Sztuczna inteligencja (AI) dotarła również do sektora opieki zdrowotnej, wprowadzając nowe, już użyteczne aplikacje.
Sztuczna inteligencja mogłaby ostatecznie wejść do niemal wszystkich sektorów produkcyjnych, ale w niektórych okazuje się bardziej użyteczna, a zatem ma mniejsze trudności z penetracją.
Postęp generowany przez AI: najlepsze zastosowania w sektorze opieki zdrowotnej
Sektor opieki zdrowotnej jest jednym z tych, w którym sztuczna inteligencja może okazać się najbardziej użyteczna.
Jest ona szczególnie przydatna w sektorze badań naukowych w tej dziedzinie, ponieważ badania w dziedzinie opieki zdrowotnej często opierają się na analizie danych, a sztuczna inteligencja może być doskonała w analizie danych, zwłaszcza w przypadku dużych ilości danych, które w inny sposób trudno jest analizować.
Nie jest to jednak jedyny sektor, w którym wykorzystanie narzędzi bazujących na sztucznej inteligencji już się upowszechnia, gdyż wszystkie te, w których prowadzone są badania oparte na analizie danych, mogą z powodzeniem z nich korzystać.
Na przykład, według współzałożyciela i dyrektora generalnego OpenAI, Sama Altmana, sztuczna inteligencja może przynieść całej ludzkości wykładniczy postęp, na przykład w dziedzinie klimatu, lotnictwa i kosmonautyki, nauk ścisłych itd.
Z pewnością dziedzina nauki nie tylko należy do tych, w których ma ona największy potencjał, ale także do tych, w których jest już stosunkowo szeroko wykorzystywana.
To, co sprawia, że sztuczna inteligencja jest szczególnie skuteczna w nauce, to ogromna pomoc, jaką może zapewnić naukowcom i badaczom. Na tym polu odgrywa już ona istotną rolę.
Najbardziej innowacyjne zastosowania sztucznej inteligencji w sektorze opieki zdrowotnej
Sektor opieki zdrowotnej jest szczególnie powiązany z badaniami naukowymi.
Nic więc dziwnego, że jest to jeden z krajów, w których sztuczna inteligencja już się rozprzestrzenia.
Na przykład w tej dziedzinie jest on wykorzystywany do przyspieszenia odkrywania nowych leków lub do ulepszania obrazowania. Jest również stosowany w diagnostyce i świadczeniu opieki zdrowotnej.
W rzeczywistości podjęte dotychczas kroki stanowią prawdopodobnie dopiero początek długiej drogi, również dlatego, że teoretycznie pomoc, jaką sztuczna inteligencja może zapewnić sektorowi opieki zdrowotnej, jest naprawdę szeroka i głęboka.
Opieką medyczną prawdopodobnie zawsze będą zarządzać doświadczeni lekarze, ale coraz częściej będą im pomagać narzędzia wyposażone w sztuczną inteligencję, które mogą usprawniać, przyspieszać i automatyzować ich pracę, a jednocześnie zmniejszać liczbę błędów.
Farmakologia
Jedne z najbardziej obiecujących aplikacji opartych na sztucznej inteligencji w dziedzinie opieki zdrowotnej to te, które pomagają naukowcom odkrywać nowe leki, czyli nowe cząsteczki, które mogą być stosowane jako składniki aktywne leków.
Faktem jest, że analizowanych cząsteczek jest tysiące, a stają się one milionami, jeśli weźmiemy pod uwagę również te syntetyczne, które nie występują w naturze, ale można je stworzyć w laboratorium.
Testowanie skuteczności tych cząsteczek w laboratorium jest bardzo trudne, długotrwałe, a czasami po prostu niemożliwe.
Zamiast tego, używając narzędzi AI, takich jak sieci neuronowe, można analizować miliony cząsteczek, aby spróbować przewidzieć ich skuteczność. Ponadto, potencjalną skuteczność nowych leków będących przedmiotem badań można również analizować, zanim zostaną one zbadane za pomocą często kosztownych badań klinicznych.
W ten sposób redukuje się czas i koszty, ale także konieczność testowania cząsteczek i leków na zwierzętach lub ludziach.
Obrazowanie
Klasycznym zastosowaniem sztucznej inteligencji w sektorze opieki zdrowotnej jest wspomaganie obrazowania.
Istnieją na przykład aplikacje pozwalające nawet osobom niebędącym specjalistami w dziedzinie ultrasonografii uzyskać wysokiej jakości obrazy serca, co pozwala na wczesną diagnostykę potencjalnych chorób bez konieczności poddawania się specjalistycznym badaniom.
Aplikacje te z jednej strony pomagają operatorowi w pozyskiwaniu obrazów wysokiej jakości, a z drugiej ułatwiają mu ich późniejszą interpretację.
Coś podobnego istnieje również w przypadku zdjęć rentgenowskich.
Aplikacja może na przykład analizować i klasyfikować zdjęcia rentgenowskie klatki piersiowej, wykrywając nieprawidłowości w ciągu kilku sekund, co pozwala skrócić czas i obniżyć koszty.
Szacuje się, że aplikacja do interpretacji obrazów radiograficznych jest 10 000 razy szybsza niż przeciętny radiolog.
Co więcej, aplikacje te często potrafią wykryć mniejsze anomalie, co pozwala niekiedy na wyprzedzenie diagnozy chorób, na przykład złośliwych guzków płuc, nawet o kilka miesięcy.
Diagnoza
Aplikacje oparte na sztucznej inteligencji mogą być przydatne nie tylko do analizy obrazów, ale także do pomocy lekarzom w stawianiu diagnoz.
Niektóre z nich zaprojektowano specjalnie z myślą o wykorzystaniu sztucznej inteligencji w procesie podejmowania decyzji klinicznych.
Rozwiązanie to jest zintegrowane z procesem podejmowania decyzji klinicznych przez lekarzy i wykorzystuje analizę predykcyjną oraz przetwarzanie języka naturalnego, aby pomóc lekarzom podejmować bardziej świadome decyzje.
Ponadto narzędzia te umożliwiają także personalizację recept, uproszczenie operacji i optymalizację zarządzania zasobami.
Pomoc medyczna
Dzięki rozpoznawaniu głosu niektóre aplikacje już wykorzystywane w sektorze opieki zdrowotnej pozwalają na automatyzację niektórych usług oferowanych pacjentom.
Pomagają na przykład w komunikacji z pacjentami mającymi trudności z mówieniem, ponieważ są wyposażone w oparty na sztucznej inteligencji system rozpoznawania głosu, który automatyzuje proces rozumienia nietypowego języka. Są również wykorzystywane w wideokonferencjach z wykorzystaniem głównego oprogramowania dostępnego obecnie na rynku.
Inne aplikacje wykorzystują sztuczną inteligencję do uproszczenia świadczenia usług opieki zdrowotnej, automatyzując zadania administracyjne, takie jak umawianie wizyt, analiza danych i opieka nad pacjentami.
Oczywiste jest, że wszystkie te zastosowania nie stanowią odizolowanych przedziałów, ale często są możliwe jednocześnie u tych samych pacjentów lub wzajemnie się uzupełniają.
Obecnie aplikacje często świadczą pojedynczą usługę, ale w przyszłości można sobie wyobrazić, że będą mogły się ze sobą komunikować, być może dzięki podstawowym platformom wymiany danych.
Podróż już się rozpoczęła, chociaż droga przed nami wydaje się jeszcze bardzo długa.