Umetna inteligenca (AI) je zdaj ključno orodje pri preoblikovanju zdravstvenega varstva, saj omogoča hitre diagnostike bolezni, kot je melanom, prek aplikacij, ki ocenjujejo kožne spremembe na fotografijah za nujne medicinske posvete. AI ima sposobnost analize globalnih podatkov o okužbah, kar mu omogoča napovedovanje pandemij v zgodnjih fazah, kar je bilo na primer demonstrirano s kanadskim startupom BlueDot, katerega algoritem je odkril izbruh koronavirusa pred uradno objavo s pomočjo analize ključnih besed v različnih jezikih in virih podatkov.
Ambicija, povezana z AI, se vrti okoli njegove sposobnosti pospešiti območje osebne medicine, preusmerjajoč pristope k zdravljenju od enega za vse v prilagojeno oskrbo pacientov, kar je vizija, o kateri se razpravlja vsaj dve desetletji. Dr. Łukasz Hak, strokovnjak za imunologijo in genetiko z obsežnimi izkušnjami v medicinski inovaciji, poudarja, da je AI ključen pri doseganju tega cilja, zlasti pri izogibanju izčrpnega analiziranja genoma za vsakega pacienta. Z uporabo obsežnih baz podatkov lahko AI s solidno natančnostjo napove, kateri pacienti morda delijo genetske mutacije in bolezni, kar omogoča zgodnejše posredovanje pri pogojih, kot je rak, s primernimi preventivnimi ukrepi ali zdravljenjem.
Za bolezni, pri katerih je predispozicija genetska, lahko genska terapija postane smiselna možnost zdravljenja. Če AI prepozna pacienta kot tveganega, je treba preveriti genetske mutacije, s čimer se zmanjša število potrebnih testov in pospeši diagnostični postopek. Projekt UK Biobank na primer zbirki genomske in klinične podatke pol milijona pacientov, ki pomaga raziskovalcem in farmacevtskim podjetjem pri njihovih prizadevanjih.
Dr. Hak je tudi razložil, da AI obeta razvoj zelo prilagojenih terapij, vključno s celičnimi in genskimi terapijami, in igra ključno vlogo pri poenostavljanju procesa odkrivanja zdravil. Algoritmi AI lahko preiščejo obsežne nize bioloških podatkov, da bi identificirali molekule, ki so verjetno uspešne v kliničnih preizkušnjah, s tem prihranijo čas in pospešijo vstop na trg, kar je posebej opazno na področju onkologije, a še ni tako učinkovito pri napredovanju nevroloških zdravljenj.
Osredotočajoč se na vpliv onkologije zaradi obsežnih podatkov, ki so jih zbrali znanstveniki in farmacevtska podjetja, je strokovnjak obžaloval pomanjkanje podatkov na področju nevrologije, kar omejuje AI pri izvlečenju relevantnih zaključkov. Kljub temu je povpraševanje na tem področju veliko in raziskovalna prizadevanja bi morala biti usmerjena sem.
Dr. Hak je optimističen glede potenciala Poljske v osebni medicini, poudarja nujnost razvijanja obsežnih podatkovnih baz in integracije različnih virov podatkov. Čeprav priznava, da AI obstaja nevarnost, da bi spregledal edinstvene ali redke bolezni zaradi svoje generalizirane narave, zagotavlja, da vloga zdravnikov ostaja nezamenljiva, še posebej za tiste paciente, ki jih AI smatra za ‘netipične’.
Nazadnje, z naraščajočo uporabo AI v robotskih operacijah za manj invazivne postopke, Dr. Hak poudarja pomen razumevanja delovanja AI in njegovih omejitev, saj čeprav pomembno prispeva k nekaterim medicinskim vidikom, ni panaceja za vse izzive v zdravstvu.
