Sztuczna inteligencja w medycynie

Sztuczna inteligencja (AI) pozwala maszynom wykonywać zadania związane z ludzkim umysłem, na przykład rozwiązywanie problemów. Spośród wszystkich branż, w których technologia odgrywa kluczową rolę, opieka zdrowotna jest zdecydowanie jedną z najważniejszych. 

Sztuczna inteligencja w służbie zdrowia

Uczenie maszynowe może wspierać lekarzy i personel medyczny w podejmowaniu decyzji klinicznych, biorąc pod uwagę dane. To podzbiór sztucznej inteligencji zaprojektowany do identyfikowania wzorców. Wykorzystuje algorytmy i dane, by zapewnić zautomatyzowany wgląd dostawcom opieki zdrowotnej. 

Diagnozowanie chorób

Prawidłowe diagnozowanie chorób wymaga wielu lat nauki. Nawet wtedy jest często żmudnym i czasochłonnym procesem. W wielu dziedzinach zapotrzebowanie na ekspertów znacznie przewyższa dostępną podaż. Na lekarzach wywiera się często dużą presją, co utrudnia postawienie właściwej diagnozy.

Uczenie maszynowe, szczególnie algorytmy głębokiego uczenia się, zrobiło ogromny postęp w automatycznym diagnozowaniu chorób. Dzięki temu cały proces stał się tańszy i bardziej dostępny. Sztuczna inteligencja jest szczególnie pomocna w obszarach, w których informacje medyczne zostały już zdigitalizowane. Na przykład:

• Wykrywanie raka płuc lub udaru mózgu na podstawie tomografii komputerowej.
• Ocena ryzyka nagłej śmierci sercowej lub innych chorób układu krążenia na podstawie EKG i rezonansu magnetycznego.
• Klasyfikacja zmian skórnych.
• Znalezienie wskaźników retinopatii cukrzycowej na podstawie badania dna oka.

Jest mało prawdopodobne, by AI całkowicie zastąpiła lekarzy. Zamiast tego eksperci wykorzystają ją do zdiagnozowania potencjalnie złośliwych zmian lub niebezpiecznych wzorców sercowych. Lekarze skoncentrują się na interpretacji tych sygnałów.

Szybsze opracowanie leków

Opracowywanie leków to bardzo drogi i czasochłonny proces. Uczenie maszynowe może usprawnić wiele procesów analitycznych. Potencjalnie pozwoli zaoszczędzić lata pracy i mnóstwo pieniędzy. AI została już z powodzeniem wykorzystana we wszystkich 4 głównych etapach opracowywania leków:

• określenie celów interwencji,
• znalezienie kandydatów do badań klinicznych,
• przyspieszenie badań klinicznych,
• znalezienie biomarkerów do zdiagnozowania choroby.

Spersonalizowane leczenie

Pacjenci różnie reagują na leki i harmonogram leczenia. Spersonalizowane podejście może pozytywnie wpłynąć na ich zdrowie. Co ważne, sztuczna inteligencja w medycynie pomoże wybrać odpowiedni sposób leczenia.

Uczenie maszynowe zautomatyzuje tę skomplikowaną pracę statystyczną. Pozwoli ustalić, które cechy wskazują na określoną reakcję pacjenta na dany lek. 

Automatyzacja zadań administracyjnych 

Pielęgniarki, lekarze i inni pracownicy medyczni spędzają dużo czasu na wypełnianiu zadań administracyjnych. Sztuczna inteligencja to zmienia. Pozwala zaoszczędzić mnóstwo czasu. Notatki transkrypcyjne mogą zawierać wykresy, które lekarze będą czytać, edytować i interpretować. System jest w stanie analizować tysiące dokumentów medycznych za pomocą technologii przetwarzania języka naturalnego. Poinformuje specjalistów o planach leczenia.