Umjetna inteligencija već sada nepovratno mijenja svijet oko nas, htjeli mi to priznati ili ne. Činjenica je da su brojni servisi koje svakodnevno koristimo u pozadini pogonjeni umjetnom inteligencijom, a da toga uopće nismo svjesni.
I dok se u javnosti najčešće govori o alatima generativne umjetne inteligencije, kao što su ChatGPT, Copilot ili pak Midjourney, znanstvenici i stručnjaci intenzivno rade i na razvoju specijalizirane umjetne inteligencije koja bi bila namijenjena točno određenom području. Primjerice, zdravstvenoj industriji. Jer, pokazuju podaci, upravo bi medicina i zdravstvena industrija mogli uvelike profitirati od korištenja umjetne inteligencije.
Naime, alati pogonjeni umjetnom inteligencijom pokazali su se preciznijima i bržima u očitavanju nalaza i prepoznavanju ranih znakova pojedinih bolesti, u odnosu na ljude. Pa ipak, čini se kako zdravstvo i medicina još uvijek nisu spremni ljudske živote prepustiti u, da se tako izrazimo, ruke umjetne inteligencije.
No, hoće li se to uskoro promijeniti? Upravo smo to pitali jednog od stručnjaka u području zdravstva i umjetne inteligencije, Jana Begera, koji ovih dana gostuje u Zagrebu na HealthComm Forumu.
Kao Head of AI Advocacy u GE HealthCare, Begerova misija je razotkriti i komunicirati transformacijsku moć AI-a u zdravstvu raznolikim publikama, od stručnjaka industrije do opće javnosti. Pri tome se okusira na educiranje svih strana, pojednostavljujući AI koncepte kako bi potaknuo razumijevanje i integraciju u njihov svakodnevni rad. S gotovo 20 godina iskustva u zdravstvu i umjetnoj inteligenciji, čini nam se da je on prava osoba za razgovor upravo o te dvije teme.
Zdravstvena industrija uvijek je bila jedna od prvih koja je implementirala nova tehnološka otkrića. Hoće li nova tehnologija (tj. AI, roboti, VR, AR...) zamijeniti ljudski dodir u ovoj industriji? Zašto i kako?
Unatoč percepciji da zdravstvo brzo prihvaća nova tehnološka otkrića, industrija zapravo sporo usvaja nove tehnologije. Ovaj oprezni pristup proizlazi iz nekoliko čimbenika, uključujući stroge regulatorne zahtjeve, kritičnu potrebu da se osigura sigurnost pacijenata i visoke uloge uključene u donošenje medicinskih odluka. Nove tehnologije u zdravstvu moraju proći rigorozne postupke testiranja, validacije i regulatornog odobrenja kako bi se osiguralo da ne uzrokuju štetu pacijentima. Ovaj pedantan nadzor je neophodan kako bi se održali visoki standardi skrbi i sigurnosti pacijenata koji su temeljni za zdravstveni sektor. Pružatelji zdravstvenih usluga također su zabrinuti zbog pouzdanosti i točnosti novih tehnologija, koje mogu značajno utjecati na ishode pacijenata. Integracija novih sustava zahtijeva znatna ulaganja u infrastrukturu i obuku, što može biti prepreka, posebno u okruženjima s ograničenim resursima. Osim toga, zdravstveni djelatnici mogu biti otporni na promjene zbog složenosti i zahtjevnosti svog posla, radije se oslanjajući na provjerene metode i tehnologije s kojima su upoznati. Kada je riječ o umjetnoj inteligenciji, robotskoj tehnologiji, virtualnoj i proširenoj stvarnosti, te tehnologije nemaju namjeru zamijeniti ljudski dodir u zdravstvu, već ga poboljšati i podržati. AI može analizirati velike količine podataka brzo i točno, pružajući uvide koji pomažu pružateljima zdravstvenih usluga u donošenju odluka na temelju boljih informacija. Roboti mogu pomoći u zadacima poput transporta zaliha, precizne podrške operacijama i pružanja društva pacijentima, što može poboljšati učinkovitost i brigu o pacijentima. Na primjer, umjetna inteligencija može pomoći u dijagnosticiranju bolesti analizom medicinskih slika i predviđanjem ishoda pacijenata na temelju opsežnih skupova podataka, što dovodi do točnijih dijagnoza i liječenja. Roboti mogu obavljati ponavljajuće ili fizički zahtjevne zadatke, oslobađajući zdravstvene radnike da se više usredotoče na izravnu njegu pacijenata. VR i AR mogu se koristiti za medicinsku obuku i rehabilitaciju pacijenata, stvarajući impresivna okruženja koja pomažu u učenju i oporavku. Ove tehnologije u konačnici imaju za cilj osloboditi vrijeme zdravstvenih djelatnika, omogućujući im dublji angažman s pacijentima i poboljšanje kvalitete skrbi. Bitni ljudski dodir u zdravstvu, karakteriziran empatijom, složenim odlučivanjem i osobnom interakcijom, ostaje nezamjenjiv. Cilj je podržati pružatelje zdravstvenih usluga, omogućujući im pružanje bolje, personaliziranije skrbi iskorištavanjem prednosti novih tehnologija.
