Hoće li umjetna inteligencija zamijeniti doktore? Pogledajmo što kaže stručni rad iz našeg susjedstva...

'Skepticizam radiologa proizlazi iz raznih čimbenika, uključujući potrebu za sveobuhvatnijim testiranjem u stvarnom svijetu, zabrinutosti oko transparentnosti algoritamske funkcionalnosti i nesigurnosti u vezi s vjernošću reprezentacije demografskih podataka pacijenata korištenih za obuku', stoji u članku naslova Hoće li umjetna inteligencija zamijeniti doktore? 

Digitalna platforma REPLICA, posvećena provjeri točnosti informacija u specijaliziranim područjima energije i računarstva, provjerila je koliko je opravdana zabrinutost liječnika pri korištenju umjetne inteligencije u postavljanju dijagnoze.

Umjetna inteligencija (AI) revolucionira zdravstvo, posebno u dijagnostici, praćenju pacijenata i napretku precizne medicine. Integracijom rješenja temeljenih na umjetnoj inteligenciji, zdravstvena industrija postigla je značajna poboljšanja u dijagnostičkoj točnosti, učinkovitosti i smanjenju pogrešaka. Ovaj sažetak rada Ivana Tanasijevića s Instituta za istraživanje i razvoj umjetne inteligencije Srbije, pojašnjava trenutne primjene, budući potencijal i izazove umjetne inteligencije u zdravstvu, s fokusom na to kako alati i tehnike vođeni umjetnom inteligencijom poboljšavaju skrb pacijenata u različitim granama medicine.

Poboljšanje dijagnostičke točnosti

Alati pokretani umjetnom inteligencijom izvrsni su u prepoznavanju obrazaca u ogromnim skupovima podataka, često nadmašujući ljudske sposobnosti u prepoznavanju suptilnih pokazatelja bolesti. Radiologija je bila na čelu ove revolucije, s AI sustavima koji tumače nalaze mamografije, CT skeniranja, MRI i rendgenske snimke kako bi otkrili stanja poput raka u ranim fazama. Studije su pokazale da metode otkrivanja raka dojke potpomognute umjetnom inteligencijom smanjuju lažno pozitivne i lažno negativne rezultate, čime se radiolozima omogućuje postavljanje preciznijih i pravovremenijih dijagnoza uz ublažavanje umora povezanog s radnim opterećenjem.

Primjene u patologiji i gastroenterologiji

Patologija i gastroenterologija također su imale koristi od dijagnostike vođene umjetnom inteligencijom. Sposobnosti umjetne inteligencije u analizi složenih medicinskih slika omogućuju joj otkrivanje markera raka s neviđenom točnošću. U patologiji, na primjer, AI alati pomažu u identificiranju podrijetla tumora, genetskih mutacija i predviđanju ishoda preživljavanja koji nadilaze tradicionalne metodologije. Slično tome, u gastroenterologiji, sustavi kolonoskopije potpomognuti umjetnom inteligencijom povećavaju stope otkrivanja adenoma, olakšavajući ranu intervenciju za stanja koja bi mogla napredovati do raka.

AI u praćenju pacijenata AI je postao ključan u upravljanju kroničnim stanjima putem naprednih nosivih uređaja koji prate fiziološke parametre u stvarnom vremenu. Alati poput kontinuiranih monitora glukoze (CGM) i pametnih satova opremljenih EKG-om kontinuirano prate i analiziraju vitalne znakove, upozoravajući korisnike na potencijalne probleme prije nego što eskaliraju. Ovi su uređaji posebno vrijedni za dijabetes i upravljanje srčanim bolestima, smanjujući potrebu za čestim ručnim pregledima i umirujući pacijente točnim i pravovremenim informacijama.

