Sojusznicy medycyny. Analizujemy wpływ AI na tę dziedzinę nauki
Zespół lekarzy w szpitalnym środowisku dyskutuje obok otwartego laptopa z grafikami dotyczącymi naruszenia danych i symbolami cyberbezpieczeństwa. Telemedycyna jako integralna część medycyny.
W dzisiejszych czasach postęp technologiczny nie tylko zmienia nasze życie codzienne, ale również przekształca kluczowe dziedziny, takie jak medycyna. Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe wkroczyły już do tego świata, odgrywając kluczową rolę w rewolucji zdrowia. Czy AI pozbawi Cię pracy? Nie, ale z pewnością sprawi, że będzie łatwiejsza. Tak przynajmniej twierdzą eksperci, w tym dr Rowland Illing z University College of London.
Spis treści
Życie jak w filmie science fiction
Wygenerowane przez AI
Zafascynowanie nowoczesnymi technologiami nie jest pozbawione pewnych obaw, często wywodzących się z popkulturowych wizji przyszłości. Filmy science fiction, ku uciesze publiczności, często ilustrują scenariusze, w których sztuczna inteligencja nabywa samoświadomości, roboty chcą przejąć miasto, które finalnie kończy w płomieniach, a bezbronny człowiek, próbując okiełznać ten chaos, przegrywa walkę. Takie obrazki utrwalają nam się w głowach, karmiąc nasze umysły niepokojącymi wizjami.
Ta niepewność wobec nowoczesnych technologii, zwłaszcza sztucznej inteligencji, jest również wzmacniana przez obawy o utratę miejsc pracy. Jednakże, zamiast kroczyć ścieżką obaw i dystopii, warto zastanowić się, jak możemy skutecznie kierować tymi technologiami, aby korzystać z ich potencjału na rzecz naszego społeczeństwa i jednocześnie minimalizować negatywne skutki.
Nowoczesne technologie zaimplementowane w medycynie i jej gałęziach to nie tylko futurystyczna wizja przyszłości, a rzeczywistość, która staje się coraz bardziej powszechna. Obecnie innowacyjne rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji oraz uczeniu maszynowym pozwalają na analizowanie ogromnych ilości danych medycznych w nieporównywalnie krótszym czasie niż tradycyjne metody. Zastępują tym samym ludzką, papierkową pracę i niwelują ryzyko tzw. błędu ludzkiego. W tym kontekście różne przedsiębiorstwa opracowują i wdrażają nowatorskie algorytmy, które pomagają w szybkiej identyfikacji chorób, w prognozowaniu wyników leczenia, a także terapii personalizowanych.
Rewolucja AI w medycynie
Artykułów o sztucznej inteligencji powstała już masa, a bilans obaw i nadziei zdaje się wyrównany. Postaramy się odrobinę wyjaśnić powstały szum informacyjny, powołując się na ekspercką opinię. Mamy nadzieję, że utwierdzimy cię w przekonaniu, że rewolucja AI przyniesie więcej dobrego, niż sobie wyobrażasz!
Dyskusje podejmowane w przestrzeni internetowej są szczególnie nośne w kontekście generatywnej sztucznej inteligencji, czyli takiej, która jest zdolna do tworzenia nowych i autentycznych danych, obrazów, dźwięków lub innych treści. W przeciwieństwie do tradycyjnych systemów sztucznej inteligencji opiera się ona na korzystaniu z modeli uczących się na podstawie ogromnych zbiorów danych. A to jedynie przedsmak prawdziwego potencjału sztucznej inteligencji. Więcej o tym, w jaki sposób rewolucja AI zmieni(a) świat medycyny rozmawiają Tomasz Rożek i Mateusz Chrobok, którzy w przystępny sposób wyjaśniają te wyjątkowe technologie.
Sama rewolucja AI zapowiada się całkiem ciekawie. Zwłaszcza w kontekście faktu, że 97% z petabajtów zgromadzonych danych nie były w pełni wykorzystywane. Jak podaje Puls Medycyny, jednym z głównych wyzwań w dziedzinie opieki zdrowotnej było efektywne zarządzanie nieustrukturyzowanymi danymi, obejmującymi różnorodne typy informacji (przykładowo raporty z obrazowania medycznego, notatki lekarskie, historie chorób).
