Umjetna inteligencija: strojni doktor House postavlja dijagnoze i određuje terapije

Iako su neki skeptični prema korištenju umjetne inteligencije (UI) na području medicine, mnogi znanstvenici vjeruju da ova tehnologija može igrati značajnu ulogu u dijagnosticiranju bolesti, analizi podataka, razvoju lijekova, personalizaciji terapije, kao i u poboljšanju praćenja pacijenta.

Brza i precizna dijagnostika

Jedna je od ključnih prednosti korištenja umjetne inteligencije u medicini sposobnost brzog i preciznog dijagnosticiranja bolesti.

Algoritmi UI-a mogu analizirati ogromne količine medicinskih podataka u rekordnom roku, prepoznati rane znakove bolesti te pružiti točne i pouzdane dijagnostičke informacije, što može biti ključno za pravodobno liječenje i sprečavanje komplikacija. Ovo je osobito korisno u slučajevima rijetkih bolesti ili onih koje zahtijevaju složene dijagnostičke postupke. U budućnosti bi sve bolnice mogle imati strojnu verziju dr. Housea pogonjenu UI-em.

Radiologija je jedno od područja na kojima je UI posebno koristan. Sustavi temeljeni na UI-u mogu analizirati medicinske snimke dobivene rendgenom, magnetskom rezonancijom i kompjuterskom tomografijom kako bi identificirali patološke promjene i pomogli u dijagnosticiranju niza raznolikih bolesti. Algoritmi UI-a mogu detektirati maligne tumore na mamografskim snimkama, pomažući radiolozima u ranom otkrivanju raka dojke i poboljšavajući stopu preživljavanja pacijenata.

UI služi i za analizu podataka pribavljenih EKG-om, čime pomaže u otkrivanju i dijagnosticiranju kardiovaskularnih bolesti te otkrivanju pacijenata s većim rizikom od srčanog udara i drugih srčanih i krvožilnih incidenata.

Umjetna inteligencija pruža vrijednu pomoć u analizi podataka pacijenata s dijabetesom, poput razine glukoze i upotrebe inzulina, čime unapređuje predviđanje i sprečavanje komplikacija povezanih s tom bolešću. Koristi se i kod analize snimaka mozga kako bi pomogao u dijagnosticiranju i praćenju neuroloških poremećaja poput Alzheimerove bolesti, Parkinsonove bolesti i multiple skleroze.

Personalizirana terapija

Druga je ključna prednost medicinskog korištenja UI-a poboljšanje prilagođenog, personaliziranog liječenja. Zahvaljujući UI-u liječnici mogu dobiti dublji uvid u zdravstveno stanje pacijenta i individualne faktore koji utječu na liječenje, poput genetskih predispozicija, okolišnih uvjeta i drugih pacijentovih bolesti.

Analiza pacijentovog genoma uz pomoć UI-a može pružiti informacije o genetskim varijacijama i riziku od raznih bolesti. UI se koristi u genetskom sekvenciranju tumora radi identificiranja specifičnih mutacija i odabira optimalne terapije ciljane na tu mutaciju.

Temeljem ovih podataka, liječnici mogu prilagoditi terapiju i preventivne mjere kako bi poboljšali rezultate liječenja.

Praćenje pacijenata

Praćenje pacijenata i upravljanje bolestima još je jedno područje gdje UI donosi dodatnu vrijednost. Pametni uređaji i senzori povezani s UI sustavima, prikupljaju podatke o vitalnim funkcijama i drugim zdravstvenim parametrima, poput razine kisika u krvi, krvnog tlaka i pulsa.

Analiza ovih podataka služi identificiranju trendova, predviđanju pogoršanja i omogućavanju pravovremenih intervencija. UI sustavi mogu pratiti pacijente s kroničnim bolestima poput dijabetesa i pružiti im personalizirane smjernice za upravljanje bolešću.

Mogu upozoriti liječnike na potencijalne komplikacije ili nepoželjne reakcije na terapiju. Sve to omogućuje poboljšanu skrb i bolje rezultate liječenja. Nadalje, virtualni asistenti i chatbotovi s umjetnom inteligencijom mogu pomoći pacijentima i kliničarima u zadacima poput zakazivanja termina, odgovaranja na pitanja i pružanja smjernica o samozbrinjavanju.

Analiza velikih baza podataka

Nadalje, UI je značajan u obradi takozvanih „big data“, velikih baza podataka o pacijentima i njihovim medicinskim zapisima, kako bi identificirao uzorke, rizike i trendove. Ovo može pomoći u razumijevanju epidemiologije bolesti, prepoznavanju faktora rizika i poboljšanju javnozdravstvenih intervencija. Primjerice, UI je korišten u analizi podataka o COVID-19 zbog otkrivanja faktora koji utječu na širenje virusa i identificiranja najučinkovitijih mjera prevencije.

Razvoj lijekova

Umjetna inteligencija sposobna je analizirati velike skupove podataka o molekularnoj strukturi, biološkim aktivnostima i učincima lijekova s ciljem prepoznavanja dobrih kandidata za farmakoterapiju. Primjerice, UI je koristan za identifikaciju ciljnih proteina i molekularnih interakcija koje mogu biti važne za terapiju protiv raka ili drugih složenih bolesti. Ovo može ubrzati proces razvoja lijekova i smanjiti troškove istraživanja.

Budućnost UI-a u medicini

Umjetna inteligencija također može pomoći u robotskim kirurškim zahvatima opskrbljivanjem kirurga povratnim informacijama u stvarnom vremenu i pomaganjem u vođenju kirurških instrumenata. Kroz dijagnostiku, terapiju, istraživanje i praćenje, UI pruža novi sloj preciznosti, brzine i personalizacije u medicinskoj skrbi. Daljnji razvoj i primjena UI tehnologije vjerojatno će dovesti do revolucionarnih promjena u sektoru zdravlja.

Iako je malo vjerojatno da će u dogledno vrijeme u potpunosti zamijeniti ljudsku interakciju i stručnost medicinskog osoblja, UI će sve bolje služiti kao alat koji pomaže liječnicima u donošenju informiranih odluka. Spoj ljudskog znanja i iskustva s naprednim tehnologijama dovest će do najboljih mogućih ishoda medicinskih intervencija.

Povjerljivost podataka – kamen smutnje

Korištenje UI-a u medicini povlači nekoliko izazova. Jedan od problema tiče se povjerljivosti podataka. Kako bi UI bila učinkovita, nužan joj je pristup velikim količinama medicinskih podataka o pacijentima. Ovaj aspekt nameće pitanje o zaštiti privatnosti i sigurnosti podataka, što je od iznimne važnosti u medicinskom okruženju. Stoga regulatori moraju osigurati prikladne mjere zaštite podataka zbog sprečavanja neovlaštenog korištenja ili curenja osjetljivih informacija.

Etičke smjernice, regulacije i zakonske prilagodbe morat će pratiti tehnološki razvoj UI-a u stopu. Među pitanjima koja će biti nužno riješiti nalazi se i odgovornost u slučajevima kada pacijent bude oštećen zbog dijagnostičke ili terapijske odluke koju je donijela umjetna inteligencija.

Sigurnost, privatnost i povjerenje pacijenata morat će biti na najvišem stupnju kako bi prednosti umjetne inteligencije bile optimalno iskorištene.