Izzivi in kontroverze v AI-vodenem zdravstvu
Ko AI nadaljuje s vplivom na zdravstvo, prinaša s seboj niz izzivov in kontroverz, ki jih je treba nasloviti. Ena pomembna skrb je varovanje podatkov in zasebnosti. Z AI sistemi, ki obdelujejo velike količine osebnih zdravstvenih informacij, obstaja povečano tveganje za kršitev varovanja pacientov, kar bi lahko ogrozilo zaupanje v AI tehnologije.
Drugi izziv je možnost pristranskosti v AI algoritmih. Ti sistemi so nepristranski le toliko, kot so podatki, na podlagi katerih so usposobljeni. Če je nabor učnih podatkov premalo raznolik ali vsebuje pristranskosti, bi lahko AI sprejel odločitve, ki so nepravične ali diskriminatorne. To je še posebej pomembno pri personalizirani medicini, kjer je zagotavljanje enakopravne obravnave med različnimi populacijami pomembna skrb.
Poleg tega obstaja vprašanje o ‘črni skrinjici’ mnogih AI sistemov, kjer postopek odločanja ni pregleden. Ta nejasnost lahko privede do pomanjkanja zaupanja med zdravstvenimi delavci in pacienti, saj ni vedno jasno, zakaj je AI izvedeno zdravstveno mnenje ali diagnozo.
Nazadnje težave s predpisi še vedno obstajajo pri vzdrževanju ritma hitrega razvoja tehnologij AI. Regulacija AI v zdravstvu postavlja edinstvene ovire zaradi potrebe po uravnoteženju inovacij z varnostjo pacientov in etičnimi premisleki.
Prednosti AI v zdravstvu
Prednosti AI v zdravstvu so številne. AI lahko obdela in analizira velike nize podatkov hitreje kot to zmorejo ljudje, kar vodi v hitrejše, potencialno bolj natančne diagnoze in napovedi. To je še posebej koristno na področjih, kot sta radiologija in patologija, kjer lahko orodja AI pomagajo pri prepoznavanju vzorcev, ki bi jih lahko zgrešile človeške oči.
AI lahko tudi zmanjša obremenitev zdravstvenim delavcem z avtomatizacijo administrativnih nalog, kar jim omogoča več časa, da se osredotočijo na oskrbo pacientov. Poleg tega personalizirana medicina, poganjana z AI, ima potencial bistveno izboljšati učinkovitost zdravljenja z prilagajanjem zdravstvene oskrbe individualnim značilnostim vsakega pacienta.
Slabosti AI v zdravstvu
Kljub koristim lahko uporaba AI v zdravstvu prinese tudi slabosti. Poleg že omenjenih težav z zasebnostjo podatkov in pristranskostjo algoritmov obstaja možnost vrzeli v spretnostih, kjer zdravstveni delavci niso dovolj usposobljeni, da bi delali ob boku AI sistemov.
Druga skrb je pretirano zaupanje v AI, kar bi lahko vodilo v samozadovoljstvo med zdravstvenimi delavci in potencialno razgradnjo njihovih spretnosti. S tem se odpre možnost za napačne diagnoze, če je AI sistem napacen ali če zdravniki napačno tolmačijo predloge AI.
Da bi zagotovili zanesljive in varne zdravstvene izide, integracija AI v medicinske prakse zahteva nadzor, stalno usposabljanje zdravstvenih delavcev in nenehno spremljanje za napake ali pristranskosti sistema.
Za dodatno raziskovanje teme AI v zdravstvu lahko obiščete domene večjih organizacij na področju tehnologije v zdravstvu ali inštitutov za raziskave AI, kot so:
– Svetovna zdravstvena organizacija
– Nacionalni inštituti za zdravje
– DeepMind
– IBM Watson Health
Te vire lahko zagotovijo dodatne vpoglede v to, kako AI oblikuje prihodnost zdravstva, etične implikacije in najnovejši napredki na področju tehnologije. Vedno poskrbite, da so zagotovljeni URL-ji točni in vodijo do uradnih domen spoštovanih institucij na tem področju.
The source of the article is from the blog publicsectortravel.org.uk