Prawdę mówiąc, sztuczna inteligencja nie jest niczym nowym. Termin ten został użyty po raz pierwszy w 1956 roku przez Johna McCarthy’ego podczas konferencji w Darthmouth. Jednak przez następne 50 lat rozwój sztucznej inteligencji postępował bardzo powoli z powodu braku odpowiedniej mocy obliczeniowej. Na szczęście rozwój komputerów przyspiesza w tempie wykładniczym i jest to kluczowy czynnik umożliwiający sztucznej inteligencji zdobycie tak dużej popularności wśród tak wielu osób na świecie.
Powiedział dr Rowland Illing, dyrektor medyczny w Amazon Web Services (AWS), podczas wykładu specjalnego, wygłoszonego na konferencji Cardio Oncology Society of Southern Africa 2023 (26-27 maja, RPA), cytowany przez Puls Medycyny.
Odwołując się jednak do aktualniejszych badań, obecnie opracowywane narzędzia zdecydowanie wróżą kolorową przyszłość w kontekście profilaktyki i wczesnej diagnostyki. Naukowcy z Rensselaer Polytechnic Institute sięgnęli po narzędzia oparte na sztucznej inteligencji, aby szczegółowo przeanalizować długoterminowe dane biomedyczne. W efekcie odkryli, dlaczego osoby z autyzmem często borykają się z problemami przewodu pokarmowego, a także, w jaki sposób można prognozować pewne zachowania. Według uzyskanych wyników istnieje potencjalny związek między jakością snu, zdrowiem przewodu pokarmowego, a szkodliwymi i niebezpiecznymi zachowaniami u jednostek dotkniętych głębokim autyzmem.
Z drugiej strony trwają też prace nad stworzeniem narzędzia AI, które będzie zdolne do profilowania genomu guza mózgu podczas operacji, w czasie rzeczywistym!
Fot. obraz wygenerowany w DALLE-3
1. Generatywna sztuczna inteligencja
Jak wspominaliśmy generatywna sztuczna inteligencja to taka, która pozwala na tworzenie nowych danych, obrazów, dźwięków lub innych treści. Stanowi podzbiór głębokiego uczenia. Tradycyjne modele uczenia maszynowego operują na oznaczonych danych do trenowania sieci neuronowych, co wprowadza pewne ograniczenia w ich zastosowaniach.
W przeciwieństwie do tego podejścia, generatywna sztuczna inteligencja korzysta z tzw. modeli fundamentalnych, które są trenowane na nieoznakowanych danych. Warto podkreślić, że generatywna AI nie tylko generuje teksty czy obrazy, ale także potrafi wyróżniać potrzebne informacje oraz przygotowywać podsumowanie. Ponadto robi to bardzo dobrze. To właśnie w tym aspekcie tkwi kluczowy potencjał tej technologii dla sektora opieki zdrowotnej.
Generatywna sztuczna inteligencja jest w stanie ujednolicić obrazy, notatki kliniczne i rozmowy. Identyfikuje również podobnych pacjentów w celu uzyskania informacji na temat terapii i rejestracji do badań klinicznych. Pomaga nadać priorytet pacjentom wymagającym natychmiastowego leczenia. Zmniejsza również obciążenie manualne dzięki inteligentnemu przetwarzaniu dokumentów. To tylko kilka podstawowych przykładów potencjału generatywnej AI. Bardziej zaawansowane obejmują przewidywanie genów chorób i projektowanie białek do odkrywania leków. Doświadczyliśmy już potęgi technologii, gdy Moderna była w stanie przygotować swoją szczepionkę na COVID-19 w zaledwie 65 dni dzięki sztucznej inteligencji.
dr Rowland Illing, cytowany przez Puls Medycyny.
Dzięki generatywnej AI ogromne ilości rozproszonych danych, o których mowa we wcześniejszych fragmentach, mogą być skutecznie porządkowane. Tym samym, te cenne informacje stają się nieocenione dla opieki zdrowotnej.
2. Telenarzędzia
Rozwiązania dla telemedycyny mocno przydały się w czasie pandemii COVID-19. Pozwoliły na zwiększenie dostępności opieki zdrowotnej, wygodę, a przede wszystkim bezpieczne zdystansowanie się od innych chorujących.
