Dokładne badanie gardła. Znasz ten rytuał. Lekarz wchodzi do gabinetu. Siadasz na szeleszczącej papierowej kanapie. Tacka na język, latarka i prośba o powiedzenie „aha”. Jest to medycyna archaiczna, która zasadniczo nie zmieniła się od czasów Hipokratesa.
Ale ta metoda jest nieskuteczna. I często pomija ważne szczegóły.
Teraz lekarze oglądają twoje gardło i wyciągają wnioski. Widzą zaczerwienienie i obrzęk. Próbują dopasować twoje objawy do spekulacyjnej bazy danych wirusów. Ale wzory w gardle są znacznie bardziej specyficzne. Różne patogeny pozostawiają swoje „cyfrowe odciski palców” w sieciach błon śluzowych i naczyń krwionośnych. Ukryta jest tam ogromna ilość danych, gotowych do odszyfrowania.
Japoński startup Iris zamierza je policzyć.
Koniec ery wymazów z nosa
Nodoca wchodzi na scenę. Jest to system oparty na sztucznej inteligencji opracowany przez Iris w celu analizowania obrazów gardła za pomocą kompaktowego aparatu. Nie tylko „patrzy”, ona analizuje i przetwarza.
Łącząc wysokiej jakości obrazy gardła z danymi z badań pacjentów, Nodoca wykrywa obecność grypy w ciągu około dziesięciu sekund. To wszystko. Dziesięć sekund.
Dla pacjentów, którzy boją się badań na grypę, znaczenie tego faktu jest ogromne. Złotym standardem jest dziś wymaz z nosa. Czy znasz to uczucie? Zimno, mokro, nieprzyjemnie. Wkładanie tamponu głęboko do jamy nosowej jest procesem bolesnym i inwazyjnym. Nodoca całkowicie eliminuje potrzebę wykonywania rozmazu. Wystarczy, że otworzysz usta.
Ponieważ obrazowanie jest nieinwazyjne, lekarze mogą przeprowadzić badania na wcześniejszym etapie choroby. Nie ma potrzeby czekać, aż miano wirusa osiągnie szczyt w nosie. Jeśli w gardle pojawią się zmiany, sztuczna inteligencja je widzi.
Ta efektywność jest krytyczna. W 2022 roku Nodoca jako pierwsze w kraju urządzenie medyczne AI zostało zatwierdzone jako „nowy wyrób medyczny” i włączone do krajowego systemu opieki zdrowotnej. Od tego czasu został wdrożony w ponad 2000 klinik w całej Japonii. W październiku 2025 r. system uzyskał zgodę na dodatkową funkcję zaprojektowaną specjalnie do wykrywania SARS-CoV-2.
Dlaczego sprzęt ma znaczenie
Większość firm zajmujących się medyczną sztuczną inteligencją stawia na oprogramowanie. Wykorzystują istniejące zbiory danych, opracowują modele i mają nadzieję, że kliniki będą dysponowały sprzętem do gromadzenia danych. Iris poszła w drugą stronę. Stworzyli kamerę.
Sho Okuyama, założyciel Iris, nie jest typowym przedsiębiorcą technologicznym. Jest byłym lekarzem pogotowia ratunkowego. Pracował na odległych wyspach liczących setki mieszkańców i dysponujących minimalnymi zasobami. Nie było zaawansowanej technologii diagnostycznej. Tylko stetoskop i własne odczucia.
„Kiedy ludzie słyszą o „medycznej sztucznej inteligencji”, zwykle myślą o części, która stawia diagnozę” – mówi Okuyama. „Ale prawdziwa korzyść polega na sposobie gromadzenia danych”.
Oto klucz do długich poszukiwań „najlepszej technologii skanowania gardła” lub „sprzętu diagnostycznego opartego na sztucznej inteligencji”. Bez wysokiej jakości i spójnych danych wejściowych sztuczna inteligencja jest bezużyteczna.
Kiedy Iris zakładała firmę w 2017 r., problem był poważny: nie było danych szkoleniowych dotyczących sztucznej inteligencji skupiających się konkretnie na ludzkim gardle. Internet był pełen ogólnych zdjęć medycznych. U żadnego z nich nie przedstawiono standaryzowanego obrazu gardła z potwierdzoną diagnozą.
Więc Okuyama wypożyczył kamery. Wydał je około 100 placówkom medycznym. Dane zbierał przez trzy lata. Oczywiście za zgodą pacjentów. Pozwoliło to na jednoczesne rozwiązanie trzech głównych niepewności:
- Stworzenie sprzętu umożliwiającego przechwytywanie obrazów sekwencyjnych.
- Utworzenie ogromnego, wyspecjalizowanego zbioru danych szkoleniowych.