Posljednjih nekoliko godina slušamo puno o korištenju umjetne inteligencije u zdravstvenoj industriji. Neke AI za zdravlje imale su izvrsne rezultate na testiranju. No, s druge strane, neke druge umjetne inteligencije poput ChatGPT-a poznate su po svojim "halucinacijama" i pogrešnim podacima. Kako možemo biti sigurni da su podaci korišteni u zdravstvenoj umjetnoj inteligenciji točni i da će se točno koristiti?
Osiguravanje točnosti podataka koji se koriste u zdravstvenoj umjetnoj inteligenciji uključuje nekoliko slojeva validacije i kontinuiranog praćenja. Za razliku od specijaliziranih zdravstvenih AI sustava, AI alati opće namjene kao što su ChatGPT ili Claude ne bi se trebali koristiti sa stvarnim podacima o pacijentima zbog nekoliko razloga. Ovi su alati dizajnirani za širok raspon primjena i nemaju posebnu obuku, regulatorno odobrenje i zaštitne mjere potrebne za medicinske primjene. Oni mogu proizvesti odgovore na temelju obrazaca u podacima na kojima su obučavani, a koji možda nisu točni ili sigurni za odluke u zdravstvu. Zdravstveni AI sustavi, s druge strane, trebaju biti obučeni na različitim i reprezentativnim skupovima podataka kako bi se izbjegle pristranosti i osigurala mogućnost generalizacije za različite populacije pacijenata. Ovi sustavi moraju proći rigorozna klinička testiranja i procese validacije kako bi se osigurala njihova pouzdanost i sigurnost u medicinskom kontekstu. Regulatorna tijela poput američke FDA igraju ključnu ulogu u odobravanju zdravstvenih AI sustava, osiguravajući da ispunjavaju stroge standarde za točnost, pouzdanost i transparentnost. Transparentnost u modelima umjetne inteligencije, poznata kao objašnjiva umjetna inteligencija, ključna je za razumijevanje načina na koji se donose odluke, što pomaže u izgradnji povjerenja među pružateljima zdravstvenih usluga i pacijentima. Objašnjiva umjetna inteligencija omogućuje kliničarima uvid u osnovu preporuka umjetne inteligencije, pružajući im povjerenje potrebno za korištenje ovih alata u skrbi za pacijente. Ova transparentnost često nedostaje alatima za umjetnu inteligenciju opće namjene, što ih čini neprikladnima za medicinsku upotrebu. Kontinuirano praćenje i ažuriranje zdravstvenih AI modela na temelju podataka iz stvarnog svijeta ključni su za održavanje njihove točnosti tijekom vremena. Specijalizirani zdravstveni AI sustavi dizajnirani su za besprijekornu integraciju u kliničke tijekove rada, pružajući uvide u stvarnom vremenu koji mogu poboljšati donošenje odluka bez ugrožavanja sigurnosti pacijenata. Interdisciplinarna suradnja koja uključuje znanstvenike koji se bave podacima, kliničare i etičare također je ključna kako bi se osiguralo da se sustavi umjetne inteligencije razvijaju i koriste odgovorno u zdravstvu. Ove suradnje pomažu u rješavanju potencijalnih pristranosti, poboljšavaju točnost modela i osiguravaju da su sustavi umjetne inteligencije usklađeni s etičkim standardima i zahtjevima za sigurnost pacijenata. Ukratko, iako AI alati opće namjene kao što su ChatGPT ili Claude mogu biti korisni u mnogim domenama, ne bi se trebali koristiti sa stvarnim podacima o pacijentima zbog nedostatka posebne obuke, regulatornog nadzora i mogućnosti objašnjenja. Zdravstveni AI sustavi zahtijevaju strogu provjeru valjanosti, kontinuirano praćenje i transparentnost kako bi se osiguralo da pružaju točnu i sigurnu podršku u medicinskom odlučivanju.
