Timp aproximativ de lectură: 9 minute
Inteligența artificială (IA) este un domeniu informatic în expansiune, cu potențialul de a transforma fundamental relația cu pacienții, practica medicală și furnizarea serviciilor medicale (și nu numai).
Dacă în edițiile precedente am vorbit despre modul în care influențează interacțiunea medic-pacient sau strategiile naționale privind dezvoltarea sistemelor de sănătate, de această dată vom vorbi despre diverse domenii și aplicații practice în care inteligența artificială este deja folosită sau poate fi folosită în domeniul sănătății.
Astfel, putem vorbi despre îngrijire extinsă, asistenți virtuali, îngrijire inteligentă, diagnostic de precizie, terapie de precizie și multe altele.
Să vedem ce poate aduce fiecare dintre ele.
Îngrijire extinsă
Inteligența artificială ar putea reduce semnificativ ineficiența din domeniul sănătății, ar putea îmbunătăți fluxul și experiența pacienților, precum și pe cea a personalului medical, și ar putea sprijini siguranța pacienților pe parcursul întregului proces de îngrijire. De exemplu, IA ar putea fi utilizată pentru monitorizarea de la distanță a pacienților (de exemplu, telemedicina inteligentă prin dispozitive purtabile/senzori) pentru a identifica și a oferi îngrijire în timp util pacienților expuși la risc de agravare a stării de sănătate.
Pe termen lung, ne putem aștepta ca clinicile medicale, spitalele, serviciile de asistență socială, pacienții și personalul medical să fie toate conectate la o singură infrastructură digitală interoperabilă, utilizând senzori pasivi în combinație cu inteligența ambientală.
Asistenți virtuali și chatboți cu inteligență artificială
Chatboți cu inteligență artificială (cum ar fi cei folosiți de Babylon (www.babylonhealth.com) sau Ada (https://ada.com)) sunt utilizați de pacienți pentru a identifica simptomele și a recomanda măsuri de urmat în cadrul serviciilor comunitare și al asistenței medicale primare. Chatbot-urile bazate pe inteligență artificială pot fi integrate cu dispozitive purtabile, precum ceasurile inteligente, pentru a oferi informații utile atât pacienților, cât și îngrijitorilor, în vederea îmbunătățirii comportamentului, a somnului și a stării generale de bine.
Îngrijire ambientală și inteligentă
Este realizată prin apariția sistemelor de detectare ambientală care nu necesită dispozitive periferice.
- Emerald (www.emeraldinno.com): o platformă wireless, fără contact, bazată pe senzori și învățare automată, destinată monitorizării de la distanță a somnului, respirației și comportamentului, fondată de cadre didactice și cercetători ai Institutului de Tehnologie din Massachusetts.
- Google Nest: monitorizează somnul (inclusiv tulburările de somn, cum ar fi tusea) folosind senzori de mișcare și de sunet.
- Automatizare și inteligență clinică ambientală: sistemele de IA care utilizează tehnologia de procesare a limbajului natural (NLP) au potențialul de a automatiza sarcini administrative, cum ar fi documentarea vizitelor pacienților în dosarele medicale electronice, optimizarea fluxului de lucru clinic și de a permite medicilor să se concentreze mai mult pe îngrijirea pacienților (de exemplu, Nuance Dragon Ambient eXperience (www.nuance.com/healthcare/ambient-clinical-intelligence.html)).
Diagnosticarea imagistică
Clasificarea automată a imaginilor medicale este principala aplicație a IA în prezent. O revizuire recentă a dispozitivelor medicale bazate pe Artificial Intelligence / Machine Learning (AI/ML) – Inteligență Artificială / Învățare Automată, aprobate în SUA și Europa în perioada 2015-2020, a constatat că mai mult de jumătate [129 (58%) dispozitive în SUA și 126 (53%) dispozitive în Europa] au fost aprobate sau au primit marcajul CE pentru uz radiologic. Studiile au demonstrat capacitatea IA de a atinge sau de a depăși performanțele experților umani în diagnostice bazate pe imagini din mai multe specialități medicale, inclusiv radiologie, dermatologie, patologie și cardiologie.
