Sa 1,2 miliona smrtnih slučajeva u 2020. godini, ili 23% od ukupnog broja umrlih, rak je drugi najveći ubica u Evropskoj uniji. Ova cifra je još tragičnija s obzirom da se 40% ovih karcinoma može sprečiti ranim otkrivanjem i promenom načina života, kao što je nepušenje ili redovno vežbanje.
Istraživanja o budućnosti medicine pružaju nadu, međutim, sa predviđanjem značajnog napretka u prevenciji i lečenju bolesti u decenijama koje dolaze. Uspon veštačke inteligencije (AI), između ostalog, jedan je od značajnih razloga za optimizam.
Mnogi nedavni istraživački članci pokazuju da AI ima potencijal da transformiše zdravstvenu zaštitu nudeći nove načine za poboljšanje prevencije, dijagnoze, lečenja i upravljanja kancerom u mnogim terapijskim oblastima – onkologiji, kardiologiji i oftalmologiji posebno – i širom vrednosti ch
ain, od istraživanja, razvoja, proizvodnje do marketinga. Sve u svemu, pacijenti mogu uživati u mnogo boljoj nezi.
Gledajući preko tržišnih cifara, rast AI u zdravstvu je očigledan iz velikog broja igrača. Ostavljajući po strani procvat AI startapova, 18 od 47 multinacionalnih kompanija koje pružaju veštačku inteligenciju trenutno nude rešenja za zdravstvenu zaštitu. Od toga, 80% nudi inovativna rešenja koja se odnose isključivo na lečenje, dok 20% proizvodi alate zasnovane na efikasnosti za optimizaciju resursa i usavršavanje tehnologije zdravstvene zaštite.
AI bi trebalo da doprinese u šest oblasti posebno:
Medicinsko istraživanje: AI može ubrzati razvoj novih tretmana analizom velike količine podataka kako bi se identifikovala obećavajuća hemijska jedinjenja i predvidela njihova efikasnost. Tehnologija će imati veliki uticaj na razvoj lekova, ubrzavajući klinička istraživanja identifikacijom pacijenata koji ispunjavaju uslove za klinička ispitivanja i analizom podataka dobijenih ovim ispitivanjima
Medicinska dijagnoza: AI može pomoći lekarima da postave brže i preciznije dijagnoze analizom medicinskih podataka (rendgenske slike, laboratorijski rezultati, specifične medicinske istorije, na primer). AI algoritmi mogu otkriti rane znake bolesti i pomoći u identifikaciji najprikladnijeg lečenja. Između mnogih drugih primera, rak dojke u Viskonsinu koristio je specifičan algoritam mašinskog učenja koji je uspešno primenjen za dijagnozu raka dojke i postigao je tačnost klasifikacije od 98,53%.
Hirurška pomoć: AI može pomoći hirurzima da planiraju i izvode složene hirurške procedure, uključujući preoperativno planiranje, intraoperativne pristupe i predviđanje postoperativnih komplikacija. Hirurški roboti uz pomoć veštačke inteligencije omogućavaju veću preciznost i brži postoperativni oporavak pacijenata.
Praćenje pacijenata: AI se može koristiti za praćenje vitalnih znakova pacijenata, uključujući otkucaje srca, krvni pritisak ili nivo šećera u krvi, i upozoravanje zdravstvenih radnika u slučaju abnormalnosti. Predviđa se da će ovo promeniti igru za pacijente sa hroničnim bolestima, omogućavajući temeljno praćenje i ranu intervenciju ukoliko dožive komplikacije.
Personalizovani tretman: AI može uzeti u obzir ogromne količine medicinskih podataka kako bi odredio najciljaniji tretman za pacijente, uzimajući u obzir njihov genetski profil, istoriju bolesti, način života i niz drugih specifičnih osobina.
Upravljanje medicinskim dosijeom: AI može da automatizuje elektronsko upravljanje medicinskim kartonima, čineći tako upravljanje medicinskim dosijeom efikasnijim i tačnim, istovremeno osiguravajući poverljivost i sigurnost informacija o pacijentima.
