Jak sztuczna inteligencja zmienia przemysł medyczny?

Innowacje w medycynie pozwalają na sprawne, a co najważniejsze skuteczne i bezpieczne diagnozowanie i leczenie pacjentów. Jeszcze 100 lat temu wiele chorób było uznawanych za śmiertelne. Dziś są już procedury medyczne pozwalające na poprawę komfortu życia pacjentów najciężej chorych, na leczenie i wyleczenie wielu schorzeń. 

Postęp medyczny wspierany jest obecnie przez nowoczesne technologie, wśród których szczególne miejsce zajmuje sztuczna inteligencja (AI). Takie technologie w istotny sposób zmieniają medycynę, w skali światowej i ogólnopolskiej, co pokazuje raport z 2022 roku "Top Disruptors in Healthcare". Opracowała go m.in. Polska Federacja Szpitali i Koalicja AI w zdrowiu. Raport pod patronatem PARP pokazał, że startupy z sektora medtech stanowią 13 proc. takich podmiotów na polskim rynku. W ubiegłym roku istniało w Polsce około 380 podobnych spółek, które w przeważającej części działały w obszarze onkologii i kardiologii. Statystyki zgromadzone w raporcie pokazały, że należy spodziewać się gwałtownego wzrostu zainteresowania rozwiązaniami medycznymi opartymi na sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym (AI/machine learningu). 

AI i nowe technologie jako takie będą w przyszłości zmieniać zasady działania systemu opieki zdrowotnej. Mogą one ułatwiać diagnostykę i leczenie. 

Dzięki rozwiązaniom informatycznym służącym do komunikacji pomiędzy pacjentami i lekarzami mogą oni pozostawać w stałym kontakcie po wizycie w gabinecie lekarskim. To wszystko za sprawą m.in. sztucznej inteligencji.

Nie jest tak, że roboty wyposażone w AI mają przejąć od lekarzy ich kompetencje – diagnozować i leczyć pacjentów. Mogą przejąć czynności, których wykonanie wymaga analizowania danych, prognozowania przyszłych zdarzeń czy monitorowania stanu pacjenta. AI ma ogromne możliwości, nieograniczoną pamięć i potrafi zapamiętać kartoteki medyczne milionów pacjentów. Spójny system pozwoli porównywać wyniki, wyciągać wnioski i dostarczać je lekarzom, co człowiekowi zajęłoby mnóstwo czasu i opóźniłoby postawienie trafnej diagnozy czy rozpoczęcie leczenia. Pamiętajmy, że opóźnione diagnozowanie zwykle pogarsza rokowania pacjenta. 

AI wyklucza błąd ludzki – człowiek może się pomylić, nie zauważyć pewnych symptomów czy zignorować niektóre wyniki badań. To, co umyka lekarzowi, nie ujdzie uwadze botów. 

W wielu przypadkach musi minąć wiele czasu – tygodni, miesięcy, a nawet lat, by od pierwszych objawów do kolejnych wyników i badań postawić trafną diagnozę. Są choroby, które rozwijają się niepostrzeżenie, a tylko wnikliwe oko doświadczonego lekarza jest w stanie odkryć anomalie, które mogą, choć nie muszą wskazywać na poważne schorzenia. 

Dzięki zastosowaniu rozwiązań AI i maszynowego uczenia można znacznie szybciej gromadzić i przetwarzać dane w ramach algorytmów i systemów IT. Sztuczna inteligencja prowadzi do tego, że lekarz podejmujący decyzje medyczne opiera się lub w najbliższej przyszłości otrzyma wskazówki terapeutyczne – racjonalne, oparte na faktach, które zostały precyzyjnie skalkulowane przez AI. 

Istnieją badania wskazujące, że algorytmy AI prowadzić mogą do znacznej redukcji liczby błędów medycznych dzięki analizie danych pacjenta i porównywaniu różnych trybów terapii z wynikami leczenia milionów innych osób. Poszukiwanie optymalnego trybu leczenia staje się coraz łatwiejsze. 

Prawdziwym wyzwaniem dotyczącym wdrożenia sztucznej inteligencji w medycynie na szeroką skalę jest przekonanie do nowych rozwiązań lekarzy i pacjentów, a także całego środowiska medycznego. Przemysł medyczny jest pozytywnie nastawiony wobec takich nowoczesnych technologii. Z tego względu przemiany w tym zakresie mogą zachodzić sprawniej.

W Unii Europejskiej trwają przygotowania do wdrożenia systemów gromadzących dane medyczne, które będą podstawą do ich analizowania przez AI. Z początkiem maja 2022 roku Komisja Europejska przedstawiła projekt Europejskich Przestrzeni Danych Medycznych, tj. European Health Data Space. Jego celem jest umożliwienie i ułatwienie wymiany danych medycznych do celów wtórnych, czyli m.in. udzielenie wsparcia badań naukowych i dla celów polityki zdrowotnej. 

AI zaczyna być głównym źródłem szeroko rozumianego postępu w naukach medycznych. Jednak są pewne zagrożenia, które ograniczają możliwości wykorzystywania sztucznej inteligencji w większym wymiarze. Wśród nich wymienia się:

• obawy przed bezpieczeństwem danych i prywatności pacjentów,
• niska jakość i ograniczona dostępność danych wykorzystywanych w algorytmach AI,
• stronniczość zbiorów danych,
• bariera w postaci trudności w weryfikowaniu poprawności procesu podejmowania decyzji przez sztuczną inteligencję,
• obawa przed ograniczeniem dostępu do lekarzy – pacjenci boją się, że standardem staną się usługi diagnostyczne i konsultacje świadczone wyłącznie przez boty,
• dylematy etyczne, dotyczące odpowiedzialności zawodowej za błędy medyczne popełnione przez AI. 

