W erze cyfrowej transformacji sztuczna inteligencja (SI) staje się kluczowym elementem rewolucjonizującym diagnostykę medyczną. „Choć koncepcja maszyny stawiającej diagnozę mogła się kiedyś wydawać wizją futurystyczną, to w wielu placówkach na całym świecie jest już rzeczywistością” — mówi Katarzyna Twarowska, dyrektor zarządzająca E-Health & Innovation w Synektik, odpowiedzialna za rozwój platformy Zbadani.pl.
Jej zdaniem sztuczna inteligencja w diagnostyce medycznej 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.
Sztuczna inteligencja poddaje analizie obrazy medyczne
Algorytmy AI 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.
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 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.
Sztuczna inteligencja integruje dane i wspomaga podejmowanie decyzji klinicznych
Sztuczna inteligencja może integrować i analizować dane pochodzące z różnych źródeł, takich jak obrazy medyczne, wyniki badań laboratoryjnych, dane genetyczne, historia chorób pacjenta. Uzyskanie pełniejszego obrazu stanu zdrowia pacjenta prowadzi do dokładniejszych diagnoz i bardziej spersonalizowanego leczenia.
Czytaj też: Czy sztuczna inteligencja jest w stanie zastąpić lekarzy?
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.
Systemy wspomagania decyzji klinicznych (CDSS), zasilane przez AI, 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.
Przykłady zastosowań sztucznej inteligencji 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 sprawdza się 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 AI 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 AI pomaga w wykrywaniu chorób oczu na podstawie obrazów siatkówki, identyfikując wczesne oznaki chorób, takich jak retinopatia cukrzycowa.
W dermatologii natomiast AI diagnozuje choroby skóry na podstawie zdjęć, porównując zmiany skórne z bazą danych znanych przypadków.
Wyzwania i ograniczenia sztucznej inteligencji w diagnostyce medycznej
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. Interpretacja algorytmów AI 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.
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.
Jak podkreśla Katarzyna Twarowska, 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 ich zdrowiem, zapewniając dostęp do pełnej dokumentacji medycznej oraz szybką i efektywną opiekę zdrowotną.
Na sztucznej inteligencji opiera się również Qure.ai — innowacyjne oprogramowanie wykorzystujące AI 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. W zgodnej opinii jest ono przyszłością radiologii. Technologia dostarczana przez Qure.ai wspiera radiologów, niezależnie od tego, czy pracują w szpitalu, czy też np. w firmach teleradiologicznych. Pozwala na szybsze diagnozowanie pacjentów, jednocześnie umożliwiając lekarzom i radiologom efektywne szeregowanie przypadków medycznych, zwłaszcza w nagłych przypadkach czy 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.
