Współczesne technologie towarzyszą nam na każdym etapie życia. Nic więc dziwnego, że od dawna wkraczali w dziedzinę medycyny. Ich potencjał jest ogromny i warto go szeroko używać, od diagnostyki po leczenie i zarządzanie. Może to pomóc złagodzić niektóre wyzwania, przed którymi stoją systemy opieki zdrowotnej, takie jak przewlekły brak personelu medycznego. Kwestia ta została omówiona w najnowszej publikacji generała Grzegorza Gieleraka, dyrektora wojskowego Instytutu Medycyny w Warszawie (WIM), jednego z wiodących władz w dziedzinie medycyny wojskowej.
Medycyna stale się rozwija
Choroby, ich progresja, metody leczenia, narzędzia i środki stosowane, opieka medyczna, terapia i opieka zdrowotna ewoluują. Tempo życia nadal przyspiesza i nikt nie rozumie znaczenia natychmiastowego podejmowania decyzji, decyzji, które mogą wpływać na życie ludzkie i zdrowie, lepiej niż lekarz. Wsparcie dla tego sektora ma zatem szczególne znaczenie: dla lekarzy, pacjentów i systemu opieki zdrowotnej jako instytucji.
Nowoczesne rozwiązania w sztucznej inteligencji (AI) i robotyki nadchodzą na ratunek. Chociaż AI jest nadal dziedziną, którą wielu dopiero zaczyna rozumieć, jego potencjał jest ogromny i niewątpliwie warto wykorzystać.
AI jest już w medycynie
Temat ten jest omawiany w artykule gen. Grzegorz Gieleraka, opublikowanym w czasopism „Menedżer Zdrowia” (Menedżer zdrowia)zatytułowany „Sztuczna inteligencja i robotyka w praktyce”. Ekspert omawia wiele problemów związanych z nowoczesnymi rozwiązaniami technologicznymi w medycynie. Wskazuje, że w 2016 r. Było około 6800 publikacji na temat stosowania AI w opiece zdrowotnej, podczas gdy w ubiegłym roku było ich 28 000. Trudno znaleźć lepszy wskaźnik rozwoju tej technologii i jak szeroko przyjmuje się w medycynie. AI jest już obecna, szczególnie w dziedzinie interpretacji diagnostycznej.
„Rosnąca liczba badań klinicznych, w tym randomizowane badania kontrolowane (RCT), potwierdza skuteczność i innowacyjny potencjał rozwiązań medycznych opartych na AI. Analiza 39 RCT wykazała, że w 77% przypadków użycie AI przewyższało standardową opiekę medyczną, a w 70% doprowadziło do klinicznie znaczącej poprawy, na przykład wcześniej wykrywanie zmian patologicznych lub endoskopowych,” zauważa Gen. Gen. Gen. Gen.
W swojej publikacji gen. Gielerak to podkreśla „W monitorowaniu bezpieczeństwa systemy uczenia maszynowego mogą wykryć do 92% zdarzeń niepożądanych do 48 godzin wcześniej niż metody konwencjonalne. Ponadto zastosowania AI nie są już ograniczone do badań klinicznych – obejmują teraz całe spektrum systemów opieki zdrowotnej: od strategicznego planowania zasobów medycznych i poparcia w procesach farmaceutycznych po decyzje podejmowane bezpośrednio przy łóżku pacjenta”.
AI odgrywa również coraz ważniejszą rolę w branży farmaceutycznej. Algorytmy monitorują łańcuchy dostaw i zarządzają rezerwami strategicznymi, umożliwiając wczesne wykrywanie zagrożeń i optymalny dystrybucja produktów podczas kryzysów. Jednocześnie automatyzują kolejne etapy badań klinicznych, od kwalifikacji uczestników i ciągłego monitorowania skuteczności i bezpieczeństwa po analizę danych, łącznie skracając czas potrzebny na wprowadzenie innowacyjnych cząsteczek na rynek i wzmacniając konkurencyjność sektora.