Također, tu je i pitanje privatnosti podataka? Kako će tvorci zdravstvene umjetne inteligencije zaštititi privatnost pacijenata?
Zaštita privatnosti pacijenata u razvoju i implementaciji zdravstvene umjetne inteligencije zahtijeva provedbu snažnih sigurnosnih mjera podataka i strogu usklađenost s propisima o zaštiti podataka. Podaci o pacijentima koji se koriste za obuku AI modela moraju biti anonimizirani kako bi se spriječila identifikacija. To uključuje uklanjanje podataka koji otkrivaju identitet iz podataka prije nego što se koriste u bilo kojem sustavu umjetne inteligencije kako bi se osiguralo da se pojedincima ne može ući u trag na temelju informacija. Enkripcija i kontrola pristupa ključni su za osiguranje pohrane i prijenosa podataka. Enkripcija osigurava da podaci ostanu povjerljivi i da im mogu pristupiti samo ovlašteni korisnici. Kontrole pristupa ograničavaju tko može pregledavati ili mijenjati podatke, dodajući dodatni sloj sigurnosti. Redovite revizije pomažu osigurati da ove sigurnosne mjere djeluju učinkovito i da nema kršenja. Usklađenost s propisima kao što su Opća uredba o zaštiti podataka (GDPR) u Europi i Zakon o prenosivosti i odgovornosti zdravstvenog osiguranja (HIPAA) u Sjedinjenim Državama je ključna. Ovi propisi postavljaju standarde za rukovanje podacima pacijenata, uključujući zahtjeve za zaštitu podataka, pristanak pacijenata i obavijest o kršenju. Pridržavanje ovih propisa osigurava da se podacima pacijenata upravlja na siguran i odgovoran način. Sustavi umjetne inteligencije također bi trebali biti dizajnirani s ugrađenom zaštitom privatnosti, a svako dijeljenje podataka trebalo bi biti učinjeno uz pristanak pacijenata. To znači da programeri umjetne inteligencije moraju osigurati da privatnost podataka bude ključna komponenta dizajna sustava od samog početka. Pacijenti bi trebali biti obaviješteni o tome kako će se njihovi podaci koristiti i imati mogućnost uključivanja ili isključivanja dogovora o dijeljenju podataka. Transparentnost o tome kako se podaci pacijenata koriste i štite ključna je za izgradnju povjerenja i kod pružatelja zdravstvenih usluga i kod pacijenata. Jasna komunikacija o koracima poduzetim za zaštitu privatnosti podataka može pomoći u ublažavanju zabrinutosti i osigurati da se sustavi umjetne inteligencije prihvaćaju i učinkovito koriste u zdravstvenim ustanovama. Zaštita privatnosti pacijenata u zdravstvenoj umjetnoj inteligenciji uključuje kombinaciju tehničkih mjera, usklađenosti s propisima i transparentnih praksi. Ovi su koraci ključni kako bi se osiguralo da su podaci pacijenata sigurni i da se prednosti umjetne inteligencije mogu ostvariti bez ugrožavanja privatnosti.
Zdravstvu treba AI. Ili je možda obratno?
Tvrdite da zdravstvena industrija treba AI. Zašto? Koje su najveće prednosti korištenja umjetne inteligencije u zdravstvenoj industriji?