Choć w czasie pierwszych kilku miesięcy pandemii najpopularniejszą wskazówką lekarską w ramach lekkich objawów choroby była samoizolacja, później swoisty ping-pong i manewrowanie pomiędzy lekarzem a sanepidem, telemedycyna okazała się na tyle użyteczna, że została z nami, stając się integralną częścią systemu opieki zdrowotnej.
Zdalna opieka medyczna obejmuje różnorodne usługi telemedyczne, które umożliwiają skuteczne monitorowanie zdrowia pacjentów poza tradycyjnym środowiskiem szpitalnym. Za sprawą odpowiednio dostosowanej aparatury medycznej oraz dedykowanego oprogramowania, wspieranego przez zespół wykwalifikowanego personelu medycznego, pacjenci mogą korzystać z kompleksowej zdalnej diagnostyki, terapii oraz działań profilaktycznych.
Takie holistyczne podejście do zdrowia, wsparte technologicznymi innowacjami, pozwala na skuteczne zarządzanie opieką medyczną w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb pacjentów, niwelując jednocześnie konieczność bezpośredniego kontaktu z placówką medyczną.
W czasie pandemii naukowcy z Massachusetts Institute of Technology (MIT) opracowali innowacyjny system, wykorzystujący techniki uczenia maszynowego, który był w stanie identyfikować specyficzne cechy w kaszlu pacjenta. Dzięki temu potrafił stwierdzić, czy dana osoba jest bezobjawowym nosicielem koronawirusa. Co ciekawe, pacjenci mieli nawet możliwość nagrania swojego kaszlu za pomocą smartfonów, co umożliwiło zdalną diagnozę. To zdecydowany krok naprzód dla telemedycyny.
Źródło: Gerd Altmann / Pixabay
Automatyzacja jest obecnie nierozerwalnym terminem, który pojawia się w dyskusjach o sztucznej inteligencji. Ma ona zastosowanie również w kontekście telezdrowia. Mamy dostęp do chatbotów i voicebotów, które pomogą m.in. w umawianiu wizyt u lekarza.
Chatboty, które już znamy, umożliwiają rozmowę z komputerem przy użyciu języka naturalnego. Wiele lat temu mogliśmy wdawać się w proste konwersacje, wpisując komendy na klawiaturze naszych komputerów, ale sztuczna inteligencja posunęła chatboty niezwykle do przodu. Oparte na sztucznej inteligencji rozpoznawanie i transkrypcja głosu zamienia to, co jest mówione na tekst. Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) przekształca ten tekst w polecenia zrozumiałe dla komputerów, które są one w stanie przetworzyć i – dzięki generowaniu głosu (text-to-speech) – są w stanie odpowiedzieć na pytania użytkownika. Efekt: pacjenci nie muszą już stać w kolejkach przez godzinę, aby umówić się na wizytę u lekarza. Dzięki robotom głosowym opartym na sztucznej inteligencji umawianie wizyt jest teraz błyskawiczne – pacjenci rozmawiają teraz przez telefon z robotami zamiast z ludźmi.
dr Rowland Illing, cytowany przez Puls Medycyny.
Kolejno, ekspert zaznacza, że skierowanie na tradycyjną wizytę u lekarza to tylko niewielka część tego, co obecnie jest możliwe. Pacjenci mają teraz szansę otrzymać pierwszą poradę od „lekarza komputerowego”.
W rozmowie z voicebotem są pytani o swoje objawy, a w wielu przypadkach komputer może skutecznie przeprowadzić triage (tj.”procedura pozwalająca na przyporządkowanie pacjentów do grup pilności pod względem konieczności udzielenia pomocy medycznej”, jak podaje centrumratownictwa.com), sugerując odpowiednie leczenie lub zalecając wizytę u specjalisty w sytuacjach bardziej złożonych.
Fot. putilich / Depositphotos
3. Narzędzia do rozpoznawania obrazów radiologicznych i ultrasonografii
Podczas wspomnianej konferencji Cardio Oncology Society of Southern Africa 2023 dr Rowland Illing podczas swojego wystąpienia podał przykład narzędzi do rozpoznawania obrazu. Jest ono możliwe dzięki zastosowaniu głębokiego uczenia się.
