Διαγνωστική και θεραπευτική υποστήριξη, προγνωστική ιατρική, απομακρυσμένη παρακολούθηση ασθενών, εξατομικευμένη φαρμακολογία..
Οι δυνατότητες που μπορεί να προσφέρει η τεχνητή νοημοσύνη στην ιατρική, φαίνεται να είναι ατελείωτες.
Ποιες οι πιθανές χρήσεις και τα οφέλη ωστόσο, για το σύστημα υγειονομικής περίθαλψης;Ο αντίκτυπος της τεχνητής νοημοσύνης (AI) στην ιατρική του αύριο, παραμένει ένα θέμα δύσκολο να αξιολογηθεί.
Αν και πολλά ερευνητικά εργαστήρια σε όλο τον κόσμο, εργάζονται πάνω στο θέμα αυτό, είναι σαφές ότι η τεχνητή νοημοσύνη παραμένει μέχρι και σήμερα στην αφάνεια, χωρίς να χρησιμοποιείται στην καθημερινή πρακτική.
Οι πρώτες περιπτώσεις χρήσης της τεχνητής νοημοσύνης, επικεντρώνονται επί του παρόντος στον τομέα της υποστήριξης διαγνωστικών και θεραπευτικών γνωματεύσεων.
«Διαβάζοντας» μια ακτινογραφία, οι αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης είναι σε θέση να εντοπίσουν μικρές λεπτομέρειες, οι οποίες δύσκολα θα εντοπιστούν με γυμνό μάτι από τον ακτινολόγο.
Η τεχνητή νοημοσύνη της επόμενης γενιάς
Τα περισσότερα από τα μαθηματικά μοντέλα που χρησιμοποιούνται αυτή τη στιγμή, εμπίπτουν σε αυτό που αποκαλείται comfort AI.
Οι αλγόριθμοι υποστήριξης αποφάσεων διακρίνονται για την καλή επαναληψιμότητα. Βοηθούν επίσης στην αποφυγή σφαλμάτων ή προκαταλήψεων και εξοικονομούν πολύτιμο χρόνο στους γιατρούς.
Ωστόσο, η αποστολή τους είναι το να κάνουν καλύτερα και γρηγορότερα, αυτό που οι άνθρωποι ξέρουν ήδη πώς να κάνουν. Η τεχνητή νοημοσύνη της επόμενης γενιάς, αναμένεται να προσφέρει περισσότερα πλεονεκτήματα.
Στόχος είναι να επιτύχει πράγματα που οι άνθρωποι δεν γνωρίζουν πώς να κάνουν: π.χ. ορισμένες διαγνώσεις, την πρόβλεψη της αποτελεσματικότητας ή την αντίσταση του οργανισμού σε μια θεραπεία…
Στον τομέα της διάγνωσης, ερευνητικά εργαστήρια στο εξωτερικό εργάζονται, για παράδειγμα, στο μεσοθηλίωμα, έναν σπάνιο όγκο, τον οποίο ακόμη και οι καλύτεροι ειδικοί αδυνατούν να προβλέψουν.
«Αύριο, οι αλγόριθμοι που λειτουργούν με τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να είναι σε θέση να καθορίσουν εάν ο όγκος ενός ασθενούς έχει καλή ή κακή πρόγνωση», δηλώνουν οι ειδικοί.
Στον κόσμο της προγνωστικής ιατρικής, οι θεωρίες και τεχνικές αυτές, δημιουργούν πολλές ελπίδες.
Η τεχνητή νοημοσύνη αρχίζει επίσης να επεκτείνεται και για την πρόβλεψη ορισμένων κλινικών συμβάντων όπως πχ του καρδιαγγειακού κινδύνου.
Τα αποτελέσματα μελέτης που διεξήχθη σε 13.000 ασθενείς στη Γαλλία και δημοσιεύθηκαν στο επιστημονικό περιοδικό European Heart Journal, είναι πολύ ελπιδοφόρα.
«Μπορέσαμε να αποδείξουμε ότι το μοντέλο αυτό πρόβλεψης, το οποίο περιλαμβάνει περίπου είκοσι μεταβλητές, ήταν δύο φορές πιο αποτελεσματικό σε σχέση με λογισμικά που είναι επί του παρόντος διαθέσιμα στους κλινικούς γιατρούς», σημειώνεται σε αυτή την μελέτη.
Εξατομικευμένες θεραπείες
Η τεχνητή νοημοσύνη της επόμενης γενιάς, αναμένεται να ανοίξει επίσης το δρόμο για την ανάπτυξη πιο αποτελεσματικών και εξατομικευμένων θεραπειών.
