võib TI mudel seda teha sekunditega ning süsteemselt, väsimust tundmata ja emotsioonideta.
Tehisaru on abiks ka individuaalsete raviplaanide koostamisel. Geeniprofiilide ja varasemate ravitulemuste põhjal suudavad TI-mudelid soovitada, millised ravimid ja annused võiksid konkreetse patsiendi puhul kõige paremini toimida. Samuti on tehisintellektil potentsiaali muuta uute ravimise arendusprotsess kiiremaks ja tõhusamaks.
Kui 1990. aastal alustati inimgenoomi kaardistamisega, kulus selleks 13 aastat. Tänaseks on need andmed mudelite kasutuses koos miljonite diagnostiliste kujutiste ja haiguslugudega. Tehisintellektil on võime neid analüüsida, seoseid luua ja arstide otsuseid toetada.
Esialgsed katsed, kus TI aitab sobitada geneetilist infot konkreetsete ravimite omadustega, näitavad paljulubavaid tulemusi. Selle asemel, et kogu keha kiirgusega koormata, saavad arstid tehisintellekti abil koostada ravi, mis sihib täpselt just konkreetset kasvajat.
Tehisaru on vaieldamatult üks selle sajandi murrangulisi läbimurdeid meditsiinis, mis võimaldab luua silla massmeditsiini ja täppismeditsiini vahel. Kui selle toimimiseks tuleb tagada läbipaistvus, juriidiline selgus ja eetilised põhimõtted. Arsti roll ei kao ega vähene – vastupidi, ta muutub veelgi olulisemaks. Just arst on see, kes suudab tehnoloogilise soovituse siduda inimesega.
Täppismeditsiin on isikupärastatud meditsiini tuum
Tänapäevases tervishoius püsib visalt üks vana harjumus: rakendada ühtset ravilähenemist väga erinevatele inimestele. See ei ole üksikisiku süü, vaid süsteemi pärand. Meditsiinilised standardid ja ravimite väljatöötamine on aastakümneid põhinenud peamiselt valgenahaliste meeste andmestikul. Erinevusi soolises, geneetilises või kultuurilises taustas on sageli peetud ebaoluliseks kõrvalekaldeks keskmisest.
Miks on personaalmeditsiin vajalik?
Meditsiinivaldkonnas teatakse juba ammu, et standardlahendused ei tööta iga patsiendi puhul ühtviisi hästi. Seepärast on üha rohkem spetsialiste valmis omaks võtma täppismeditsiini ehk personaalmeditsiini põhimõtteid. Täppismeditsiin võtab arvesse haiguse geneetilist päritolu ning loob ravi, mis on kohandatud konkreetse patsiendi vajadustele ja bioloogilisele profiilile.
Paljud tõsised haigused, sealhulgas vähk, on seotud geneetilise eelsoodumusega. Mutatsioonid ei pruugi avalduda noores eas, vaid ilmnevad koos keskkonnateguritega alles elu jooksul. Tavapärane ravi keskendub sageli tagajärgedele ehk sümptomitele. Täppismeditsiin otsib haiguse algpõhjuseid ja kujundab ravi nende järgi.
Geenipõhine ravi
Täppismeditsiini eesmärk ei ole geenide muutmine nii, et inimene enam kunagi ei haigestuks. Pigem tähendab see seda, et ravi valik põhineb patsiendi individuaalsel geneetilisel profiilil. Ravimid ja teraapiad valitakse vastavalt sellele, mis tema konkreetsele organismile kõige paremini sobib.
Geenipõhine ravi ei ole enam tuleviku ulmevaldkond või teaduskonverentside teema, vaid järjest enam kättesaadav osa arenevast meditsiinist. See ei asenda arstide teadmisi ega kogemust, vaid täiendab neid, pakkudes uut tüüpi tööriistu ja tuge otsuste tegemisel.
Tehisintellekt ja kaugmeditsiin
Täppismeditsiini loogikaga haakuvad hästi ka muud tehnoloogilised lahendused. Näiteks kaugmeditsiin ja tehisintellekt võivad koos pakkuda võimaluse reageerida kiiremini, täpsemalt ja muuta tervishoiuteenused kättesaadavamaks. Selle asemel, et arst annaks üldist nõu telefoni või digitaalsete lahenduste teel, saab tehisaru esmaseid andmeid analüüsida, teha esmase riskihinnangu ja suunata patsient vajadusel edasi arsti vastuvõtule.
Selline süsteem ei asenda arsti vaid tugevdab tema rolli, vabastades tema aega mahukast eeltööst ja annab talle paremad tööriistad, et keskenduda oma elukutse sisulisele osale.
Eetilised küsimused tehisintellekti kasutamise kohta
Uued tehnoloogiad toovad kaasa uues küsimused. Tehinsintelleki ja geneetilise info kasutamisel meditsiinis peame arvestama järgmiste riskide ja moraalsete dilemmadega:
- Andmekaitse ja privaatsus - personaalmeditsiin tugineb delikaatsetel isikuandmetel, sealhulgas geneetilisel teabel. Kuidas tagada, et neid andmeid ei kasutata valesti või et need ei satuks valedesse kätesse?
- Algoritmide kallutatus - tehisintellekt ei ole objektiivne. Kui treeningandmed peegeldavad varasemaid eelarvamusi või kultuurilisi kallutatusi, võib TI neid võimendada.
- Ligipääs ja õiglus - geenipõhine ravi ja täppismeditsiin on keerukad ja sageli kallid. Kas neid võimalusi saavad tulevikus kasutada kõik või jäävad need vaid väheste privileegitute jaoks ligipääsetavaks?
- Eraettevõtete roll meditsiinis - suurte tehnoloogiafirmade sisenemine tervishoiusektorisse tekitab küsimuse: kes kontrollib meie andmeid ja kelle huvides ravilahendusi arendatakse?
Tulevik on alles ees
Personaalmeditsiini tulevik on alles algusjärgus. Meil on olemas inimese genoomi kaardistus, miljonid diagnostilised skaneeringud ja andmebaasid ning nüüd ka võimekus seda infot töödelda. Kuid tehniline valmisolek ei tähenda veel, et süsteem oleks toimiv.
Globaalne tervishoiusüsteem ei ole selleks veel päris valmis. Paljudes maailma piirkondades, eelkõige vähem arenenud riikides, puuduvad vajalikud seadmed ja infrastruktuur. Ja isegi seal, kus need olemas on, jääb rahastus sageli arengule jalgu.
Meditsiin on tuhandeid aastaid vana teadus. Tehisintellekt ja täppismeditsiin on alles algusjärgus. Nii põnev kui personaalmeditsiini tulevik ka ei tunduks, kulub veel aastakümneid, ette kui see küpseks ja igapäevaseks normiks muutub. Ning veel kauem, et see oleks kõigile kättesaadav.
Selleks ajaks võivad meie hiljutised meditsiinilised arengud juba vananenud olla, aga just selliselt teadus edenebki.
Viited
- Adam, Jules. 02.05.2025. The Ai Boom in Cancer: Game-Changer or Just Hype? Labiotech. Kasutatud 26.05.2025.
- Scientific American. 20.02.2024. Racism in Medical Tests. Kasutatud 27.05.2025.
- Gaetani, Melany, et al. Juuni 2024. Artificial Intelligence in Medicine and the Pursuit of Environmentally Responsible Science. The Lancet Digital Health. Kasutatud 27.05.2025.
Kas sulle meeldis see artikkel? Jäta hinnang
Laadin...