Współpraca między ludźmi a technologią
Technologia ma na celu wsparcie lekarza-ułatwienie podejmowania decyzji i przygotowania danych, które prowadzą do dokładnych diagnoz. „Kluczowym modelem integracji systemów AI w medycynie jest Human-in-the-pętla (HITL) Podejście, które zakłada ciągłą współpracę między ludźmi a sztuczną inteligencją w procesach klinicznych. Ta koncepcja zapewnia, że zaawansowane algorytmy pomagają w podejmowaniu decyzji medycznych, pozostając pod nadzorem ekspertów ”, pisze gen. Gielerak.
„W diagnostyce, szczególnie w radiologii i onkologii, algorytmy AI mogą szybko analizować rozległe zestawy danych medycznych, takie jak obrazowanie lub wyniki laboratoryjne, wykrywanie subtelnych nieprawidłowości niewidoczne dla nagiego oka. To niewątpliwie przyspiesza cały proces, jednocześnie złagodząc obciążenie lekarskie. Analiza dużych zestawów danych ” – wyjaśnia ekspert.
Technologia AI może również skutecznie analizować cechy poszczególnych pacjentów, od genetycznych predyspozycji do nawyków i zachowań stylu życia, a na podstawie tych danych proponują określone działania.
„Ostatnie badania potwierdzają, że algorytmy AI w diagnostyce medycznej często osiągają poziomy wrażliwości i swoistości porównywalne z alternami lekarzami, szczególnie mniej doświadczonymi, a w niektórych przypadkach nawet je przewyższają”, podkreśla Gen. Gielerak.
Warto jednak zauważyć, że skuteczność AI nadal zależy od konkretnej specjalizacji i zastosowania klinicznego.
Trzy kluczowe segmenty
Generał Gielerak identyfikuje trzy główne obszary zastosowania AI w sektorze medycznym, w zależności od poziomu dojrzałości klinicznej:
1. Rutynowe operacje
- Analiza obrazów radiologicznych
- Patologia cyfrowa (klasyfikacja komórek rakowych na podstawie cyfrowych slajdów histopatologicznych)
- Wsparcie dla patologów w codziennej diagnostyce
- Monitorowanie intensywnej opieki
- Diagnostyka kardiologiczna
2. Gotowy do szerszej wdrożenia
- Spersonalizowana terapia onkologiczna – Zalecanie schematów leczenia i ukierunkowanych dawek leków na podstawie dużych baz danych pacjentów
- Wczesna diagnostyka udaru mózgu
- Opieka nad cukrzycą – Algorytmy dostosowujące dawki insuliny na podstawie ciągłego monitorowania glukozy
- Pomoc robotyczna w ortopedii – Wsparcie chirurgiczne dla precyzyjnej implantacji protezy i stabilizacji kręgosłupa
3. Rozwiązania przyszłe (eksperymentalne)
- Autonomiczne roboty chirurgiczne – Systemy zdolne do rozpoznawania struktur anatomicznych i wykonywania wybranych etapów chirurgicznych pod nadzorem chirurga
- Digital Battlefield Triage – Algorytmy klasyfikujące ranne według ryzyka śmiertelności w oparciu o istotne dane czujnika żołnierzy, wspomagając priorytety w zakresie pomocy medycznej
- Wirtualne badania kliniczne – „cyfrowe bliźniaki” pacjentów symulujących różne scenariusze terapii w silicooptymalizacja selekcji leczenia przed próbami na ludziach
- Empatyczne chatboty medyczne – Asystenci na podstawie dużych modeli językowych, wspierających wywiady pacjentów i edukacji
Jak zauważa gen. Gielerak, „Przekazanie do 80% rutynowych analiz wizerunków i laboratoryjnych do AI może uwolnić zasoby ludzkie, umożliwiając personel medyczny skupienie się na kompleksowej opiece nad pacjentem”.
Trzymanie ludzi w centrum
Ludzie muszą pozostać głównymi decydentami. „To lekarz, kierowany empatią, doświadczeniem i etyczną refleksją, ponoszą odpowiedzialność za zdrowie i życie pacjenta”, gen. Gielerak podkreśla swoje wnioski.
Czy możemy wykorzystać potencjał sztucznej inteligencji bez utraty humanistycznego wymiaru medycyny? To pytanie pozostaje otwarte. „Jednak pewne jest to, że tylko poprzez utrzymanie czujności poznawczej i moralnej możemy zbudować system, w którym technologia służy ludzkości, a nie na odwrót” – dodaje.
Warto o tym pamiętać, nie tylko w medycynie.