Σε συνδυασμό με κλινικά δεδομένα, θα μπορούσε να δώσει μια απάντηση στο ερώτημα που θέτουν όλες οι φαρμακευτικές εταιρείες: πως μπορεί να ανταποκριθεί ο οργανισμός του ασθενή στη θεραπεία.
Αύριο, χάρη στην περαιτέρω ανάλυση των βιοδεικτών, θα είμαστε σε θέση να προσφέρουμε ακόμη πιο εξατομικευμένα θεραπευτικά πρωτόκολλα σε καρκινοπαθείς.
Η ιατρική συσκευή που υπολογίζει την ινσουλίνη που χρειάζονται οι ασθενείς με διαβήτη τύπου 1 για παράδειγμα, βασίζεται επίσης στην τεχνολογία αυτή.
Ως εξέλιξη αυτής, αναμένεται να υπάρχει ένας αλγόριθμος ο οποίος θα αυτοματοποιεί και θα προσωποποιεί την παροχή ινσουλίνης.
Η ανάπτυξη ενός προσομοιωτή για την αξιολόγηση του αλγορίθμου πριν ξεκινήσουν οι κλινικές δοκιμές σε ασθενείς, θα βοηθήσει επίσης στην προαγωγή έρευνας για την τεχνολογία αυτή.
Βασιζόμενοι στην αρχή ότι όλοι οι καρκινικοί όγκοι είναι διαφορετικοί, ερευνητές που ειδικεύονται στη Φαρμακοκινητική και την κλινική φαρμακολογία, έχουν επίσης αναπτύξει ένα σύνθετο μαθηματικό μοντέλο, βασισμένο σε υπολογιστικές και αλγοριθμικές μεθόδους, το οποίο καθιστά δυνατή την εξατομίκευση των επιλογών και των δοσολογικών σχημάτων, σύμφωνα με το είδος κάθε όγκου και το προφίλ του ασθενούς.
Η ανάπτυξη αυτών των εξατομικευμένων θεραπειών, θα μπορούσε επίσης να μεταβάλλει και την καθημερινή πρακτική του φαρμακείου.
Εάν φτάσουμε ποτέ σε εξατομικευμένη φαρμακολογία, το σύστημα εφοδιασμού των φαρμακείων θα πρέπει να είναι σε θέση να επεξεργαστεί τα νέα δεδομένα.
Μπορούμε επίσης να φανταστούμε ότι, αύριο, τα φαρμακεία θα συμβάλουν άμεσα ή έμμεσα στη τροφοδότηση των μοντέλων, στέλνοντάς τους τα δεδομένα αποθέματος που πωλούν.
Προσδιορίζοντας το ηθικό πλαίσιο
Οι επιπτώσεις της τεχνητής νοημοσύνης (AI) στην ιατρική, επισημαίνουν τρία σημαντικά οφέλη. Με την αυτοματοποίηση χρονοβόρων εργασιών και τη διευκόλυνση της πρόσβασης στον έλεγχο, η τεχνητή νοημοσύνη θα βελτιώσει την απόδοση και την ποιότητα της φροντίδας.
Θα βελτιστοποιήσει επίσης την οργάνωση και την αποτελεσματικότητα της φροντίδας, θεραπεύοντας περισσότερους ασθενείς, μέσω εξατομικευμένων θεραπευτικών πρωτοκόλλων.
Συνοψίζοντας, αυτό θα έχει θετικό αντίκτυπο στην ποιότητα ζωής των ασθενών και θα αποφέρει σημαντική εξοικονόμηση για το σύστημα υγειονομικής περίθαλψης.
{module title=”Adsence article”}
Ωστόσο, δεν θα πρέπει να ξεχνάμε και τα ηθικά ερωτήματα που εγείρουν οι καινοτομίες αυτές. Σε μια έκθεση που δημοσιεύθηκε πέρυσι, ο Παγκόσμιος Οργανισμός Υγείας (ΠΟΥ) έθεσε το εξής πλαίσιο:
Η ανάπτυξη της τεχνητής νοημοσύνης δεν πρέπει να είναι εις βάρος του ανθρώπου, ο οποίος πρέπει να διατηρήσει την ελεύθερη βούλησή του.
Οι αλγόριθμοι θα πρέπει επίσης να συμβάλλουν στην ευημερία και την ασφάλεια των ασθενών, να ενθαρρύνουν την συμμετοχή τους και να παρέχουν εγγυήσεις διαφάνειας σχετικά με τις μεθόδους υπολογισμού που χρησιμοποιούνται.
Θα είναι πράγματι απαραίτητο οι παράγοντες αυτού του κλάδου να είναι σε θέση να λογοδοτούν σε περίπτωση σφάλματος, έτσι ώστε οι γιατροί να μην ορίζονται ως αποκλειστικά υπεύθυνοι.