Zdravstvena industrija treba AI za rješavanje nekoliko kritičnih izazova, uključujući ogromnu količinu medicinskih podataka, visoke stope medicinskih pogrešaka i globalni nedostatak zdravstvenih radnika. Količina medicinskih podataka je zapanjujuća, a zdravstvena skrb stvara približno 30% ukupne količine podataka u svijetu. Medicinsko znanje je udvostručavajući se otprilike svaka 72 dana, zbog čega je zdravstvenim radnicima sve teže ostati u tijeku s najnovijim istraživanjima i najboljim praksama. Na primjer, liječnik koji pokušava pročitati sve relevantne medicinske časopise trebao bi pregledati oko 5000 članaka dnevno, što je nemoguć zadatak bez pomoći umjetne inteligencije. Medicinske pogreške su značajna briga, s otprilike 42 milijuna grešaka godišnje u cijelom svijetu. Samo u Sjedinjenim Državama, dijagnostičke pogreške pogađaju više od 12 milijuna ljudi svake godine, i na svakih 100 prijema u bolnicu dogodi se oko 14 neželjenih događaja4. Ove pogreške dovode do nepotrebnih hospitalizacija, trajnih invaliditeta i smrtnih slučajeva. U Europi, gotovo 163.000 mrtvih godišnje se pripisuju pogreškama u liječenju, naglašavajući hitnu potrebu za točnijim i pouzdanijim dijagnostičkim alatima. Globalna zdravstvena radna snaga također se suočava s kritičnim nedostatkom, a deficit od oko 7 milijuna zdravstvenih radnika, broj za koji Svjetska zdravstvena organizacija predviđa da će porasti 10 milijuna do 2030. Ovaj nedostatak je pogoršan starenjem radne snage, niskim zadovoljstvom poslom i sve većim zahtjevima zbog starenja globalne populacije i porasta kroničnih bolesti. Umjetna inteligencija može znatno ublažiti te izazove povećanjem dijagnostičke točnosti, predviđanjem ishoda pacijenata, personaliziranjem tretmana i pojednostavljenjem operacija. Na primjer, algoritmi umjetne inteligencije mogu analizirati medicinske slike kako bi otkrili bolesti kao što je rak u ranijim fazama, što dovodi do pravodobnijih i učinkovitijih tretmana. Prediktivna analitika može predvidjeti pogoršanje pacijenta, omogućujući proaktivnu skrb i smanjujući boravak u bolnici. Personalizirana medicina ima koristi od sposobnosti umjetne inteligencije da analizira genetske informacije i prilagodi tretmane pojedinačnim pacijentima, što dovodi do učinkovitije i prilagođenije zdravstvene skrbi. Automatizirajući administrativne zadatke, umjetna inteligencija smanjuje opterećenje zdravstvenih djelatnika, dopuštajući im da se više usredotoče na izravnu skrb o pacijentima. To može poboljšati zadovoljstvo poslom i učinkovitost, pomažući u ublažavanju utjecaja nedostatka radne snage. AI također može pomoći u upravljanju ogromnom količinom medicinskih podataka, osiguravajući da pružatelji zdravstvenih usluga imaju pristup najrelevantnijim i najnovijim informacijama, što može poboljšati donošenje odluka i ishode pacijenata. AI nudi značajne prednosti u rješavanju kritičnih izazova s kojima se zdravstvena industrija suočava, što ga čini ključnim alatom za poboljšanje učinkovitosti, točnosti i kvalitete pružanja zdravstvene skrbi.
Govorimo li o zdravstvenoj umjetnoj inteligenciji koja će biti autonomna i samostalno donositi odluke. Ili govorimo o AI pomoćniku, ali medicinski stručnjak ima posljednju riječ?
