Sztuczna Inteligencja w Ochronie Zdrowia: Rewolucja, Która Zmienia Przyszłość Medycyny
Sztuczna inteligencja (AI) odgrywa coraz większą rolę w dziedzinie ochrony zdrowia, przynosząc znaczące zmiany w sposób, w jaki prowadzona jest diagnostyka i leczenie pacjentów. W Polsce, w 2024 roku, z technologii AI korzystało już 13,2% szpitali, co oznacza niemal podwojenie tego wskaźnika w porównaniu do roku poprzedniego, według danych Centrum e-Zdrowia. To przełomowe podejście przynosi nowe możliwości w diagnostyce obrazowej oraz laboratoriach, a także przyspiesza rozwój nowych leków. Kluczowym aspektem skuteczne wdrożenia tych rozwiązań jest dostęp do szerokiej bazy danych.
Przykłady zastosowania sztucznej inteligencji w medycynie można znaleźć na wielu polach. Adam Krenke, dyrektor ds. strategii w Roche Polska, zwraca uwagę na praktyczne zastosowanie AI w systemie ochrony zdrowia. Zauważa, że wykorzystanie AI w diagnostyce oraz wspieraniu lekarzy staje się codziennym elementem pracy. „Widzimy wiele zastosowań, które pomagają zarówno pacjentom, jak i lekarzom, zwłaszcza na etapie diagnostyki”, podkreśla.
AI w Diagnostyce: Skrócenie Czasu Diagnozy i Wdrożenia Terapii
W badaniach Centrum e-Zdrowia szczególną rolę AI odgrywa w analizie tomografii komputerowej, gdzie wspiera radiologów w podejmowaniu decyzji klinicznych. Dzięki zastosowaniu algorytmów czas postawienia diagnozy znacząco się skraca, co przekłada się na szybsze rozpoczęcie właściwego leczenia. Z wdrażaniem technologii AI można się spotkać także poza szpitalami. Około 4,7% wszystkich podmiotów leczniczych w Polsce korzysta z narzędzi wspomagających obsługę pacjentów, takich jak chatboty czy analiza danych z elektronicznej dokumentacji medycznej. Choć postępy są zauważalne, to ich zakres wciąż pozostaje ograniczony, zwłaszcza w mniejszych placówkach.
Pomoc w Podejmowaniu Decyzji Medycznych i Prognozowaniu Stanu Pacjenta
Eksperci podkreślają, że sztuczna inteligencja nie zastąpi lekarzy, ale z pewnością stanie się ich niezastąpionym wsparciem. AI może przewidywać pogorszenie stanu zdrowia pacjenta, analizować interakcje między lekami oraz pomagać w komunikacji z pacjentami. Aby możliwości te stały się rzeczywistością, konieczna jest bliska współpraca pomiędzy środowiskiem naukowym, klinicznym i technologicznym. Roche rozwija koncepcję „Lab in the Loop”, gdzie dane zbierane z badań laboratoryjnych i klinicznych są wykorzystywane do trenowania modeli AI, które wspierają opracowywanie nowych leków. Algorytmy te pomagają wskazać kolejne kroki w eksperymentach, co znacząco przyspiesza proces odkrywania nowych terapii.
Wyzwania w Procesie Odkrywania Nowych Leków
Złożoność procesu tworzenia nowego leku, który trwa zwykle ponad dekadę i wiąże się z ogromnymi kosztami, jest niezwykle wysoka. Adam Krenke zaznacza, że ludzki organizm składa się z około 37 bilionów komórek, a każda z nich może reagować na różne sposoby. „Liczba kombinacji, które mogą pójść nie tak, jest niewiarygodnie duża”, wyjaśnia. Dzięki sztucznej inteligencji możliwe staje się jednak nie tylko szybsze identyfikowanie potencjalnych cząsteczek, ale także trafniejsze przewidywanie reakcji pacjentów na leczenie, co zwiększa szanse na skuteczne terapie w obszarach jak onkologia, neurologia czy choroby autoimmunologiczne.