Wyzwaniem na przyszłość jest stworzenie odpowiednich ram prawnych dla istnienia i funkcjonowania rozwiązań z zakresu sztucznej inteligencji w medycynie. 

Specjaliści nie mają wątpliwości, że sztuczna inteligencja jest przyszłością przemysłu medycznego. Raport "AI to nie sci-fi" z 2022 roku już opisuje narzędzia wykorzystujące sztuczną inteligencję w polskich placówkach medycznych. 

Oczywiście AI znajduje zastosowanie w medycynie na całym świecie. Odkrywane są nowe, konkretne rozwiązania w tym zakresie, co dzieje się z korzyścią dla pacjentów, placówek medycznych, ich pracowników i dla całego systemu ochrony zdrowia. 

Właściwie błędem jest mówienie, że wkraczamy w erę rewolucji cyfrowej i technologicznej, ponieważ ona już dawno się rozpoczęła, a AI w ochronie zdrowia jest już z powodzeniem wykorzystywane. 

Przykładem zastosowania sztucznej inteligencji w badaniach i analizach medycznych jest dokonanie pełnego odczytu EKG Holter. Gromadzone przez 24 godziny dane dotyczące trybu pracy serca pacjenta zapisywane są w elektronicznej pamięci urządzenia, a następnie zwykle kardiolog musi je przeanalizować. Taka analiza wymaga dużego nakładu czasu i pracy, co opóźnia postawienie właściwej diagnozy. W wielu sytuacjach związanych z diagnostyką chorób, nie tylko kardiologicznych, czas jest kluczowym elementem. Dużą ilość danych może szybko przetworzyć system opierający się na rozwiązaniach z zakresu AI w medycynie. Punkty krytyczne zapisu EKG są rozpoznawane przez niego i zapisywane jako anomalia. Lekarz kardiolog może otrzymać więc do ręki gotową analizę, a do niego pozostawione jest tylko wyciągnięcie właściwych wniosków. 

Nie należy zapominać również o tym, że sztuczna inteligencja stosowana jest także w przesiewowym, wczesnym, nieinwazyjnym wykrywaniu nowotworów piersi. Lekarze – radiolodzy i patomorfolodzy wykorzystują badania obrazowe, których wyniki poddawane są analizie przez odpowiednie algorytmy AI. Prognozują one diagnozę, o czym informował w swoim raporcie Comarch Healthcare. 

Firma Microsoft zaoferowała m.in. rozwiązanie CancerCenter.ai – oprogramowanie do ręcznego skanowania preparatów laboratoryjnych, dające możliwość stworzenia obrazu cyfrowego próbki laboratoryjnej w wysokiej jakości, a przy tym dokonania jej analizy we wsparciu AI. To nie wszystko, co w kontekście wykorzystania sztucznej inteligencji w medycynie oferuje Microsoft. To również iSIL-FFR, czyli nowoczesna, nieinwazyjna metoda pozwalająca na diagnozowanie choroby wieńcowej serca. Opracowana została i wdrożona przez LifeFlow. 

Natomiast firma Abbott stworzyła oprogramowanie Ultreon 1.0, zawierające algorytmy zaprojektowane przez sztuczną inteligencję, służące do automatycznej detekcji zmian uwapnionych w obrębie naczyń wieńcowych. 

W Wielkiej Brytanii powstał na bazie AI robot chirurgiczny nowej generacji – Versisus, wyprodukowany przez firmę CMR Surgical. Również na Wyspach z powodzeniem funkcjonują roboty ortopedyczne Navio oraz Cori firmy Smith&Nephew. 

Czy lekarze mają się czego obawiać ze strony sztucznej inteligencji i botów? Nic podobnego. AI będzie wspierała na wielu różnych polach pracę medyków, ale nie zastąpi jej. Nie ma, przynajmniej na razie, ryzyka tego, że pacjenci będą kontaktować się tylko z botami. Zautomatyzowane mogą być badania i analiza wyników, ale sztuczna inteligencja nie ma cech, które pozwalałyby jej na ograniczenie czy likwidację relacji pomiędzy lekarzem a pacjentem. 

Przemysł medyczny może wiele zyskać na wdrażaniu rozwiązań z zakresu sztucznej inteligencji. Na świecie brakuje pracowników personelu medycznego. Według szacunków poczynionych przez Światową Organizację Zdrowia WHO do 2030 roku będzie brakowało w skali światowej nawet kilku milionów takich specjalistów. Wielu odczuwa syndrom wypalenia zawodowego. Lekarze są przepracowani, co odbija się na jakości udzielanych usług medycznych. To przepracowanie w większości przypadków wynika z tego, że dużo czasu przeznaczają na obowiązki biurowe, kosztem czasu, jaki mogliby poświęcić pacjentom. Można jednak przerzucić odpowiedzialność za analizy wyników, wypełnianie dokumentacji medycznych i tym podobne kwestie na boty. To pozwoli lepiej wykorzystać czas lekarzy.