Sztuczna inteligencja w medycynie: zastosowanie

Sztuczna inteligencja wdrażana jest w różnych obszarach. Odgrywa ważną rolę w cyberbezpieczeństwie, produkcji, edukacji i logistyce. Wielu ekspertów twierdzi, że będzie w coraz większym stopniu stosowana w medycynie, zwłaszcza w zadaniach związanych z diagnozą i zaleceniami dotyczącymi leczenia, zaangażowaniem pacjentów i czynnościami administracyjnych pracowników służby zdrowia.

Czym jest sztuczna inteligencja w medycynie?

AI w medycynie odnosi się do wykorzystania technologii sztucznej inteligencji/zautomatyzowanych procesów w diagnostyce i leczeniu pacjentów. Można ją zastosować do gromadzenia danych, przetwarzania i analizy wyników i monitorowania pacjenta. Ułatwia również przygotowanie i wprowadzenie odpowiedniej metody leczenia.

Główny trend w medycynie dotyczący sztucznej inteligencji polega na wykorzystaniu głębokiego uczenia w diagnostyce onkologicznej. Może odegrać równie ważną rolę w obszarze ochrony zdrowia. Aplikacje mogą gromadzić niezbędne informacje, a następnie przetwarzać i dostosować zalecenia do stylu życia pacjenta. 

Jak się uczy sztuczna inteligencja?

Istnieje wiele różnych algorytmów, które mogą się uczyć na podstawie danych. Większość zastosowań sztucznej inteligencji w medycynie odczytuje jako dane wejściowe liczby (takie jak tętno lub ciśnienie krwi) lub obrazy (rezonansu magnetycznego lub próbek tkanki biopsyjnej). Następnie algorytmy uczą się na podstawie danych i opracowują prawdopodobieństwo lub klasyfikację. Mogą na przykład sprawdzić, jakie jest prawdopodobieństwo wystąpienia zakrzepu, biorąc pod uwagę tętno i ciśnienie krwi pacjenta. Postępy w mocy obliczeniowej w połączeniu z ogromnymi ilościami danych generowanych w systemach opieki zdrowotnej sprawiają, że wiele problemów klinicznych dojrzewa do zastosowania sztucznej inteligencji. 

Wykrywanie chorób

Oprogramowanie oparte na sztucznej inteligencji może stwierdzić, czy pacjent ma daną chorobę, zanim jeszcze pojawią się widoczne objawy. W swoich najnowszych badaniach Google udowadnia, że sieć neuronową można wyszkolić do wykrywania symptomów raka płuc wcześniej i szybciej niż przeszkoleni radiologowie. Chociaż program wymaga walidacji na większej grupie odbiorców i przejścia dodatkowych testów, sam pomysł już teraz wzbudza spore zainteresowanie.

Klasyfikacja chorób

Możliwość analizy obrazów i rozpoznawania wzorców dzięki technologiom głębokiego uczenia otwiera drogę do tworzenia algorytmów, które pomogą lekarzom szybciej i dokładniej diagnozować określone choroby. Co więcej, wspomniane algorytmy ciągle się uczą, by stawiać trafne diagnozy. Oprogramowanie oparte na sztucznej inteligencji może dokładnie wykrywać objawy określonej choroby, biorąc pod uwagę wyniki rezonansu magnetycznego, prześwietlenia i tomografii komputerowej. Istnieją już rozwiązania, które wykorzystują sztuczną inteligencję do diagnostyki raka poprzez przetwarzanie zdjęć zmian skórnych. Stosując wspomniane narzędzia, specjaliści mogą dopasować metodę leczenia do pacjenta.

Co ważne sztuczna inteligencja w medycynie ułatwi też lekarzom podjęcie właściwej decyzji. Pozwoli szybko przetworzyć ogromne ilości danych i zapewni całościowe zrozumienie stanu zdrowia pacjenta.