W przyszłości twojego lekarza może zastąpić sztuczna inteligencja

Od potężnych algorytmów diagnostycznych po precyzyjnie dostrojone roboty chirurgiczne. Bez wątpienia sztuczna inteligencja znalazła już swoje miejsce w różnych dziedzinach medycyny. Chociaż wciąż we wczesnym stadium rozwoju, jest już tak samo zdolna (jeśli nie bardziej) jak lekarze w diagnozowaniu pacjentów. Przykłady, w których sztuczna inteligencja może przewyższać ludzkich lekarzy w diagnozowaniu, jest całkiem sporo i cały czas się mnożą. Oto niektóre z nich.

Sprzęt i urządzenia medyczne

Na Uniwersytecie Harvarda naukowcy stworzyli „inteligentny” mikroskop, który może wykryć potencjalnie śmiertelne zakażenia krwi. Urządzenie wspomagane jest sztuczną inteligencją i zostało przetestowane na serii 100 000 zdjęć zebranych z 25 000 preparatów potraktowanych wcześniej barwnikiem, aby bakterie były lepiej widoczne. System AI przesortował bakterie z 95-procentową dokładnością.

Badanie przeprowadzone przez Uniwersytet Showa w Yokohamie w Japonii wykazało, że nowy sprzęt endoskopowy wspomagany komputerowo może ujawnić oznaki potencjalnie rakowatych narośli w okrężnicy z 94-procentową dokładnością.

Kolejny przykład to urządzenie medyczne o nazwie Watson od firmy IBM. Kiedy należało przeanalizować dane genetyczne komórek nowotworowych, ludzcy eksperci potrzebowali około 160 godzin na zapoznanie się i przedstawienie zaleceń dotyczących leczenia na podstawie wyników badań. Watson potrzebował zaledwie dziesięciu minut na udzielenie tego samego rodzaju porady.

BigData w diagnostyce

Najlepiej sztuczna inteligencja radzi sobie w przypadkach, które wymagają szybkiej oceny sytuacji, na przykład w celu określenia, czy zmiana jest rakowa. W jednym z wyników badań opublikowanym w grudniu 2017 r. w JAMA, algorytmy głębokiego uczenia się były w stanie lepiej zdiagnozować przerzutowy rak piersi niż ludzcy radiolodzy znajdujący się pod silną presją czasu. Podczas gdy radiolodzy zajmujący się pacjentem dobrze radzą sobie, gdy mają nieograniczony czas na przeglądanie wyników badań, w praktyce szybka diagnoza może decydować o życiu lub śmierci.

Sztuczna inteligencja jest prawdopodobnie najbardziej przydatna w analizowaniu ogromnych baz danych, które dla ludzi byłyby zbyt przytłaczające. Lekarze są już przeciążeni obowiązkami klinicznymi i administracyjnymi, a sortowanie ogromnej ilości danych jest często zadaniem zniechęcającym, a nawet niemożliwym do wykonania.

Szczególnie problematyczne jest to w dynamicznie rozwijającej się dziś medycynie precyzyjnej. W celu wypełnienia tej luki stworzony został Human Diagnosis Project (Human Dx), który łączy uczenie maszynowe z medycznym „BigData”. Organizacja zbiera dane od 500 instytucji medycznych z ponad 80 krajach, aby stworzyć system, za pomocą którego lekarze czy badacze naukowi będą mieli dostęp w celu podejmowania bardziej świadomych decyzji.

Dzięki wdrożeniu technologi medycznych lekarze staną się bardziej ludzcy

Dla otwartych, myślących przyszłościowo lekarzy, projekt typu Human Dx paradoksalnie pozwoli im spędzić mniej czasu z technologią. Zostało dobrze udokumentowane, że ponad 50 procent czasu lekarze spędzają przed ekranem komputera. Sztuczna inteligencja może dać lekarzom więcej czasu, na bardzo ważny kontakt z pacjentem poprzez odciążenie ich od zadań administracyjnych. Algorytmy i uczenie maszynowe niekoniecznie muszą oznaczać ich zastąpienie, lecz optymalizację i poprawę ich wydajności.

Artykuł opracowany na podstawie https://futurism.com/ai-medicine-doctor/

 

 

Daj znać, jeśli spodobał Ci się artykuł oraz napisz komentarz, aby czytelnicy mogli poznać Twoją opinię.