Timp aprox. de lectură: 8 minute
În prezent, inteligența artificială joacă un rol versatil în domeniul medicinei moderne în mai multe domenii, nu numai în radiologie, după cum urmează:
Diagnosticarea – Capacitatea inteligenței artificiale de a îmbunătăți eficacitatea procesului de diagnosticare este considerată o aplicație importantă în domeniul sănătății. Folosirea inteligenței artificiale ajută atât cercetătorii din domeniul medical, cât și medicii.
Deep Learning ajută la prevenirea erorilor în diagnosticare și la îmbunătățirea rezultatelor testelor. De asemenea, inteligența artificială duce acum tehnologia de imagistică medicală la un nou nivel, permițând o mai mare automatizare și, ca urmare, o productivitate sporită. În prezent, inteligența artificială este utilizată pentru a detecta boli neurologice precum scleroza laterală amiotrofică (ALS), pentru a indica riscul pacientului de boli cardiovasculare, pentru a identifica anomalii în testele medicale obișnuite, precum radiografia toracică, pentru diagnosticarea precoce a retinopatiei diabetice și pentru diagnosticarea precoce a cancerului sau malignității.
Inteligența artificială a fost folosită în procesele de diagnosticare de mai mult timp decât în orice alt sub-domeniul al medicinei, iar rezultatele sunt clare. De exemplu, guvernul britanic spune că analiza scanărilor cerebrale de către e-Stroke, un sistem dezvoltat de Brainomix, un start-up dezvoltat de Oxford University, a redus timpul dintre internarea în spital și tratamentul pentru accident vascular cerebral pentru pacienți cu mai mult de o oră, ceea ce crește rata de redobândire a independenței funcționale după un accident vascular cerebral de la 16% la 48%.
Dezvoltarea de noi medicamente – În prezent, inteligența artificială este utilizată pentru a căuta sisteme biologice și pentru a înțelege modul în care un medicament ar putea afecta țesuturile sau celulele unui pacient.
Inteligența artificială permite furnizorilor de servicii medicale să creeze un profil digital al oamenilor, ceea ce poate ajuta la înțelegerea secvenței imunologice, generând astfel o nouă clasă de diagnostice imune în oncologie.
Capacitatea inteligenței artificiale de a genera idei noi le oferă utilizatorilor informații care pot ajuta la identificarea țintelor medicamentelor și la prezicerea comportamentului unor compuși noi care ar putea acționa ca medicamente. De asemenea, este folosită pentru a găsi noi aplicații pentru medicamente vechi, pentru a prezice efectele secundare ale noilor medicamente și pentru a găsi modalități de a deosebi pacienții pe care un medicament îi poate ajuta de cei cărora le poate dăuna.
Modelele de inteligență artificială pentru descoperirea medicamentelor cu care lucrează multe dintre companii pot învăța dintr-o mare varietate de date biologice, inclusiv secvențe de gene, imagini ale celulelor și țesuturilor, structuri ale proteinelor relevante, biomarkeri din sânge, proteine produse în celule specifice și date clinice privind evoluția bolii și efectul tratamentelor la pacienți.
Îmbunătățirea sistemelor informatice din spitale și alte instituții medicale – Sisteme care folosesc inteligența artificială se găsesc deja în câteva sute de spitale din întreaga lume, aducând performanțe superioare. De exemplu, Centrul de comandă de la Spitalul Johns Hopkins din Baltimore, SUA, a accelerat cu 60% transferul pacienților între locații, a redus cu 25% timpii de așteptare pentru tratamentele de urgență și a redus cu 70% timpul petrecut în paturile post-chirurgicale.
Astfel, există un mare potențial pentru ca aceste sisteme să permită oferirea de servicii de sănătate de calitate superioară. În general, asemenea sisteme economisesc timpul personalului, scurtează etapele procesului medical și permit colectarea rapidă, analiza complexă și precisă și raportarea automată către toate echipele și furnizorii de sănătate implicați.
Un exemplu este transcrierea vocală susținută de inteligența artificială. Harpreet Sood, un medic din Marea Britanie, spune că tehnologia l-a ajutat foarte mult, permițându-i să economisească între patru și șase minute pentru fiecare pacient, ceea ce înseamnă două-trei ore pe zi, ceea ce îi permite să interacționeze mai mult cu pacienții, lucru apreciat de aceștia.
Mulți cercetători propun, de asemenea, conceptul de spital virtual, o abordare în care pacienții pot fi externați mai repede la domiciliu în condițiile în care diverse dispozitive de monitorizare pe bază de inteligență artificială pot furniza echipei medicale datele de care au nevoie pentru a evalua starea pacientului.
Cercetarea medicală – Informații extrem de valoroase se pot pierde uneori în multitudinea de baze de date medicale existente. În plus, incapacitatea de a conecta punctele de date importante încetinește dezvoltarea de noi medicamente, medicina preventivă și diagnosticarea corectă.