Nowoczesne komputery są zdolne do analizowania obrazów radiologicznych z niebywałą precyzją na poziomie 99%. Ba! Wykonują je też zdecydowanie szybciej niż doświadczony radiolog. Mogą oznaczać zatory, wykrywać komórki rakowe.
Nawet pacjenci mogą samodzielnie korzystać z tej technologii. Holenderska firma SkinVision opracowała rozwiązanie, które wykrywa raka skóry na bardzo wczesnym etapie. Pacjenci muszą zrobić zdjęcie podejrzanych plam na skórze, a rozwiązanie, oparte na głębokim uczeniu, jest w stanie stwierdzić, czy znamię nie jest niczym niepokojącym, czy też może być czymś znacznie bardziej niebezpiecznym, na przykład czerniakiem i wymaga natychmiastowej konsultacji z lekarzem.
dr Rowland Illing, cytowany przez Puls Medycyny.
AI sprawdza się również w obszarze obsługi urządzeń ultrasonograficznych, pomagając w interpretacji przechwyconych obrazów oraz umożliwiając bardziej spójne pomiary. Co więcej, nie wymaga wieloletniego szkolenia.
Wczesna detekcja potencjalnych chorób oznacza ratunek wielu ludzi. To zaś jest kolejnym elementem w budowaniu trwałych fundamentów skutecznej ochrony zdrowia.
Grafika przedstawiająca schematyczną ilustrację mózgu w neonowych kolorach zintegrowaną z elektronicznym układem scalonym, symbolizująca połączenie biologii z technologią.
Rewolucja AI wesprze, ale nie zastąpi czynnika ludzkiego
Niezwykle istotnym aspektem będzie podkreślenie, że mimo zdumiewających postępów, sztuczna inteligencja nie ma na celu zastąpienia roli lekarzy. Wręcz przeciwnie – wspomaga ich pracę, umożliwiając szybsze i bardziej precyzyjne diagnozy, a także personalizację terapii.
W obliczu wyzwań związanych z dostępnością skutecznej opieki zdrowotnej na globalną skalę, sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe wyłaniają się jako obiecujące narzędzia wspomagające sektor medyczny. Choć te technologie rewolucjonizują dziedzinę opieki zdrowotnej, warto podkreślić, że ich celem nie jest zastępowanie roli ludzkiego czynnika, lecz raczej wzmacnianie i usprawnianie działań personelu medycznego. Jest to szczególnie istotne zwłaszcza w kontekście predykcji Światowej Organizacji Zdrowia (WHO), według których przewidywany niedobór pracowników ochrony zdrowia wyniesie 10 milionów do 2030 roku. Zagrożonymi państwami są głównie kraje o niskim i średnim dochodzie.
Zdolność AI do analizy ogromnych ilości danych, szybkiej diagnozy oraz personalizacji terapii stawia ją w roli cenionego sojusznika lekarzy. Wspomagając w procesie decyzyjnym, może skoncentrować się na formalnych aspektach medycznych wyzwań, podczas gdy człowiek-lekarz może przeznaczyć ten czas na obszary wymagające empatii, zrozumienia i indywidualnego podejścia do pacjenta. Ludzkie podejście do drugiego człowieka i aktywne zaangażowanie w kontakt z pacjentami, są niepodrabialne.
Zdolności predykcyjne uczenia maszynowego, umożliwiające identyfikację potencjalnych zagrożeń zdrowotnych, mogą znacząco przyczynić się do prewencji i wczesnej interwencji. Jednak, aby osiągnąć pełny potencjał tych technologii, konieczna jest harmonijna współpraca między sztuczną inteligencją a wiedzą, doświadczeniem oraz empatią profesjonalistów medycznych.
To partnerstwo między technologią a ludzkim doświadczeniem, dzięki któremu opieka zdrowotna stanie się bardziej precyzyjna, dostępna i efektywna, odpowiedzialnie reagując na wspomniane wyzwania przyszłości.
Źródło: Puls Medycyny. Zdjęcie otwierające: fot. obraz wygenerowany za pomocą DALLE-3.
Artykuł Sojusznicy medycyny. Analizujemy wpływ AI na tę dziedzinę nauki pochodzi z serwisu ANDROID.COM.PL – społeczność entuzjastów technologii.