AI o twoim zdrowiu wie więcej niż lekarz

Choć koncepcja maszyny stawiającej diagnozę mogła się kiedyś wydawać wizją futurystyczną, jest to już rzeczywistość w wielu placówkach na całym świecie.

SI nie tylko zwiększa precyzję diagnozy, ale także przyspiesza procesy i umożliwia personalizację opieki nad pacjentem w stopniu dotąd niemożliwym do zrealizowania. A to dopiero początek…

Innowacje w analizie obrazów medycznych 

Algorytmy SI potrafią analizować obrazy medyczne, typu tomografia komputerowa (CT), rezonans magnetyczny (MRI), mammografia czy zdjęcia rentgenowskie (RTG). Są w stanie wykrywać zmiany patologiczne, które mogłyby umknąć ludzkiemu oku. Na przykład, w onkologii sztuczna inteligencja pomaga w identyfikacji wczesnych zmian nowotworowych, co umożliwia szybsze rozpoczęcie leczenia i zwiększa szanse pacjentów na powrót do pełnego zdrowia. Ponadto, SI wspiera radiologów w interpretacji obrazów, automatyzując segmentację organów i wykrywanie patologii. To nie tylko przyspiesza proces diagnostyczny, ale również zwiększa jego dokładność dzięki redukowaniu ryzyka błędów ludzkich.

Integracja danych pacjentów i systemy wspomagania decyzji klinicznych

Sztuczna inteligencja może integrować i analizować dane pochodzące z różnych źródeł, takich jak obrazy medyczne, wyniki badań laboratoryjnych, dane genetyczne oraz historia chorób pacjenta. Uzyskanie pełniejszego obrazu stanu zdrowia pacjenta prowadzi do dokładniejszych diagnoz i bardziej spersonalizowanego leczenia. Systemy wspomagania decyzji klinicznych (CDSS), zasilane przez SI, dostarczają personelowi medycznemu wsparcie w czasie rzeczywistym, pomagając w podejmowaniu bardziej świadomych decyzji dotyczących opieki nad pacjentem. SI automatyzuje rutynowe zadania, pozwalając lekarzom skupić się na bardziej złożonej opiece.

Zastosowanie danych multimodalnych i monitorowanie stanu zdrowia 

Wykorzystanie sztucznej inteligencji do analizy różnych źródeł danych, takich jak obrazy, sygnały biomedyczne (EKG, EEG) i teksty medyczne, pozwala na uzyskanie bardziej kompleksowego obrazu zdrowia pacjenta. Dzięki temu możliwe jest monitorowanie postępu choroby w czasie i efektywne zarządzanie leczeniem chorób przewlekłych. Algorytmy SI mogą również monitorować na bieżąco parametry życiowe pacjenta, wykrywając pierwsze oznaki pogorszenia stanu zdrowia, co pozwala na szybką interwencję i zmniejsza ryzyko powikłań.

Przykłady zastosowań SI w diagnostyce medycznej

Sztuczna inteligencja znajduje szerokie zastosowanie w różnych dziedzinach medycyny. W onkologii jest wykorzystywana do wykrywania zmian nowotworowych, a następnie monitorowania postępów choroby. Świetnie się sprawdza w procesach na dużą skalę, jak np. przesiewowe badania detekcji gruźlicy oraz guzków płuc. Polegają one na analizowaniu dużej ilości danych i identyfikowaniu zmian, pojawiających się często w bardzo wczesnej fazie choroby, co istotnie zwiększa szanse pacjentów na przeprowadzanie skutecznej terapii. W radiologii SI m.in. wspomaga interpretację wyników, notyfikując lekarza o zmianach krytycznych wymagających interwencji w pierwszej kolejności. W kardiologii algorytmy sztucznej inteligencji analizują EKG, wychwytują arytmie i oceniają ryzyko sercowo-naczyniowe, umożliwiając wczesną diagnostykę chorób serca i odpowiednie dostosowanie leczenia. W oftalmologii SI pomaga w wykrywaniu chorób oczu na podstawie obrazów siatkówki, identyfikując wczesne oznaki chorób, takich jak retinopatia cukrzycowa. W dermatologii natomiast SI diagnozuje choroby skóry na podstawie zdjęć, porównując zmiany skórne z bazą danych znanych przypadków.

