Polimedicija, uobičajena pojava među starijima, predstavlja značajne izazove u medicinskom odlučivanju zbog rizika od nepoželjnih interakcija lijekova. Kada se starijima propiše istovremeno pet ili više lijekova — situacija koja je sve češća — to može dovesti do kompleksnih zdravstvenih rizika. Smanjenje nepotrebnih recepata može ublažiti te opasnosti, ali procesi odlučivanja u tim scenarijima su složeni i dugotrajni.
Napredna studija koju su proveli istraživači iz inkubatora Mas General Brigham MESH pokazala je da ChatGPT, inovativni chatbot umjetne inteligencije (AI), pokazuje obećanja u upravljanju polimedicijom i režimima recepata. Objavljena 18. travnja u medicinskom časopisu o sustavima, ovo istraživanje označava prvu primjenu AI modela u upravljanju lijekovima.
Za procjenu korisnosti ChatGPT-a, istraživači su mu postavili različite kliničke scenarije i niz pitanja za donošenje odluka. Svaki scenarij opisivao je pacijenta koji uzima više lijekova, s promjenama u njegovoj povijesti kardiovaskularne bolesti (CVD) i razinama oštećenja aktivnosti svakodnevnog života (ADL). ChatGPT je dosljedno preporučivao prilagodbe recepata za pacijente bez povijesti CVD-a. Međutim, bio je oprezniji kada je prisutna pretjerana CVD, često odlučujući zadržati nepromijenjen režim lijekova pacijenta. Istraživači su primijetili da ozbiljnost oštećenja ADL nije utjecala na ishode odluka.
Tim je također primijetio ChatGPT-ovu sklonost prioritetizaciji upravljanja boli, birajući lijekove protiv bolova prije drugih, poput statina ili antihypertenziva. Osim toga, ChatGPT-ove su se reakcije razlikovale kada su mu predočeni identični scenariji u novim chat sesijama, što sugerira potencijalnu nekonzistentnost u standardnim kliničkim trendovima depreskripcije na koje je model AI treniran.
Više od 40% starijih odraslih ispunjava kriterije za polimediciju, a s povećanjem konzultacija specijalista, teret upravljanja lijekovima sve više pada na primarne zdravstvene usluge. Učinkovit alat za AI mogao bi podržati tu praksu, prema istraživačima.
“Naše istraživanje pruža inovativan primjer upotrebe ChatGPT-a kao kliničkog alata za podršku upravljanja lijekovima,” rekao je dr. Arieh Rao, glavni autor studije i student medicine na Harvardu. “Iako oprez treba poboljšati točnost takvih modela, integracija AI u upravljanje polimedicijom mogla bi značajno smanjiti rastući teret na općim praktičarima.” Daljnja istraživanja s posebno obučenim alatima umjetne inteligencije mogla bi znatno poboljšati liječenje starijih pacijenata.
Važna pitanja i odgovori
Koja je važnost upravljanja s više lijekova kod starijih osoba?
Upravljanje s više lijekova, ili polimedicija, ključno je kod starijih jer su oni osjetljiviji na nepovoljne reakcije na lijekove, zbog promijenjenih farmakokinetičkih i farmakodinamičkih procesa povezanih s starenjem. Pravilno upravljanje lijekovima bitno je kako bi se spriječile reakcije lijekova, greške u mediciranju i potencijalno štetni nuspojavi.
Kako AI doprinosi upravljanju polimedicijom kod starijih osoba?
AI može doprinijeti upravljanju polimedicijom analiziranjem podataka pacijenata, predviđanjem interakcija lijekova i pomažući u donošenju informiranih kliničkih odluka. Posredstvom AI-a, pružatelji zdravstvene skrbi mogu identificirati nepotrebne recepte, optimizirati doze i stvoriti personalizirane planove lijekova koji smanjuju rizike i poboljšavaju ishode pacijenata.
Ključni izazovi i kontroverze
Točnost i Pouzdanost: Jedan od ključnih izazova je osigurati da preporuke AI sustava budu točne i u skladu s trenutnim medicinskim standardima. Kao što smo vidjeli u varijabilnim preporukama ChatGPT-a tijekom različitih chat sesija, pouzdanost može biti pitanje. To bi moglo rezultirati praksama koje se razlikuju od propisanih kliničkih smjernica.
Privatnost podataka i Sigurnost: Implementacija AI-a u zdravstvu izaziva zabrinutost oko privatnosti i sigurnosti osjetljivih pacijentovih podataka. Osiguravanje usklađenosti s propisima poput HIPAA u Sjedinjenim Američkim Državama je ključno.
Pretjerano oslanjanje na AI: Postoji rizik da će pružatelji zdravstvene skrbi postati prekomjerno ovisni o AI-u, potencijalno umanjujući vlastite kliničke prosudbene vještine.
Prednosti i Nedostaci
Prednosti:
– AI može obraditi velike količine podataka o pacijentima brže od ljudskih kliničara, što potencijalno vodi bržem i efikasnijem upravljanju lijekovima.
– AI sustavi mogu biti ažurniji s najnovijim istraživanjima i informacijama o lijekovima, pomažući donošenju odluka koje se temelje na trenutačnoj evidenciji.
– Može smanjiti radno opterećenje pružatelja zdravstvene skrbi, omogućavajući im da se fokusiraju na važnije zadatke koji zahtijevaju ljudsku prosudbu.
Nedostaci:
– AI algoritmi mogu imati urođene pristranosti temeljene na podacima na koje su trenirani, što može utjecati na kvalitetu njihovih preporuka.
– Postoje zabrinutosti o odgovornosti i medicinskoj grešci ukoliko preporuke AI sustava dovedu do štete pacijentima.
– Troškovi implementacije i održavanja sofisticiranih AI sustava mogli bi biti prepreka za neke pružatelje zdravstvene skrbi.
Prijedlozi za povezane veze
Za više informacija o AI-u u zdravstvu i napredovanjima:
– Svjetska zdravstvena organizacija (WHO)
– Nacionalni instituti zdravlja (NIH)
– BMJ (Britanski medicinski časopis)
– JAMA Network
Ove organizacije često imaju informacije i resurse koji raspravljaju o ulozi AI-a u zdravstvu i preporukama politika. Napominjemo da su navedene samo glavne URL adrese.
The source of the article is from the blog maestropasta.cz