Artykuł sponsorowany
Redakcja nie ponosi odpowiedzialności za treść artykułu i osobiste poglądy autora.
W dziedzinie medycyny, algorytmy sztucznej inteligencji (AI) odgrywają coraz większą rolę, wspierając diagnozowanie chorób, wspomagając proces leczenia oraz przyczyniając się do tworzenia nowych leków. Obserwuje się dynamiczny wzrost liczby systemów i urządzeń medycznych, które wykorzystują te zaawansowane technologie. Zarówno instytucje ochrony zdrowia, przedsiębiorstwa farmaceutyczne, jak i Światowa Organizacja Zdrowia (WHO) coraz częściej korzystają z możliwości, jakie oferują dane.
Nie można już mówić o nadchodzącej rewolucji AI w sektorze zdrowia, ponieważ zmiany te już dawno się rozpoczęły. Proces transformacji cyfrowej w medycynie nie jest zjawiskiem gwałtownym i spektakularnym, lecz stopniowym i często niewidocznym dla oka pacjenta. Jest to ewolucja, która zachodzi w głębi struktur systemu zdrowotnego.
Przykładem mogą być codzienne udogodnienia, takie jak oczyszczalnie wody czy systemy kanalizacyjne, które niegdyś były nowością, a dziś są postrzegane jako standard. Dzięki nim średnia długość życia znacząco wzrosła w ciągu ostatniego stulecia. Podobnie w medycynie, lekarze korzystający z rekomendacji terapeutycznych często nie zdają sobie sprawy ze złożonej infrastruktury, która za tym stoi. W przyszłości decyzje dotyczące zdrowia będą podejmowane na podstawie rzetelnych danych i precyzyjnych analiz, co przyczyni się do bardziej efektywnego leczenia.
W 2009 roku świat po raz pierwszy ujrzał robota nauczyciela o imieniu Saya, stworzonego przez Hiroshiego Kobayashiego z Tokyo University of Science. Według twórcy, roboty mogą być lepszymi nauczycielami, ponieważ są w stanie dostosować proces edukacyjny do indywidualnych potrzeb uczniów, odkrywając ich ukryte zdolności. Saya, wyposażona w sztuczną inteligencję, potrafi odpowiadać na pytania i analizować zachowania uczniów, co pozwala na bardziej personalizowane podejście do nauczania.
Pomimo że wizja edukacji prowadzonej przez roboty może wydawać się utopijna, ma ona wiele wspólnego z ochroną zdrowia, którego to tematu podejmuje się m.in. https://e-medycyna.pl/. Choć ludzie mogą być sceptyczni co do idei leczenia przez maszyny, AI ma niezaprzeczalne zalety w analizowaniu danych i podejmowaniu decyzji opartych na faktach. Sztuczna inteligencja jest w stanie zapamiętać i przetworzyć informacje medyczne milionów pacjentów, co jest poza zasięgiem ludzkich możliwości.
W dzisiejszych czasach lekarze i pacjenci często gubią się w natłoku informacji, co może prowadzić do opóźnień w diagnozie i pogorszenia rokowań. Braki w danych mogą skutkować błędami medycznymi. Ludzie często podejmują nieracjonalne decyzje zdrowotne, zagubieni wśród wielu porad i sprzecznych opinii. Sztuczna inteligencja ma potencjał, aby to zmienić, umożliwiając medycynie traktowanie każdego pacjenta jako unikalnego indywiduum.
Zmagania lekarzy z obowiązkami administracyjnymi przypominają skomplikowany labirynt, który pochłania nawet jedną trzecią ich czasu pracy. W obliczu przewidywanego przez WHO niedoboru niemal 10 milionów pracowników służby zdrowia do 2030 roku taka strata czasu jest nie do przyjęcia.
