Sztuczna inteligencja wkracza na rynek medyczny, zmieniając oblicze diagnostyki. Przez ostatnie lata widzimy coraz szersze wdrożenie systemów wspierających lekarzy, pozwalających na szybszą, dokładniejszą i bardziej efektywną diagnozę. Zastosowanie AI w medycynie, od umawiania wizyt, przez analizy obrazów medycznych, po prognozowanie chorób, staje się kluczowym elementem nowoczesnej diagnostyki.
Aplikacje mobilne służą także pacjentom poprzez łatwiejszy dostęp do wyników, monitorowanie stanu zdrowia oraz przeprowadzanie podstawowych analiz w zaciszu własnego domu.
Ale jak dokładnie AI może wspierać diagnostykę medyczną, jeśli jeszcze nie jesteśmy na etapie zastąpienia lekarzy botami medycznymi? W tym artykule przedstawiamy kilka konkretnych przykładów i przypadków użycia AI w tym obszarze.
AI w analizie obrazów medycznych
Wykorzystanie sztucznej inteligencji w analizie obrazów medycznych takich jak RTG, MRI czy tomografie komputerowe pozwala na przyspieszenie diagnostyki oraz zwiększenie jej dokładności. Algorytmy AI mogą szybko analizować obrazy i wykrywać zmiany, które mogą umknąć ludzkim oczom.
Przykładem mogą być algorytmy od DeepMind, gdzie algorytmy wykorzystywane są do analizy obrazów oczu, pomagając w wykrywaniu chorób siatkówki, czy aplikacje od PathAI, które wspierającą patologów w wykrywaniu nowotworów na podstawie obrazów histopatologicznych.
Zaletą AI jest z pewnością szybsza diagnoza, a także większa dokładność w wykrywaniu wczesnych stadiów chorób, takich jak rak piersi czy zmiany w płucach, zanim będą one widoczne “gołym okiem”.
Mimo coraz większej dokładności algorytmów należy pamiętać, że AI nie zastąpi lekarza w pełni, gdyż nie potrafi ono jeszcze uwzględnić niuansów związanych z historią medyczną pacjenta oraz jego czynnikiem genetycznym. Decyzja nadal pozostaje więc w rękach lekarza, jednak dzięki technologii może być ona szybsza.
AI w prewencji i samokontroli stanu zdrowia
Sztuczna inteligencja umożliwia analizowanie dużych zbiorów danych medycznych, takich jak wyniki badań laboratoryjnych, obrazy medyczne czy historia pacjenta. Dzięki tym informacjom AI może wskazać możliwe choroby i zaproponować dodatkowe badania. To także możliwość dbania o zdrowie i podejmowanie bardziej świadomych decyzji np. jeśli chodzi o suplementację.
Przykładem takiej aplikacji może być Google Health, które analizując wprowadzane dane lub pobierane z innych aplikacji może dać nam wskazówki dotyczące stylu życia. Mówiąc dokładniej, dzięki np. zmienności tętna spoczynkowego pobranej np. z Garmin Connect możemy rozpoznać początek choroby lub przetrenowanie i zareagować odpowiednio szybko.
AI w diagnostyce postdiagnostycznej (predykcja i prognozowanie)
AI może również wspomagać w diagnostyce postdiagnostycznej, przewidując tempo powrotu do zdrowia pacjenta po zabiegu, czy czas rekonwalescencji. Dzięki analizie danych, takich jak wiek, stan zdrowia, wcześniejsze choroby oraz inne zmienne, AI jest w stanie prognozować, jak szybko pacjent wróci do pełnej sprawności.
Przykładem może być aplikacja, nad którą pracujemy wraz z naszym partnerem. Aplikacja dzięki zdjęciom pewnego typu ran będzie mogła udzielić porady medycznej i dostosować działanie dedykowanego do niego hardware, a więc będzie częścią produktu medycznego.
Mamy nadzieję, że w ciągu paru miesięcy będziemy mogli się pochwalić tą aplikacją po jej rynkowym debiucie :).
AI w telemedycynie i zarządzaniu wizytami
AI jest również pomocna w zarządzaniu wizytami pacjentów, zwłaszcza w kontekście telemedycyny. Może automatycznie dopasować pacjentów do dostępnych terminów i specjalizacji lekarzy, a także zredukować czas oczekiwania i zmniejszyć ryzyko niezrealizowanych dyżurów.
Przykładem może być aplikacja Moje PZU, dzięki której pacjent może np. umówić wizytę online u specjalisty, otrzymać skierowanie na badania, umówić je, odebrać wyniki i przekazać je ponownie lekarzowi. Dzięki temu pacjent otrzymuje pomoc szybciej, nie traci czasu na umawianie wizyt czy badań telefonicznie, a w razie potrzeby może je przełożyć.
Podsumowanie
Sztuczna inteligencja w diagnostyce medycznej ma ogromny potencjał, by wspierać lekarzy w codziennej pracy, pomagając im w szybszym, bardziej precyzyjnym diagnozowaniu oraz prognozowaniu chorób. Chociaż AI wciąż jest na etapie intensywnego rozwoju, już teraz pozwala na szybszą analizę danych, prognozowanie zdrowia pacjentów oraz usprawnienie pracy w systemie ochrony zdrowia.
W przyszłości, dzięki dalszemu rozwojowi, AI może stać się integralną częścią procesów diagnostycznych i terapeutycznych, a także w organizacji pracy w szpitalach, klinikach oraz przy telemedycynie.
Jakie są Wasze doświadczenia z wykorzystaniem AI w diagnostyce medycznej? Jakie widzicie korzyści i wyzwania związane z wdrażaniem tej technologii? Podzielcie się swoimi opiniami w komentarzach!
