Inteligenta Artificiala a ajuns sa fie folosita in toate domeniile posibile. Medicina nu putea ramane indiferenta la ajutorul pe care il poate oferi AI-ul, asa ca a inceput sa fie tot mai interesata de ea si a pus-o la treaba. In medicina, AI-ul se foloseste de regula la diagnosticare si la planificarea tratamentului.
Oferind diagnosticare mai rapida si mai eficienta vei avea un management mai usor al sistemului medical, se va ajunge rapid la automizarea unor procese, administrarea va fi mai simpla, iar cei care vor avea cel mai mult de castigat sunt pacientii.
Dar cum are loc diagnosticarea prin intermediul AI-ului? Foarte simplu. Se folosesc algoritmi complecsi pentru analiza datelor pacientilor, radiografii, imagini, rezultate analize, EEG, ECG si multe alte tipuri de date si detalii pentru a asista la punerea unui diagnostic corect.
Unde ar putea fi de folos cel mai mult AI-ul? La stocarea si analizarea datelor medicale ale pacientilor, la datele genetice, la senzorii portabili. Toate datele colectate vor fi oferite imediat medicilor si puse in context in asa fel incat pacientul sa aiba parte de o diagnosticare cat mai buna indiferent de ce tip de afectiune sufera. Evident ca nu te bazezi doar pe Inteligenta Artificiala, adaugi experienta si expertiza ta, evaluarea ta si ceea ce iti spune intuitia bazata pe date medicale concrete la care ai acces.
La baza algoritmilor Inteligentei Artificiale utilizati la diagnosticare in medicina se afla limbajul masina, ML-ul. Se poate antrena astfel inteligenta artificiala cu baze uriase de date pentru a descoperi tendinte si relatii intre anumite date care ar putea duce la diagnosticare precisa. Algoritmii DL, Deep Learning, au transformat total analiza radiografiei medicale si imagisticii medicale prin imbunatatirea identificarii tumorilor, categorizare si clasificare eficienta. Algoritmii DL pot combina si alte tipuri de date, texte, informatie genetica, radiografii si rezultate CT, RMN pentru a avea o analiza si mai detaliata.
Interesant este ca algoritmii AI pot sa gaseasca asocieri la care nici nu te gandesti intre date, biomarkeri, riscuri asociate cu anumite boli pe care tu, ca medic, s-ar putea sa nu le poti vedea de prima data. Sunt luati in considerare mai multi factori simultan, deci diagnosticarea e mai precisa si strategiile pentru tratamentele individualizate sunt mult mai usor de implementat.
Studiile au aratat ca AI-ul poate localiza cu precizie tumorile, anomaliile, alte probleme medicale grave cu ajutorul imagisticii medicale, putand, in acelasi timp, clasifica tumorile descoperite, oferi informatii despre dezvoltarea lor si despre potentialele metastaze.
Daca mai folosim si dispozitive smart si datele culese de acestea sunt trecute prin algoritmi si Inteligenta Artificiala vor putea prinde din timp orice fel de semnale ale corpului nostru legate de o posibila afectiune mai serioasa. Factorii genetici sunt corelati cu stilul de viata, efecte ale mediului inconjurator asupra organismului uman, istoricul medical.
Pacientii pot sa faca niste alegeri informate mai departe si sa inceapa sa se trateze sau sa isi faca alte analize. Luand in considerare genetica personalizata, rezultatele medicale si analizele facute, datele puse la dispozitie, AI-ul poate permite medicului sa personalizeze orice fel de investigatii ulterioare si tratamente la care nu s-ar fi gandit in lipsa ei.
Diagnosticul diferential poate fi foarte dificil si e un mare consumator de timp, e foarte dificil sa gasesti imediat cauza probabila a unei boli doar pe baza simptomatologiei prezentate si observate. Cand ai AI-ul care isi sugereaza diagnosticari si diagnostic cat mai clar si eficient, corect conform tendintelor si datelor stiintifice diagnosticul diferential devine, dintr-odata mai usor. Se reduce numarul de diagnostice si se ajunge rapid la diagnosticul cel mai probabil cu ajutorul estimarilor bazate pe probabilitate si cu ajutorul unor analize pe care doar AI-ul le poate face.
