Medycyna odhumanizowana? Sztuczna inteligencja w medycynie – zagrożenia i szanse
Skrót informacji
AI (ang. artificial intelligence), czyli sztuczna inteligencja, to nauka zajmująca się tworzeniem systemów komputerowych, które potrafią wykonywać zadania wymagające ludzkiego myślenia i rozumowania. W ostatnich latach AI zyskało na popularności, w tym w medycynie z kilku powodów. Dzięki postępowi technologicznemu, komputery stały się coraz szybsze i wydajniejsze, umożliwiając przetwarzanie ogromnych ilości danych w krótkim czasie. To pozwala na uczenie i wykorzystanie zaawansowanych modeli sztucznej inteligencji do rozwiązywania problemów medycznych. W dobie cyfryzacji i rosnącej ilości danych medycznych, takich jak elektroniczne zapisy zdrowia czy obrazy medyczne, AI może analizować te dane, aby wykrywać wzorce i wspierać lekarzy w diagnozowaniu czy planowaniu terapii. Uczenie maszynowe, w szczególności metody głębokiego uczenia (ang. deep learning), pozwala na trenowanie modeli AI, które są w stanie nauczyć się rozpoznawania wzorców w danych wejściowych, takich jak obrazy, dźwięki czy teksty. To ułatwia wykorzystanie AI w medycynie, gdzie analiza złożonych danych jest kluczowa. Starzenie się populacji oraz rosnąca liczba przewlekłych chorób generują potrzebę bardziej efektywnej i precyzyjnej opieki zdrowotnej. AI może pomóc w realizacji tych potrzeb poprzez usprawnienie procesów diagnostycznych, monitorowania pacjentów i opracowywania indywidualnych planów leczenia.
Czy AI zastąpi lekarki i lekarzy?
Nie ma wątpliwości, że AI może istotnie zmienić medycynę, ale nie oznacza to, że automatycznie zastąpi lekarki i lekarzy. Empatia i zaufanie jakie stoi u podstawy zdrowych relacji lekarz-pacjent pozostają w domenie człowieka – trudno sobie wyobrazić by mogły zostać zastąpione przez modele matematyczne czy sieci neuronowe. Natomiast zadaniem sztucznej inteligencji jest wspieranie personelu medycznego poprzezusprawnienie diagnozy, leczenia i monitorowania pacjentów. Jednym z przykładów jest wykorzystanie algorytmów głębokiego uczenia (ang. deep learning) do analizy obrazów medycznych w celu wykrywania chorób oczu, takich jak retinopatia cukrzycowa. Tradycyjnie, diagnoza retinopatii cukrzycowej wymaga oceny obrazów siatkówki przez specjalistów - okulistów, co jest czasochłonne i może prowadzić do różnic w ocenach. Badanie opublikowane na łamach JAMA przez Gulshana i współpracowników opisuje opracowanie i walidację algorytmu głębokiego uczenia, który może analizować zdjęcia siatkówki w celu wykrycia retinopatii cukrzycowej. Jak wykazali autorzy algorytm wykazał się wysoką precyzją, porównywalną z oceną specjalistów, a przy tym był znacznie szybszy i tańszy. W efekcie mówimy tu o przyspieszeniu procesu diagnostycznego, wykryciu choroby we wczesnym stadium, a tym samym zwiększeniu szansy na zapobiegnięcie utraty wzroku u pacjentów z retinopatią cukrzycową.
Wykorzystanie AI w codziennej praktyce
Przykładami takich zastosowań są analiza obrazów>
Zagrożenia płynące z AI
Podsumowanie