Zdravstvena umjetna inteligencija prvenstveno je dizajnirana da funkcionira kao pomoćnik medicinskim stručnjacima, a ne da samostalno donosi odluke. Iako industrija istražuje potencijalne slučajeve upotrebe autonomne umjetne inteligencije u određenim jasno definiranim i ograničenim područjima, trenutni naglasak ostaje na umjetnoj inteligenciji koja pruža podršku pri odlučivanju i pomaže pružateljima zdravstvenih usluga. Takozvani 'autonomni AI sustavi' postaju sve relevantniji kao polje istraživanja. Ovi sustavi postaju sve vrijedniji u područjima kao što je negativna trijaža, gdje pomažu identificirati pacijente kojima nije potrebna hitna medicinska pomoć. To bi omogućilo pružateljima zdravstvenih usluga da daju prioritet onim pacijentima kojima je potrebna hitna njega, poboljšavajući sveukupne zdravstvene ishode i raspodjelu resursa. Na primjer, medicinski startup sa sjedištem u Litvi, Oxipit, specijalizirao se za autonomnu umjetnu inteligenciju za medicinsko snimanje i trijažu sa svojim AI rješenjem, ChestEye. Ova tehnologija tumači rendgenske snimke prsnog koša, identificirajući stanja poput upale pluća, tuberkuloze i raka pluća. Označavanjem nekritičnih nalaza i generiranjem detaljnih medicinskih izvješća, ChestEye omogućuje radiolozima da se usredotoče na složenije slučajeve, smanjujući njihovo opterećenje i osiguravajući pravovremenu pozornost pacijentima s ozbiljnim stanjima. Unatoč ovom napretku, koncept potpuno autonomne umjetne inteligencije koja donosi neovisne medicinske odluke još uvijek je uglavnom futuristički. Zdravstvena umjetna inteligencija, poput Oxipitovih rješenja, osmišljena je za besprijekornu integraciju s postojećim kliničkim tijekovima rada, pružajući drugo mišljenje i osiguravajući da nijedan kritični nalaz ne bude zanemaren. Tehnologija podržava zdravstvene djelatnike obavljanjem rutinskih zadataka, analizom podataka i pružanjem uvida, ali konačne odluke ostaju na medicinskim stručnjacima. Ovaj ljudski pristup osigurava da umjetna inteligencija služi kao alat za povećanje, a ne zamjenu, kliničke stručnosti. Prednosti autonomne umjetne inteligencije u zdravstvu bi s vremenom mogle postati značajne. Umjetna inteligencija mogla bi brzo obraditi velike količine podataka, smanjujući uska grla u dijagnostičkom procesu i omogućavajući pružateljima zdravstvenih usluga da resurse usmjere na pacijente kojima su najpotrebniji. Na primjer, sustavi umjetne inteligencije mogli bi odgovarati ili čak nadmašiti performanse ljudskih radiologa u analizi medicinskih slika, osiguravajući visoku točnost i učinkovitost u dijagnostici. Međutim, točnost AI sustava ovisi o kvaliteti podataka na kojima se obučavaju; podaci loše kvalitete mogu dovesti do netočnih dijagnoza. Štoviše, problemima poput odgovornosti i pristanka pacijenata mora se pažljivo upravljati. Iako postoji potencijal da autonomna umjetna inteligencija revolucionira zdravstvo povećanjem učinkovitosti i točnosti u dijagnostičkim procesima, primarna uloga umjetne inteligencije trenutačno je podrška zdravstvenim radnicima, a krajnja ovlast za donošenje odluka ostaje na njima. Ovaj pristup osigurava da umjetna inteligencija nadopunjuje ljudsku stručnost, poboljšava skrb za pacijente i optimizira korištenje zdravstvenih resursa.
A što nas čeka dalje?
Kakvu AI za zdravlje možemo očekivati u bliskoj i daljoj budućnosti? Koji će aspekti zdravstvene zaštite imati koristi od upotrebe umjetne inteligencije? Postoje li neka područja koja jednostavno ne mogu koristiti AI?