Od gore navedenih oblasti, tržište medicinske dijagnoze uz pomoć veštačke inteligencije napreduje posebno dobro. Danas vredi 1,3 milijarde dolara, a očekuje se da će imati godišnju stopu rasta od preko 23% u narednih pet godina da bi dostigla 3,7 milijardi dolara 2028. Već postoji velika potražnja posebno za softverom za analizu medicinskih slika zasnovanim na oblaku. Oblasti kao što su mamografija, CT skeniranje ili magnetna rezonanca su postavljene da budu među prvima koje će imati koristi od ove tehnologije.
U praksi, međutim, mnogi bolnički centri se bore sa nedostatkom tehnoloških resursa, što im otežava da iskoriste potencijal veštačke inteligencije. Uzmite slajdove patologije na osnovu kojih se analiziraju biološke anomalije: iako bi sve trebalo digitalizovati da bi se obučili AI modeli, velika većina evropskih institucija trenutno nema opremu za to.
AI se može koristiti u svakoj fazi nege raka, omogućavajući zdravstvenim radnicima da se usredsrede na zadatke sa visokom dodatom vrednošću, kao što su direktna briga o pacijentima i psihološka podrška, kritično tehničko donošenje odluka i klinička ispitivanja. Ovo može dovesti do poboljšanja ishoda pacijenata i efikasnijeg sistema zdravstvene zaštite.
Pet oblasti posebno imaju koristi od tehnologije:
alati za organizaciono upravljanje, koji vašem lekaru štede mnogo vremena u rutinskim zadacima. Neki od njih mogu pomoći u praćenju protoka pacijenata, smanjenju administrativnog opterećenja i beleženju beleški zahvaljujući automatizovanom softveru za transkripciju za kompletiranje medicinske dokumentacije.
prediktivni analitički alati, koji kopaju i analiziraju velike količine podataka o pacijentima i određuju kojim zdravstvenim kategorijama pacijent pripada. Ovo omogućava personalizovaniji i efikasniji tretman.
Hirurški alati za pomoć sa veštačkom inteligencijom, zasnovani na medicinskoj robotici. Ove tehnologije se i dalje često koriste za jednostavne hirurške procedure, kao što je šivanje.
Daljinsko praćenje omogućava medicinskim stručnjacima da koriste digitalne medicinske uređaje za daljinsko tumačenje zdravstvenih podataka pacijenata prikupljenih u njihovim domovima i donošenje odluka o njihovoj nezi. Sistemi za daljinsko praćenje imaju za cilj da poboljšaju zdravlje pacijenata kroz redovno praćenje.
Chatbotovi takođe mogu biti uključeni u širok spektar aplikacija (Messenger, Slack). Mogu se koristiti na celom putu nege pacijenata, ali su posebno korisni tokom perioda praćenja, u kojem je kontinuirana podrška ključna.
Za sve te uzbudljive izglede, ipak ćemo morati da prevaziđemo niz izazova pre nego što budemo mogli da uživamo u punom spektru prednosti zdravstvene zaštite uz pomoć veštačke inteligencije.
Kao prvo, AI tek treba da postane sofisticiranija sa tehničkog stanovišta. Na primer, trenutno odsustvo univerzalnog formata za zdravlje podataka otežava njihovo čišćenje i prenos sa jednog softvera ili računara na drugi. Ogromna većina rešenja veštačke inteligencije takođe zahteva da ih obučavaju ljudi – a ne bilo koji ljudi. U saradnji sa zdravstvenim radnicima, inženjeri će morati pažljivo da slušaju potrebe medicinske zajednice i da ih odražavaju u novoj veštačkoj inteligenciji.
To nije tajna, sociokulturna i etička pitanja takođe će morati da budu uzeta u obzir. Zaštita podataka ostaje pravi problem za mnoge građane iako je okvirna uredba Evropske unije za obradu podataka iz 2018. godine, Opšta uredba o zaštiti podataka (GDPR), dala više ovlašćenja pojedincima da diktiraju kako kompanije postupaju sa njihovim ličnim podacima. Zakon EU o veštačkoj inteligenciji, prvi sveobuhvatni zakon na svetu koji reguliše mašine sa veštačkom inteligencijom koje predstavljaju rizik po zdravlje, ljudska prava i bezbednost, takođe bi trebalo da doprinese ublažavanju ovih zabrinutosti.