Daljinsko praćenje pacijenata (DPP) s omogućenom umjetnom inteligencijom i uređaji za kritičnu njegu u jedinicama intenzivne njege (JIN) predstavljaju pomak prema proaktivnoj zdravstvenoj skrbi. U JIN-u, alati vođeni umjetnom inteligencijom mogu predvidjeti po život opasna stanja kao što je sepsa, omogućujući medicinskom osoblju da rano interveniraju i poboljšaju ishode pacijenata. Ova dostignuća primjer su potencijala umjetne inteligencije da olakša pravovremene medicinske postupke i poboljša kvalitetu skrbi za pacijente u udaljenim i kritičnim okruženjima. Precizna medicina Precizna medicina, gdje je liječenje prilagođeno genetskim, fenotipskim i čimbenicima iz okoline pojedinca, postaje stvarnost zahvaljujući snazi obrade podataka umjetne inteligencije. U liječenju raka, AI sustavi obučeni na genomskim profilima omogućuju pružateljima zdravstvenih usluga stvaranje prilagođenih terapija, maksimizirajući učinkovitost uz minimiziranje štetnih učinaka. Ovaj pristup transformira skrb za oboljele od raka, gdje AI pomaže u odabiru najprikladnijih protokola liječenja na temelju jedinstvenog genetskog sastava pacijenta.

AI ubrzava otkrivanje lijekova analizom molekularnih struktura, predviđanjem učinkovitosti i procjenom potencijalnih nuspojava, što značajno smanjuje troškove razvoja i rokove. U farmakogenetici, AI modeli koji integriraju genetske podatke s kliničkim pokazateljima optimiziraju doze lijekova i minimiziraju nuspojave, čime se povećava sigurnost pacijenata. Pristup vođen umjetnom inteligencijom u farmakogenetici pokazuje kako personalizirana medicina može postati preciznija, učinkovitija i dostupnija.

Etički i društveni izazovi

Priroda 'crne kutije' mnogih modela umjetne inteligencije predstavlja značajan izazov, posebno u pogledu transparentnosti i pristranosti. Bez objašnjivih procesa donošenja odluka ne mogu se razbiti predrasude koje su prisutne na temu rada umjetne inteligencije. Regulatorna tijela poput EU-a kategorizirala su medicinsku umjetnu inteligenciju kao visokorizičnu, što zahtijeva rigorozne standarde kako bi se osigurala pravednost i odgovornost. Rješavanje transparentnosti u modelima umjetne inteligencije ključno je za održavanje povjerenja i etičkog integriteta u zdravstvu.

Oslanjanje umjetne inteligencije na ogromne količine osjetljivih medicinskih podataka izaziva zabrinutost za privatnost i sigurnost. Usklađenost s propisima kao što su GDPR i HIPAA ključna je za zaštitu podataka o pacijentima i održavanje povjerenja javnosti u sustave umjetne inteligencije. Inovativne tehnike kao što su udruženo učenje i anonimizacija podataka pomažu u rješavanju problema privatnosti dopuštajući umjetnoj inteligenciji da uči iz različitih skupova podataka bez ugrožavanja sigurnosti osobnih informacija. Ova rješenja osiguravaju da je umjetna inteligencija u zdravstvu učinkovita i da poštuje anonimnost pacijenata.

Zaključak

Transformativni utjecaj umjetne inteligencije na zdravstvenu skrb obuhvaća dijagnostiku, praćenje pacijenata i preciznu medicinu. Uz odgovarajuće regulatorne okvire i napredak u transparentnosti, odgovornosti i sigurnosti podataka, umjetna inteligencija ima potencijal postati neprocjenjiva prednost u modernoj medicini. Kako se sustavi umjetne inteligencije nastavljaju razvijati, njihova će uloga u podršci odlučivanju u stvarnom vremenu i personaliziranoj skrbi vjerojatno rasti, od čega će imati koristi i pružatelji zdravstvenih usluga i pacijenti. U konačnici, odgovorna implementacija umjetne inteligencije u zdravstvu može značajno poboljšati ljudsku stručnost, povećati operativnu učinkovitost i poboljšati krajnje ishode liječenja pacijenata, pod uvjetom da se pažljivo pristupa etičkim i društvenim problemima.

REPLICA je digitalna platforma posvećena provjeri točnosti informacija u specijaliziranim područjima energije i računarstva. Platforma pruža neovisnu, znanstveno utemeljenu analizu medijskih informacija kako bi se smanjila prisutnost dezinformacija u javnom prostoru, uključujući medije i društvene mreže. Cilj projekta na čijem je čelu izv. prof. dr. sc. Petar Šolić sa splitskog FESB-a je jačanje otpornosti društva na dezinformacije u ključnim tehnološkim područjima, nudeći stručne recenzije i objašnjenja temeljena na dokazima iz stručnih i znanstvenih izvora.