Uskoro možemo očekivati da će AI značajno utjecati na različite aspekte zdravstvene skrbi, uključujući dijagnostiku, prediktivnu analitiku, personaliziranu medicinu i operativnu učinkovitost. AI će poboljšati medicinske slike, omogućujući brže i točnije dijagnoze. Prediktivna analitika omogućit će rano otkrivanje bolesti i pravovremene intervencije. Personalizirana medicina imat će koristi od sposobnosti umjetne inteligencije da analizira genetske informacije i prilagodi tretmane pojedinačnim pacijentima, što će dovesti do učinkovitije i prilagođenije zdravstvene skrbi. AI će također pojednostaviti administrativne zadatke, poboljšavajući učinkovitost tijeka rada u zdravstvenim ustanovama. Jedan od obećavajućih napredaka u zdravstvenoj umjetnoj inteligenciji je razvoj temeljnih modela umjetne inteligencije i velikih jezičnih modela. Temeljni modeli dizajnirani su za rješavanje niza zadataka u različitim modalitetima podataka, uključujući tekst, slike i zvuk. Ovi modeli mogu pružiti sveobuhvatno razumijevanje podataka o pacijentu integracijom informacija iz različitih izvora kao što su medicinski kartoni, slikovne studije, laboratorijski rezultati, pa čak i ishodi koje su prijavili pacijenti. Na taj način temeljni modeli mogu dati točnije uvide koji su svjesni konteksta, što može značajno poboljšati dijagnostičku točnost i planiranje liječenja. Veliki jezični modeli imaju potencijal revolucionirati način na koji pružatelji zdravstvenih usluga komuniciraju s tekstualnim podacima. Veliki jezični modeli mogu obraditi i generirati tekst sličan ljudskom na temelju ogromne količine podataka, što ih čini korisnim za zadatke kao što su sažimanje kartona pacijenata, generiranje kliničkih bilješki i odgovaranje na medicinske upite. Ovi modeli mogu pomoći u smanjenju administrativnog opterećenja zdravstvenih djelatnika, omogućujući im da provedu više vremena na njezi pacijenata. Osim toga, veliki jezični modeli mogu pomoći u donošenju kliničkih odluka pružanjem preporuka utemeljenih na dokazima i identificiranjem relevantnih istraživačkih članaka i smjernica. Dugoročno, umjetna inteligencija bi mogla podržati naprednije aplikacije, kao što su robotski potpomognute operacije i virtualni zdravstveni asistenti koji pružaju kontinuirano praćenje i podršku pacijentima. Na primjer, roboti pokretani umjetnom inteligencijom mogli bi pomoći u složenim kirurškim zahvatima, povećavajući preciznost i smanjujući rizik od komplikacija. Virtualni zdravstveni pomoćnici mogli bi pratiti pacijente s kroničnim stanjima, dajući povratne informacije i upozorenja u stvarnom vremenu i pacijentima i pružateljima zdravstvenih usluga, što bi moglo dovesti do boljeg upravljanja bolestima i poboljšanih zdravstvenih ishoda. Međutim, neka područja, kao što je složeno etičko odlučivanje i zadaci koji zahtijevaju visoku razinu empatije, i dalje će se uvelike oslanjati na pružatelje zdravstvenih usluga. Uloga umjetne inteligencije u tim područjima bit će ograničena na pružanje podrške i povećanje ljudskih sposobnosti, a ne na njihovu zamjenu. Budućnost umjetne inteligencije u zdravstvu izgleda obećavajuće, s potencijalnim prednostima u raznim domenama zdravstvene skrbi. Od poboljšanja dijagnostičke točnosti i personaliziranja tretmana do poboljšanja operativne učinkovitosti i podrške naprednim kliničkim aplikacijama, AI je postavljen da transformira krajolik zdravstvene skrbi. Međutim, uspješna integracija umjetne inteligencije zahtijevat će stalnu suradnju između razvojnih inženjera tehnologije, pružatelja zdravstvenih usluga, pacijenata i regulatornih tijela kako bi se osiguralo da su ti napredak sigurni, učinkoviti i usklađeni s potrebama pacijenata i zdravstvenih sustava.
Neke zemlje, npr. Singapur i Japan, već koriste robote u zdravstvu - od jednostavnih zadataka donošenja hrane i vode pacijentima, video poziva s članovima njihovih obitelji, donošenja uzoraka u laboratorij itd. Ali ti roboti su još uvijek bez generativni AI. Mislite li da ćemo u budućnosti imati "robote AI liječnike" koji će obilaziti bolnice i provjeravati pacijente? Ili je to još uvijek samo ideja?