Wyzwania i ograniczenia 

Efektywność systemów sztucznej inteligencji zależy od jakości danych, na których są trenowane. Brak standaryzacji danych medycznych oraz różnice w ich jakości mogą stanowić istotne wyzwanie. Interpretowalność algorytmów SI również stanowi problem, ponieważ często trudno jest zrozumieć, dlaczego algorytm podjął konkretną decyzję. Ponadto, wykorzystanie inteligentnych algorytmów w medycynie rodzi szereg pytań etycznych, takich jak odpowiedzialność za błędne diagnozy, prywatność danych pacjentów oraz transparentność algorytmów. Konieczne jest opracowanie odpowiednich regulacji i standardów, aby zapewnić bezpieczne i etyczne wykorzystanie sztucznej inteligencji.

Przyszłość badań nad SI w medycynie

Sztuczna inteligencja w diagnostyce medycznej to dynamicznie rozwijający się obszar badawczy. Kontynuacja badań nad poprawą dokładności predykcji i przyspieszeniem procesu uczenia się jest kluczowa dla wsparcia personelu medycznego oraz przemysłu, zwłaszcza w kontekście nowo pojawiających się epidemii i pandemii. 

Podwójna synergia platform telemedycznych oraz dostawcy rozwiązań SI

Dzięki współpracy z HomeDoctor, na platformie medycznej Zbadani.pl, pacjenci, bez zwłoki mogą umawiać teleporadę i konsultować badania obrazowe oraz każde inne. Integracja tych usług pozwala na holistyczne zarządzanie zdrowiem pacjentów, zapewniając dostęp do pełnej dokumentacji medycznej oraz szybką i efektywną opiekę zdrowotną.

Warto tu również wspomnieć o rozwiązaniu opartym na sztucznej inteligencji, jakim jest Qure.ai. Jak wskazują eksperci, jest ono przyszłością radiologii. To innowacyjne oprogramowanie wykorzystujące sztuczną inteligencję do szybkiej i precyzyjnej analizy badań obrazowych, takich jak mammografia, rentgen układu mięśniowo-szkieletowego i klatki piersiowej, a także w tomografii komputerowej klatki piersiowej i głowy. Technologia, dostarczana przez Qure.ai, wspiera radiologów, czy to pracujących  w tradycyjnym szpitalu, czy też w firmach teleradiologicznych. Pozwala na szybsze diagnozowanie pacjentów, jednocześnie umożliwiając lekarzom i radiologom efektywne szeregowanie przypadków medycznych, zwłaszcza w nagłych przypadkach czy też podczas przyjęć pacjentów na SOR. Pomaga to dostawcom opieki zdrowotnej w identyfikacji krytycznych scenariuszy  w celu uniknięcia śmierci pacjenta i na rzecz poprawy jakości opieki nad nim.

I tu przechodzimy do sedna, platforma Zbadani.pl dostarcza rozwiązania SI, wykorzystując współpracę właśnie z Qure.ai, takie jak analiza wyników badań obrazowych i ich interpretacja. Funkcje te będą udostępniane zarówno dla placówek medycznych, jak i docelowo dla pacjentów. Integracja SI z platformami telemedycznymi ma na celu stworzenie kompleksowego podejścia obsługi pacjenta, który będzie lepiej odpowie na aktualne potrzeby związane zarówno z dostępnością jak i jakością Po udostępnieniu funkcjonalności Qure.ai na Portalu Pacjenta platformy Zbadani.pl, pacjent niezwłocznie po otrzymaniu badania obrazowego, będzie mógł zamówić opis sztucznej inteligencji, a następie skonsultować całość z wybranym specjalistą dostępnym na platformie Zbadani.pl.

Podsumowanie

Sztuczna inteligencja przynosi ogromny potencjał do transformacji diagnostyki medycznej, poprawiając dokładność, szybkość i efektywność procesu diagnostycznego. Jednak jej zastosowanie wiąże się również z wyzwaniami technicznymi, regulacyjnymi i etycznymi. Przyszłość SI w medycynie zależy od dalszego rozwoju technologii, badań nad jej zastosowaniem oraz współpracy między lekarzami a informatykami, aby stworzyć bezpieczne i efektywne systemy, które poprawią jakość opieki zdrowotnej.

Źródło: materiały Synektik, zdjęcie w tekście: materiały prasowe, zdjęcie zajawka: Freepik