System opieki zdrowotnej stoi przed poważnymi wyzwaniami, co potwierdzają alarmujące statystyki. W Stanach Zjednoczonych każdego roku od 250 do 440 tysięcy osób traci życie z powodu błędów medycznych, co czyni je trzecią najczęstszą przyczyną zgonów, zaraz po chorobach nowotworowych i sercowo-naczyniowych. Dodatkowo przewlekłe choroby niezakaźne odpowiadają za 80% wydatków na zdrowie. Mimo to, aż 80% przypadków chorób serca, zawałów i cukrzycy można by uniknąć, wprowadzając zmiany w stylu życia. Warto też zauważyć, że każdy miesiąc opóźnienia w leczeniu raka zwiększa ryzyko śmierci o około 10%.
Wprowadzenie sztucznej inteligencji (AI) do systemu zdrowia wydaje się być niezbędne. Wykorzystanie algorytmów mogłoby znacząco ograniczyć liczbę błędów medycznych poprzez analizę danych pacjentów i porównywanie planów leczenia z historią milionów innych przypadków. AI mogłaby również odciążyć lekarzy od pracy papierkowej, automatyzując sortowanie informacji i gromadzenie danych do elektronicznych dokumentów medycznych za pomocą technologii rozpoznawania mowy. Szybsza diagnoza stałaby się możliwa dzięki monitorowaniu stanu zdrowia pacjentów w czasie rzeczywistym. Ponadto AI przyspieszyłaby rozwój nowych leków poprzez prowadzenie badań klinicznych na wirtualnych modelach pacjentów.
Sztuczna inteligencja ma potencjał, by stać się motorem napędowym innowacji w dziedzinie medycyny. Zanim jednak to nastąpi, konieczne jest rozwiązanie szeregu problemów i znalezienie odpowiedzi na skomplikowane kwestie. Jednym z wyzwań jest niska jakość i ograniczona dostępność danych, które są wykorzystywane do uczenia maszyn. Pojawiają się również obawy dotyczące uprzedzeń w zbiorach danych, co może prowadzić do błędów w działaniu algorytmów, szczególnie w odniesieniu do grup ludności, które nie są odpowiednio reprezentowane w danych treningowych. Dodatkowo, istnieje problem tzw. czarnej skrzynki, który dotyczy braku zrozumienia procesu decyzyjnego algorytmów, co utrudnia weryfikację ich działania.
Kwestie bezpieczeństwa danych i prywatności również budzą niepokój w społeczeństwie. Istnieje ryzyko, że stosowanie algorytmów diagnostycznych, które są tańsze niż praca ludzka, może doprowadzić do podziału na usługi zdrowotne różnej jakości. Standardem mogą stać się usługi świadczone przez boty, podczas gdy osobisty kontakt z lekarzem może być traktowany jako luksus, niedostępny w ramach podstawowego ubezpieczenia zdrowotnego.
Lekarze z uwagą obserwują rozwój systemów opartych na AI, równocześnie odczuwając mieszane uczucia. Pojawiają się etyczne dylematy związane z odpowiedzialnością za błędy medyczne, które mogą być popełniane przez algorytmy. Błąd systemu AI w innych dziedzinach, takich jak rekomendacje zakupowe czy selekcja treści w mediach społecznościowych, nie niesie za sobą tak poważnych konsekwencji jak błędna diagnoza medyczna czy niewłaściwie dobrane leczenie.
Rozwój technologii wyprzedza możliwości legislacyjne, co hamuje wprowadzanie na rynek nowych, korzystnych dla pacjentów rozwiązań, które nie są objęte refundacją przez ubezpieczycieli. Wprowadzenie innowacji wymaga również zmiany kultury pracy w sektorze zdrowia. Przykładem trudności w integracji AI z praktyką medyczną jest nieudany projekt Dr Watson Health firmy IBM. System ten został skrytykowany za dostarczanie niedokładnych i potencjalnie niebezpiecznych rekomendacji, co skłoniło wiele placówek medycznych do zakończenia współpracy z IBM.