Iako je ideja o robotima liječnicima s umjetnom inteligencijom koji obilaze bolnice i neovisno provjeravaju pacijente znanstvena fantastika, postoje brojne znanstvene činjenice o upotrebi AI i robotike u zdravstvu koje već transformiraju industriju. Trenutno se roboti koriste za obavljanje raznih potpornih uloga u zdravstvu. Kao što ste spomenuli, roboti se koriste za transport potrepština i lijekova unutar bolnica, dostavu hrane i vode pacijentima i olakšavaju komunikaciju između pacijenata i njihovih obitelji putem video poziva. Ovi zadaci pomažu osloboditi dragocjeno vrijeme zdravstvenom osoblju, omogućujući im da se usredotoče na kritičnije aspekte skrbi za pacijente. U kirurgiji su robotski potpomognuti sustavi, poput kirurškog sustava Da Vinci, postali znanstvena činjenica. Ovi sustavi omogućuju kirurzima izvođenje minimalno invazivnih zahvata s povećanom preciznošću, fleksibilnošću i kontrolom. Robotske ruke mogu činiti preciznije pokrete od ljudske ruke, smanjujući rizik od komplikacija i poboljšavajući vrijeme oporavka pacijenata. Osim toga, alati pokretani umjetnom inteligencijom koriste se kao pomoć u dijagnostici i planiranju liječenja. Na primjer, algoritmi umjetne inteligencije mogu analizirati medicinske slike kako bi otkrili stanja poput raka, prijeloma i neuroloških poremećaja s velikom točnošću. Ovi AI sustavi mogu pomoći dijagnostičarima pružanjem drugog mišljenja i isticanjem problematičnih područja, čime se poboljšava dijagnostička točnost i učinkovitost. Još jedan značajan razvoj je korištenje umjetne inteligencije u prediktivnoj analitici. Sustavi umjetne inteligencije mogu analizirati ogromne količine podataka o pacijentima kako bi predvidjeli vjerojatnost razvoja određenih stanja, omogućujući rane intervencije. Na primjer, umjetna inteligencija može predvidjeti koji su pacijenti u većem riziku od sepse, omogućujući pružateljima zdravstvenih usluga da poduzmu preventivne mjere i poboljšaju rezultate pacijenata. Virtualni zdravstveni asistenti i chatbotovi također postaju sve češći. Ovi alati vođeni umjetnom inteligencijom mogu pacijentima pružiti informacije, podsjetiti ih da uzmu svoje lijekove i odgovoriti na osnovna pitanja o zdravlju. Iako nisu zamjena za profesionalni medicinski savjet, nude dragocjenu podršku i mogu pomoći u upravljanju manjim zdravstvenim problemima, smanjujući teret pružatelja zdravstvenih usluga. Osim toga, chatbotovi se također čine obećavajućim u pružanju emocionalne podrške. Na primjer, chatbot Ask Ellyn (https://askellyn.ai), višejezična konverzacijska umjetna inteligencija temeljena na živom iskustvu Ellyn Winters-Robinson, koja je preživjela rak dojke. Osmišljen je kako bi pomogao pojedincima u kretanju kroz težak i emocionalno izazovan put dijagnosticiranja i liječenja raka dojke. Telemedicinske platforme, poboljšane umjetnom inteligencijom, još su jedno područje u kojem tehnologija ima pravi utjecaj. Ove platforme omogućuju pacijentima da se konzultiraju s pružateljima zdravstvenih usluga na daljinu, što je posebno korisno za one u udaljenim ili nedovoljno opskrbljenim područjima. AI može pomoći trijažom pacijenata, upravljanjem terminima, pa čak i provođenjem preliminarnih procjena na temelju unosa pacijenata i povijesti bolesti. I dok roboti AI liječnici ostaju u domeni znanstvene fantastike, znanstvena je činjenica da AI i robotika već značajno unapređuju različite aspekte zdravstvene skrbi. Od kirurških robota i dijagnostičke umjetne inteligencije do virtualnih zdravstvenih pomoćnika i telemedicine, ove tehnologije poboljšavaju skrb za pacijente, povećavaju učinkovitost i omogućuju zdravstvenim radnicima da se usredotoče na složenije i nijansiranije aspekte medicine.
Kad možemo očekivati AI u zdravstvu?
Vidimo da, uglavnom, stanovnici bogatijih zemalja imaju koristi od implementacije novih tehnologija u zdravstvu. Što je sa siromašnijim zemljama ili zemljama Trećeg svijeta? Koliko dugo će morati čekati AI u svom zdravstvenom sustavu?