Un exemplu este screeningul pentru retinopatie diabetică. Cheia reducerii, la nivel mondial, a pierderii vederii cauzate de diabet, care poate fi prevenită, este screeningul persoanelor pentru detectarea și tratarea promptă a retinopatiei diabetice. Cu toate acestea, depistarea este costisitoare, având în vedere numărul substanțial de pacienți cu diabet și forța de muncă limitată pentru îngrijirea ochilor la nivel global. Studiile de cercetare privind algoritmii IA automatizați pentru retinopatia diabetică din SUA, Singapore, Thailanda și India au demonstrat performanțe robuste de diagnosticare și rentabilitate.
Îmbunătățirea preciziei și reducerea timpilor de așteptare pentru planificarea radioterapiei
O aplicație importantă a IA este asistarea clinicienilor în pregătirea imaginilor și în sarcinile de planificare a tratamentului cancerului prin radioterapie. În prezent, segmentarea imaginilor este o sarcină laborioasă și consumatoare de timp, efectuată manual de un oncolog care utilizează un software special conceput pentru a trasa contururi în jurul regiunilor de interes. Tehnologia open-source InnerEye, bazată pe inteligență artificială, poate reduce acest timp de pregătire pentru cancerul de cap și gât și pentru cancerul de prostată cu până la 90 %, ceea ce înseamnă că timpii de așteptare pentru începerea tratamentului prin radioterapie, care poate salva vieți, pot fi reduși dramatic. Aplicațiile potențiale ale setului de instrumente de învățare profundă InnerEye includ radiologia cantitativă pentru monitorizarea progresiei tumorale, precum și planificarea intervențiilor chirurgicale și a radioterapiei.
Terapeutica de precizie
Pentru a face progrese în direcția terapiei de precizie, trebuie să ne îmbunătățim considerabil înțelegerea bolii. Cercetătorii din întreaga lume explorează bazele celulare și moleculare ale bolilor, colectând o serie de seturi de date multimodale care pot conduce la biomarkeri digitali și biologici pentru diagnostic, evaluarea gravității și prognoza. Două aplicații viitoare importante ale IA includ imunomica/biologia sintetică și descoperirea de medicamente.
Imunomică și biologie sintetică: Prin aplicarea instrumentelor de inteligență artificială pe seturi de date multimodale în viitor, am putea fi capabili să înțelegem mai bine baza celulară a bolii și să grupăm bolile și populațiile de pacienți, pentru a oferi strategii preventive mai bine direcționate, de exemplu, folosind imunomica pentru a diagnostica și a prezice mai bine opțiunile de îngrijire și tratament. Acest lucru va fi revoluționar pentru mai multe standarde de îngrijire, cu un impact deosebit în domeniul cancerului, al bolilor neurologice și al bolilor rare, personalizând experiența de îngrijire pentru fiecare individ.
Descoperirea de medicamente: IA va conduce la o îmbunătățire semnificativă a proiectării studiilor clinice și a optimizării proceselor de fabricație a medicamentelor și, în general, orice proces combinatoriu de optimizare în domeniul asistenței medicale ar putea fi înlocuit de IA.
Noi terapii curative
În ultimul deceniu, biologia sintetică a produs evoluții precum editarea genelor și unele terapii personalizate împotriva cancerului. Cu toate acestea, ciclul de viață pentru dezvoltarea unor astfel de terapii avansate este încă extrem de ineficient și costisitor.