- Dowód na to, że diagnostyka wspomagana sztuczną inteligencją może sprawdzić się w praktyce.
Do czasu komercyjnego wprowadzenia Nodoca dokładność bazowa była solidna. Ale to był dopiero początek.
Bariera efektu sieciowego
Nodoca staje się mądrzejsza z każdym użyciem. Zwykle pojawia się pytanie: „W jaki sposób sztuczna inteligencja poprawia się z biegiem czasu?” Wiele systemów AI cierpi z powodu statycznych zestawów szkoleniowych. Nodoca – nie.
Za każdym razem, gdy lekarz korzysta z Nodoca w warunkach klinicznych, do systemu zwracane są zanonimizowane przetworzone dane. Model jest aktualizowany. Wzory stają się wyraźniejsze.
Biblioteka obrazów gardła rozrosła się z setek tysięcy do kilku milionów. Jest to oszałamiająca liczba punktów danych dla tak wąskiego obszaru anatomicznego.
Ten efekt sieciowy tworzy barierę nie do pokonania. Dlaczego konkurenci powinni zacząć teraz? Będą musieli zreplikować sprzęt, zezwolenia organów regulacyjnych, ubezpieczenie i, co najważniejsze, obrazy zgromadzone przez dziesięciolecia. Nie pojawili się jeszcze spóźnialscy gracze w tej konkretnej dziedzinie. Fosa jest głęboko chroniona.
Wyjdź poza grypę: badania przesiewowe w kierunku cukrzycy i nadciśnienia
Bezpośrednim obszarem zastosowania są choroby zakaźne. Ale możliwości sztucznej inteligencji sięgają głębiej.
Błona śluzowa i naczynia krwionośne w gardle odzwierciedlają szersze wskaźniki zdrowia. Zmiany koloru, tekstury i struktury naczyń krwionośnych mogą sygnalizować problemy ogólnoustrojowe. Iris prowadzi już badania i rozwój nad wykorzystaniem sztucznej inteligencji do wykrywania chorób cywilizacyjnych, takich jak cukrzyca i nadciśnienie, na podstawie wzorców gardła.
Brzmi to jak science fiction, dopóki nie uświadomisz sobie, że zmiany mikronaczyniowe często pojawiają się w gardle, zanim wykażą się w badaniach krwi. Lub zanim pacjent poczuje objawy.
„Myślę, że za 10 dni… nie, za 10 lat” – poprawia się Okuyama, choć nie w tekście, ale w intonacji – „dożyjemy epoki, w której jednym zdjęciem gardła można wykonać szeroki zakres badań”.
Interesujące są tu także aspekty ekonomiczne. Koszt obliczeń AI (wnioskowania) jest niezwykle niski. Po przeszkoleniu modelu dodanie nowych warstw diagnostycznych (badania przesiewowe pod kątem grypy, następnie markerów nadciśnienia, a na końcu ryzyka cukrzycy) powoduje, że koszt krańcowy ponoszony przez usługodawcę jest niemal zerowy.
Przeglądanie wizyty u lekarza
Okuyama nie chce po prostu przyspieszyć badania fizykalnego. Chce przebudowy całej struktury podstawowej opieki zdrowotnej.
Obecny model jest uszkodzony. Ona jest reaktywna. Zachorujesz. Czekasz na spotkanie. Przyjdź. Znowu czekasz na wyniki badań.
Okuyama widzi, że proces przebiega bezproblemowo. W pierwszej kolejności badanie informacji medycznej w oparciu o sztuczną inteligencję odbywa się zdalnie. AI przeprowadza segregację. Jeśli podczas badania gardła zidentyfikuje potencjalne problemy, oznacza je. Pacjent w razie potrzeby zgłasza się do lekarza podstawowej opieki zdrowotnej lub zostaje natychmiast skierowany do specjalisty. Sztuczna inteligencja jest zintegrowana na każdym etapie.
Aby tak się stało, Okuyama nie tylko pisze kod. Lobbuje. Proponuje ministerstwom reformy regulacyjne. Rozumie, że technologia wyprzedza politykę. Sprzęt i oprogramowanie są gotowe. Zasady muszą ich dogonić.
To odważny zwrot. Od lekarza medycyny ratunkowej po architekta infrastruktury. Gardło to tylko punkt wejścia.
Smuga znika. Trwa wymiana latarki. „Ach-ach” może pozostać, ale jego znaczenie wkrótce się zmieni. Odchodzimy od zgadywania wizualnego na rzecz diagnostyki opartej na danych. Jest czyściej. Jest szybciej. A dla milionów ludzi, którzy boją się rurek nosowych, jest to ulga.
Ale kto uzyska dostęp? Na razie tylko w Japonii. Dopóki cały świat nie pójdzie za ich przykładem.