Dane jako Klucz do Sukcesu AI
Reprezentatywność danych, na których uczą się algorytmy AI, odgrywa kluczową rolę w ich skuteczności. Adam Krenke zwraca uwagę na znaczenie gromadzenia danych polskich pacjentów w bezpieczny, zanonimizowany sposób. Podejście takie pozwala na lepsze odwzorowanie lokalnych specyfik i zwiększa jakość wyników. Większość danych, na których trenowane są globalne algorytmy, pochodzi w tej chwili z populacji amerykańskiej oraz zachodnioeuropejskiej, dlatego tak istotne jest, aby dołączyć zanonimizowane dane z polskich szpitali. W polskich ośrodkach akademickich i klinicznych trwają już projekty związane z AI, takie jak Uniwersyteckie Centrum Kliniczne w Gdańsku czy Gdański Uniwersytet Medyczny, co stwarza środowisko dla innowacyjnych rozwiązań.
Innowacyjne Wydarzenia Wspierające Rozwój AI w Medycynie
Eventy takie jak Poland Healthcare Datathon 2025 są doskonałą okazją do rozwoju innowacyjnych narzędzi w medycynie. Uczestnicy, złożeni z przedstawicieli świata nauki, lekarzy oraz inżynierów, mogą razem wypracowywać nowe rozwiązania i testować je na rzeczywistych danych klinicznych. W ramach takich wydarzeń zaplanowano LLM-a-thon, który zajmował się oceną dużych modeli językowych w kontekście danych medycznych, co stanowi ważny krok w kierunku efektywnego wykorzystania AI w ochronie zdrowia.
Przykład Wdrożenia AI w Codziennej Praktyce Medycznej
W Uniwersyteckim Centrum Klinicznym oraz Gdańskim Uniwersytecie Medycznym trwa testowanie systemu AdmedVoice, który automatyzuje proces zbierania informacji od pacjentów. W trakcie wizyty lekarz nie musi już zajmować się wypełnianiem formularzy czy wystawianiem recept, co pozwala mu na skoncentrowanie się na pomocy pacjentowi. Podobne innowacyjne systemy mogą być wykorzystywane także na salach operacyjnych, gdzie automatyzacja dokumentacji pacjenta sprzyja oszczędności czasu oraz poprawie jakości świadczonej opieki.
Monitoring Pacjentów w Sytuacjach Kryzysowych
Rozwiązania związane z Internetem Rzeczy (IoT) również odgrywają coraz ważniejszą rolę w monitorowaniu pacjentów. Przykładowo systemy takie mogą realnie monitorować parametry pacjenta i jego położenie w oddziale ratunkowym, co zapobiega sytuacjom, gdzie pacjent nieoczekiwanie opuszcza oddział. Dariusz Szplit, kierownik Działu Innowacji, Analityki i Wdrożeń Technologii Medycznych w UCK w Gdańsku, zauważa, że w obszarze polipragmazji, czyli stosowania wielu leków przez pacjentów, AI może skutecznie wspierać analizę danych i udokumentowanie, jakie leki pacjenci przynoszą ze sobą do szpitala, a jakie przyjmują w placówce.
Przyszłość AI w Ochronie Zdrowia
Rozwój sztucznej inteligencji w medycynie otwiera nowe horyzonty. Dzięki współpracy między nauką, medycyną i technologią możemy osiągnąć wymierne rezultaty w diagnostyce oraz terapii. Inicjatywy takie jak Datathon nie tylko sprzyjają testowaniu algorytmów na rzeczywistych danych, ale także przyczyniają się do wypracowywania skutecznych rozwiązań, które mogą zrewolucjonizować funkcjonowanie szpitali. Sztuczna inteligencja nie zastąpi lekarzy, lecz stanie się niezwykle cennym narzędziem, które wspiera ich pracę i umożliwia lepszą opiekę nad pacjentem.
W miarę jak AI staje się integralną częścią systemu ochrony zdrowia, niezaprzeczalnie przyczynia się do zwiększenia efektywności, jakości oraz bezpieczeństwa opieki medycznej. Przyszłość medycyny z pewnością będzie w dużej mierze kształtowana przez inteligentne technologie, które otworzą nowe możliwości przed pacjentami oraz lekarzami na całym świecie.
Źródło: Agencja Informacyjna NEWSERIA