În viitor, cu un acces mai bun la date (genomice, proteomice, glicomice, metabolomice și bioinformatice), IA ne va permite să gestionăm complexitatea mult mai sistematic și, la rândul său, ne va ajuta să transformăm modul în care înțelegem, descoperim și influențăm biologia. Acest lucru va îmbunătăți eficiența procesului de descoperire a medicamentelor, contribuind la o mai bună predicție timpurie a agenților care au mai multe șanse de a fi eficienți și, de asemenea, la o mai bună anticipare a efectelor adverse ale medicamentelor, care au împiedicat adesea dezvoltarea ulterioară a unor medicamente altfel eficiente într-un stadiu târziu costisitor al procesului de dezvoltare. Acest lucru, la rândul său, va democratiza accesul la noi terapii avansate la un cost mai scăzut.
Profesioniști din domeniul sănătății împuterniciți de IA
Pe termen mai lung, profesioniștii din domeniul sănătății vor valorifica inteligența artificială pentru a spori asistența pe care o oferă, permițându-le să ofere o asistență mai sigură, mai standardizată și mai eficientă; de exemplu, medicii ar putea utiliza o „consultație digitală cu inteligență artificială” pentru a examina modele de „geamăn digital” ale pacienților lor (o versiune cu adevărat „digitală și biomedicală” a unui pacient), permițându-le să „testeze” eficiența, siguranța și experiența unei intervenții (cum ar fi un medicament împotriva cancerului) în mediul digital înainte de a oferi intervenția pacientului în lumea reală.
Dincolo de aceste direcții pline de promisiuni, există provocări semnificative legate de adoptarea și implementarea pe scară largă a IA în sistemele de sănătate. Aceste provocări includ, fără a se limita la acestea, calitatea și accesul la date, infrastructura tehnică, capacitatea organizațională și practicile etice și responsabile, precum și aspectele legate de siguranță și de reglementare.
Așadar, care ar fi concluziile preliminare?
Progresele în domeniul IA au potențialul de a transforma multe aspecte ale asistenței medicale, permițând un viitor mai personalizat, mai precis, mai predictiv și mai portabil. Nu este clar dacă vom asista la o adoptare treptată a noilor tehnologii sau la o adoptare radicală a acestor inovații tehnologice, însă impactul acestor tehnologii și renașterea digitală pe care o aduc necesită ca sistemele de sănătate să analizeze modul în care se vor adapta cel mai bine la peisajul în schimbare.
Pentru National Health Service (Serviciul Național de Sănătate) din Regatul Unit, de exemplu, aplicarea unor astfel de tehnologii are cu adevărat potențialul de a elibera din nou timp pentru îngrijirile profesioniștilor din domeniul sănătății, permițându-le să se concentreze asupra a ceea ce contează pentru pacienții lor. La nivel global, IA ar putea deveni un instrument-cheie pentru îmbunătățirea echității în domeniul sănătății.
Așa cum ultimii 10 ani au fost consacrați mai ales digitalizării dosarelor medicale în scopul eficientizării (și, în unele sisteme de sănătate, al facturării/rambursării), următorii 10 ani se vor referi la cunoștințele și valoarea pe care societatea le poate obține din aceste resurse digitale și la modul în care acestea pot fi transpuse în obținerea unor rezultate clinice mai bune, cu ajutorul IA, precum și la crearea ulterioară de noi resurse și instrumente de date.
Articolele de specialitate spun că ne aflăm într-un punct de cotitură în ceea ce privește convergența dintre practica medicală și aplicarea tehnologiei. Deși există oportunități multiple, există provocări formidabile care trebuie depășite în ceea ce privește lumea reală și amploarea punerii în aplicare a acestor inovații.
Un element-cheie pentru realizarea acestei viziuni va fi extinderea cercetării translaționale în domeniul aplicațiilor inteligenței artificiale în sănătate.
Pe lângă aceasta, avem nevoie de investiții în perfecționarea forței de muncă din domeniul asistenței medicale și a viitorilor lideri care să fie abilitați digital și care să înțeleagă și să îmbrățișeze potențialul unui sistem de asistență medicală amplificat de IA, mai degrabă decât să fie intimidați de acesta.
Mirela Mustață, redactor executiv
Surse de documentare:
