Kurier Krakowski

Tag: Roche

  • Sztuczna inteligencja w polskim systemie ochrony zdrowia: nowoczesne technologie w diagnostyce i terapii

    Sztuczna inteligencja w polskim systemie ochrony zdrowia: nowoczesne technologie w diagnostyce i terapii

    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

  • „Sztuczna inteligencja w medycynie: Jak modele językowe wspierają pacjentów i lekarzy”

    „Sztuczna inteligencja w medycynie: Jak modele językowe wspierają pacjentów i lekarzy”

    Sztuczna inteligencja w medycynie: Przyszłość pacjentów i wyzwań zdrowotnych

    W obliczu dynamicznego rozwoju technologii, sztuczna inteligencja oraz duże modele językowe (LLM) stają się coraz bardziej powszechne w kontekście medycyny. Pacjenci zyskują nowe możliwości, korzystając z narzędzi AI do uzyskiwania informacji, co w efekcie wpływa na ich przygotowanie do wizyt lekarskich oraz zrozumienie złożonych terminów medycznych. Warto jednak zauważyć, że ta innowacja niesie ze sobą również poważne ryzyka, które wymagają odpowiedniego nadzoru oraz przemyślanych ram ochronnych.

    Coraz częstsze użycie AI przez pacjentów

    Zjawisko korzystania z narzędzi opartych na sztucznej inteligencji wśród pacjentów staje się nie tylko trendem, ale wręcz normą. Często wykorzystywane są w celu interpretowania wyników badań, przygotowywania się do wizyt lekarskich czy poszukiwania dostępnych terapii. Dzięki AI, pacjenci mogą przetłumaczyć skomplikowane terminy medyczne na bardziej zrozumiały język, co ułatwia im nawigację w świecie zdrowia. Jednak, jak podkreśla ekspertka Natalia Baranowska z Roche, pacjenci nie zawsze są świadomi ograniczeń tych narzędzi, co może prowadzić do nieporozumień. Modele AI często mają tendencję do dostarczania błędnych informacji, a ich użytkownicy mogą nie zdawać sobie sprawy z tego, że narzędzia te nie potrafią przyznać się do braku wiedzy w danym zakresie.

    Potencjał i wyzwania rynku AI w medycynie

    Z danych wynika, że rynek sztucznej inteligencji w medycynie rośnie w zastraszającym tempie. Badania Ipsos pokazują, że 31% konsumentów korzysta z generatywnej AI w kwestiach zdrowotnych. Także w praktyce lekarskiej zauważalne jest jej zastosowanie: 20% brytyjskich lekarzy rodzinnych wspiera swoje diagnozy i dokumentację przy użyciu tego typu technologii. Kluczowym atutem AI jest możliwość uproszczenia specjalistycznego żargonu, co pozytywnie wpływa na dostępność informacji dla pacjentów.

    Niemniej jednak, narzędzia te nie są wolne od błędów. Możliwość generowania sprzecznych z wiedzą medyczną treści przez modele AI rodzi poważne obawy. Jak zauważają eksperci, to, na jakich zbiorach danych wyrabiają się modele, ma istotny wpływ na jakość ich odpowiedzi. Obecne zastosowania technologii akcentują zatem potrzebę ostrożnego i krytycznego podejścia do informacji uzyskiwanych przy pomocy AI.

    Inicjatywy na rzecz bezpiecznego rozwoju AI w medycynie

    W obliczu rosnącego znaczenia sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej inicjatywy, takie jak Healthcare Datathon, zyskują na znaczeniu. Stanowią one platformę, gdzie lekarze, pacjenci, badacze i specjaliści mogą wspierać się nawzajem w testowaniu możliwości sztucznej inteligencji w kontekście ochrony zdrowia. Spotkania tego typu pozwalają na odkrywanie potencjału AI, a także na analizowanie jego ograniczeń w praktyce klinicznej. Dzięki współpracy przedstawicieli różnych środowisk możliwe jest szersze spojrzenie na zastosowanie technologii w medycynie, co z kolei prowadzi do bardziej przemyślanych decyzji.

    Szkolenie i edukacja jako kluczowy element

    Healthcare Datathon nie jest jedynie wydarzeniem technologicznym, ale również formą edukacji, która ma na celu wykształcenie umiejętności krytycznego myślenia wśród uczestników. Uczestnicy uczą się, jak oceniać mocne i słabe strony narzędzi AI. Jest to niezwykle ważne, zwłaszcza w kontekście zróżnicowania dostępu do opieki zdrowotnej w Polsce. W kraju, gdzie do 2026 roku może być przeznaczone nawet 400 mln dolarów na rozwój technologii cyfrowych, sztuczna inteligencja może odegrać kluczową rolę w ułatwieniu dostępu do diagnostyki i terapii.

    Nierówności w dostępie do opieki zdrowotnej

    Polska boryka się z problemem nierównomiernego dostępu do opieki zdrowotnej – na 1000 mieszkańców przypada zaledwie 3,4 lekarza, co jest poniżej średniej OECD. Sytuacja ta jest szczególnie niepokojąca na terenach wiejskich, gdzie braki kadrowe są wyjątkowo widoczne. Zastosowanie sztucznej inteligencji może zminimalizować te problemy poprzez identyfikację obszarów, gdzie zasoby są szczególnie potrzebne, a także poprzez usprawnienie komunikacji między pacjentem a specjalistą.

    Rola AI w edukacji zdrowotnej

    Ze względu na istotne różnice w poziomie edukacji i dostępie do informacji, AI może pełnić rolę „tłumacza” medycznego, upraszczając skomplikowane terminologie oraz zwiększając ogólną świadomość zdrowotną społeczeństwa. Jak pokazują wyniki badań, niemal 40% dorosłych Polaków ma trudności z czytaniem ze zrozumieniem, co stanowi poważne wyzwanie w kontekście komunikacji zdrowotnej. W obliczu tych faktów wykorzystanie AI jako narzędzia do uproszczenia przekazu medycznego staje się jeszcze bardziej aktualne.

    Prewencja i AI w opiece zdrowotnej

    Eksperci podkreślają, że kluczowym elementem skutecznej opieki zdrowotnej jest prewencja. Dzięki AI można zdobyć większe zrozumienie czynników wpływających na zdrowie, co może prowadzić do zmiany zachowań zdrowotnych i redukcji ryzyka wystąpienia chorób. Stosowanie sztucznej inteligencji w analizie danych pozwala na szybsze i bardziej efektywne diagnozowanie oraz leczenie, co poprawia komfort pacjentów i ich dostęp do opieki zdrowotnej.

    Regulacje prawne i przyszłość AI w medycynie

    Rozwój sztucznej inteligencji w medycynie nie może odbywać się w próżni. Dlatego niezmiernie istotne jest wprowadzenie odpowiednich ram prawnych, które umożliwią bezpieczne korzystanie z tej technologii. Z dniem 2024 roku w Unii Europejskiej wejdą w życie przepisy dotyczące sztucznej inteligencji, które nałożą szczególne wymogi na systemy uznawane za wysokiego ryzyka, takie jak AI wykorzystywana w wyrobach medycznych. Dodatkowo, od marca 2025 roku na terenie europejskim zacznie funkcjonować Europejska Przestrzeń Danych Zdrowotnych (EHDS), która ma za zadanie ułatwić bezpieczną wymianę danych medycznych.

    Podsumowanie

    Sztuczna inteligencja w medycynie to temat, który wymaga nie tylko innowacyjnych rozwiązań, ale także odpowiedzialności ze strony wszystkich zainteresowanych stron. Zachowanie równowagi pomiędzy korzystaniem z nowoczesnych narzędzi a ochroną pacjentów przed potencjalnymi zagrożeniami jest kluczowe dla przyszłości stereoty i rozwoju usług zdrowotnych. Tylko w ten sposób możemy wykorzystać potencjał AI w sposób bezpieczny i efektywny, z korzyścią dla każdego pacjenta.

    Źródło: Agencja Informacyjna NEWSERIA