Usvajanje umjetne inteligencije u zdravstvu u siromašnijim zemljama ili zemljama u razvoju, koje se često nazivaju zemljama s niskim i srednjim dohotkom (LMIC), suočava se s nekoliko izazova, uključujući ograničenu infrastrukturu, financijska ograničenja i nedostatak tehničke stručnosti. Međutim, međunarodna suradnja, potpora vlade i razvoj pristupačnih AI rješenja mogu pomoći u premošćivanju ovog jaza. Inicijative za pružanje jeftinih, skalabilnih AI tehnologija, u kombinaciji s obukom i programima izgradnje kapaciteta, mogu olakšati usvajanje AI u okruženjima s niskim resursima. Zanimljivo je da društva u razvoju često preskaču tehnološke inovacije. Na primjer, mnoge zemlje u razvoju brzo su usvojile mobilnu tehnologiju, zaobilazeći potrebu za opsežnom fiksnom infrastrukturom. Slično tome, te zemlje imaju potencijal za preskok integracijom umjetne inteligencije u svoje zdravstvene sustave, usvajanjem najnovijih tehnologija bez prolaska kroz sve međukorake koji se vide u razvijenijim zemljama. Iskorištavanje AI usluga temeljenih na oblaku može smanjiti potrebu za opsežnom lokalnom infrastrukturom, čineći napredne AI alate pristupačnijim. Mobilna zdravstvena rješenja, podržana umjetnom inteligencijom, mogu pružiti zdravstvene usluge udaljenom i nedovoljno opskrbljenom stanovništvu, pružajući podršku za dijagnostiku i liječenje putem pametnih telefona i drugih prijenosnih uređaja. Na primjer, dijagnostički alati pokretani umjetnom inteligencijom mogu se koristiti u udaljenim klinikama za analizu medicinskih slika i pružanje trenutnih povratnih informacija, omogućujući zdravstvenim radnicima pružanje bolje skrbi bez potrebe za specijaliziranom obukom. Izvrstan primjer takve suradnje je partnerstvo između Zaklade Bill & Melinda Gates i GE HealthCare. GE HealthCare dobio je potporu od 44 milijuna dolara za razvoj ultrazvučne tehnologije potpomognute umjetnom inteligencijom s ciljem poboljšanja ishoda u LMIC-ovima. Ova inicijativa usmjerena je na to da naprednu ultrazvučnu dijagnostiku učini pristupačnijom i cjenovno pristupačnijom u okruženjima s niskim resursima, čime se poboljšavaju ishodi zdravlja majke i fetusa. Osim toga, telemedicinske platforme vođene umjetnom inteligencijom mogu povezati pacijente u LMIC-ovima s medicinskim stručnjacima u drugim dijelovima svijeta, pružajući pristup stručnim konzultacijama i njezi koja inače ne bi bila dostupna. Ove platforme mogu pomoći u rješavanju problema s nedostatkom zdravstvenih radnika i poboljšati pružanje zdravstvene skrbi u nedovoljno posluženim područjima. S vremenom, kako AI tehnologija postaje pristupačnija i cjenovno pristupačnija, očekuje se da će čak i siromašnije zemlje imati koristi od njezine primjene u zdravstvu, poboljšavajući ishode i pristupačnost za nedovoljno posluženo stanovništvo. Iskorištavanjem snage umjetne inteligencije, LMIC-ovi potencijalno mogu prevladati neke od značajnih zdravstvenih izazova s kojima se suočavaju i postići bolje zdravstvene rezultate za svoje stanovništvo.
Možete li navesti primjer uspješne implementacije umjetne inteligencije iz određene zemlje koja je unaprijedila javno zdravlje u određenom zdravstvenom sektoru?
Jedan primjer dobre primjene umjetne inteligencije u poboljšanju javnog zdravlja je njezina upotreba u prediktivnoj analitici za predviđanje zdravstvenih događaja i omogućavanje ranih intervencija. Sustavi umjetne inteligencije analiziraju ogromne količine podataka pacijenata iz elektroničkih zdravstvenih kartona, laboratorijskih rezultata i vitalnih znakova kako bi predvidjeli pojavu stanja kao što su sepsa ili zatajenje srca. Ova mogućnost predviđanja omogućuje pružateljima zdravstvenih usluga da rano interveniraju, spašavajući živote i skraćujući duljinu boravka u bolnici. Na primjer, sustavi umjetne inteligencije koji analiziraju podatke o pacijentima kako bi predvidjeli pojavu sepse omogućuju pravodobno liječenje koje spašava živote i smanjuje boravak u bolnici. Otkrivanjem uzoraka koji ukazuju na visok rizik od sepse, AI omogućuje pravovremene tretmane koji sprječavaju pogoršanje stanja. Ova upotreba umjetne inteligencije ne samo da poboljšava ishode pacijenata, već i poboljšava cjelokupno javno zdravlje smanjujući učestalost i težinu ozbiljnih zdravstvenih stanja ranim otkrivanjem i intervencijom. Sustavi prediktivne analitike ključni su u upravljanju i sprječavanju štetnih zdravstvenih događaja u većem opsegu, čime se značajno poboljšavaju ishodi javnog zdravlja. Ovaj primjer ilustrira kako umjetna inteligencija može transformirati skrb o pacijentima i javno zdravlje iskorištavanjem podataka za pružanje uvida u djelo i pravovremenih medicinskih odgovora.