Plus ca ai monitorizare la distanta si asistenti virtuali care sunt mereu aproape de pacienti si pot simplifica interactiunea ulterioara cu medicul specialist pentru diagnosticare, pot trimite pacientul la medic mai rapid.
Intotdeauna trebuie sa te asiguri ca sistemele bazate pe AI in medicina ofera transparenta, claritate in privinta proceselor din spatele diagnosticarii. Pacientii vor primi mereu informatii corecte, concrete despre folosirea AI-ului in diagnosticare si tratamente pentru a lua de fiecare data decizii informate si obiective.
Si pentru ca se lucreaza cu date sensibile va fi nevoie de masuri de protectie a datelor personale, anonimizare, criptare, stocare privata, sisteme de securitate de ultima generatie. Orice pacient trebuie sa fie informat despre folosirea datelor sale personale sau medicale si doar daca se da acordul explicit se merge mai departe cu diagnosticarea bazata pe AI si datele personale prelucrate. Inca un aspect important legat de Inteligenta Artificiala in diagnosticare: pe langa transparenta trebuie sa dovedesti oricand responsabilitatea, securitatea datelor, verificarea algoritmului si evaluarea continua a performantei sistemelor AI.
Limitarile AI-ului in diagnosticare sunt evidente. Pe langa problema datelor personale mai e si problema erorilor analitice si tehnice. Sunt deja ingrijorari legate de calitatea datelor furnizate de AI in medicina, de inteligibilitatea sistemelor AI si de interactiunea cu sistemele medicale folosite in prezent. Calitatea datelor conteaza in prima faza, fara un control strict al calitatii informatiilor procesate de AI degeaba vrei sa ai diagnosticare precisa.
Multe tipuri de algoritmi AI, inclusiv modelele Deep Learning, functioneaza fix ca niste cutii negre, logica predictiilor lor fiind imposibil de inteles. Diagnosticarea oferita de AI trebuie sa aiba in spate argumente si justificari venite din partea medicilor cu experienta care apeleaza la ea daca se doreste un diagnostic clar si corect, pe care pacientul sa se poata baza. Integrarea AI in sistemele medicale moderne este dificila din cauza formatelor datelor care sunt diferite, legilor care guverneaza diferite sisteme medicale, sistemelor in sine.
Cercetatorii si medicii se concentreaza acum pe gasirea unor abordari compatibile, standardizari de formate, transfer de date cat mai eficient pentru integrarea AI in sistemele medicale performante deja existente. Colaborarea intre expertii IT, medici si dezvoltatorii AI este imperioasa. Studiile viitoare finantate cat mai bine si mai des, inovatiile, colaborarea reala intre specialisti cu experienta, toate vor duce cu siguranta la integrarea perfecta a AI-ului in diagnosticarea medicala a viitorului.
Se va putea prezice cu usurinta si intui „informat” cum va reactiona un pacient la anumite terapii, tratamente, ceea ce e un pas urias in medicina. Se imbunatatesc planurile de tratament, se reduc erorile clinice, se imbunatateste acuratetea diagnosticarii.
Inovatii precum Deep Learning Avansat, procesarea limbajului natural, recunoasterea imaginilor, toate contribuie la dezvoltarea de modele mai avansate de AI. Ele vor combina datele din surse multiple, date de la senzori in timp real si istoric medical, imagistica medicala ca sa ofere analize pe care in conditii normale nu le-ai fi avut la indemana. Combinarea cu ceasuri si bratari inteligente cu multi senzori, cu roboti, cu IoT, Internet of Things si diverse gadgeturi va duce la transformarea completa a serviciilor medicale si va influenta in bine monitorizarea proactiva, personalizata si constanta pentru fiecare pacient in parte.