Urgențe și chirurgie – Potrivit Clinicii Mayo, roboții îi ajută pe medici să efectueze proceduri complexe cu precizie, flexibilitate și control. Operațiile chirurgicale asistate de roboți au dus la mai puține complicații legate de operații, mai puțină durere și un timp de recuperare mai rapid.
Sănătatea mintală – Asistența medicală din domeniul sănătății mintale a înregistrat recent unele dintre cele mai mari progrese în domeniul aplicării cu succes a inteligenței artificiale, inclusiv identificarea timpurie a simptomelor tulburărilor de sănătate mintală. Anumiți factori, cum ar fi tonul unei persoane, alegerea cuvintelor și durata unei fraze, sunt luați în considerare atunci când aplicațiile pe bază de inteligență artificială studiază reacțiile unei persoane.
Nutriție – În prezent, sunt disponibile un număr extins de aplicații legate de nutriție care oferă recomandări și sugestii personalizate pe baza preferințelor și obiceiurilor unei persoane, precum și a reacțiilor organismului acestora după ce au consumat un anumit ingredient, reacții înregistrate cu ajutorul unor dispozitive de monitorizare sau notate de persoana în cauză.
Deși tehnologiile de inteligență artificială atrag o atenție deosebită în cercetarea medicală, implementarea pe scară mai largă se confruntă încă cu obstacole. Primul obstacol e legat de cadrul de reglementare. De exemplu, reglementărilor actuale le lipsesc standardele de evaluare a siguranței și eficacității sistemelor pe bază de inteligență artificială. Primele orientări apărute cu acest scop, în SUA, clasifică aceste sistemele ca fiind „produse de wellness general (produse de bunăstare generală)”, care sunt reglementate în mod flexibil atâta timp cât dispozitivele au ca scop doar bunăstarea generală și prezintă un risc scăzut pentru utilizatori.
Al doilea obstacol în calea unei creșteri semnificative a utilizării aplicațiilor de inteligență artificială pe termen scurt este schimbul de date. Pentru a funcționa bine, sistemele de IA trebuie să fie antrenate (în mod continuu) cu ajutorul datelor din studiile clinice. Cu toate acestea, odată ce un sistem de IA este implementat după o instruire inițială cu date istorice, continuarea furnizării de date devine o problemă crucială pentru dezvoltarea și îmbunătățirea ulterioară a sistemului.
Mediul actual al asistenței medicale, poate cu excepția celei din SUA, nu oferă stimulente pentru schimbul de date pe scară largă. Astfel, în SUA este în curs o schimbare majoră pentru a stimula schimbul de date prin schimbarea sistemului de plată a serviciilor de sănătate. Mulți finanțatori, în principal companiile de asigurări, au trecut la recompensarea furnizorilor de servicii de sănătate în funcție de rezultatul tratamentului. Mai mult, finanțatorii rambursează, de asemenea, un medicament sau o procedură de tratament în funcție de eficiența sa. În acest nou mediu, toate părțile implicate în sistemul de sănătate, medicii, companiile farmaceutice și pacienții, au mai multe stimulente pentru a procesa și a face schimb de informații.
Pe măsură ce inteligența artificială evoluează, va continua să îmbunătățească experiențele pacienților și ale furnizorilor, inclusiv reducerea timpilor de așteptare pentru pacienți și îmbunătățirea eficienței generale în spitale și în sistemele de sănătate.
În măsura în care inteligența artificială sprijină un proces decizional bun, aceasta va duce înregistrarea unei creșteri importante a diagnosticării la nivelul sistemului primar (al medicinei generale), va permite creșterea rolului farmaciilor în procesul medical și va crește accesul pacienților la consiliere și monitorizare la domiciliu, ceea ce le va îmbunătăți experiența generală și va reduce costurile furnizării serviciilor medicale.
Mirela Mustață, Redactor executiv E-asistent
Surse de documentare:
- https://www.who.int/news/item/02-04-2024-who-unveils-a-digital-health-promoter-harnessing-generative-ai-for-public-health
- History of artificial intelligence in medicine – PubMed (nih.gov)
- AIs will make health care safer and better (economist.com)
- The Evolution of AI in Healthcare – Xsolis
- Artificial intelligence is taking over drug development (economist.com)
- Artificial Intelligence (AI): A Brief History And Its Latest Applications in Healthcare (ideas2it.com)
- Can artificial intelligence make health care more efficient? (economist.com)
- Medical AIs with human faces are on their way (economist.com)
- Artificial intelligence in healthcare: past, present and future | Stroke and Vascular Neurology (bmj.com)
- Sursa foto: Artificial Intelligence (AI): A Brief History And Its Latest Applications in Healthcare (ideas2it.com)