Tech Life2023.07.19 5 min. czytania
Sztuczna inteligencja ratuje życie, czyli jak AI rewolucjonizuje medycynę
Sztuczna inteligencja, na skutek udostępnienia ChatGPT, w ostatnim czasie stała się jednym z najgorętszych „buzzwordów” w świecie technologii, ale nie tylko. Omawia się wykorzystanie możliwości AI w celach profesjonalnych w praktycznie każdej branży. Z jednej strony pojawiają się głosy pełne entuzjazmu mówiące o korzyściach czy możliwościach, z kolei z drugiej strony wspomina się o zagrożeniach spowodowanych brakiem kontroli nad „maszyną” lub jej wpływem na rynek pracy. Dla przykładu, w medycynie ochrona zdrowia czy ratowanie życia stanowi najistotniejszą kwestię, gdzie aspekty takie jak braki kadrowe, wysokie koszty lub szybkość działania są niezwykle istotne pod każdą szerokością geograficzną. Niemniej jednak AI już dziś jest wykorzystywane w branży healthcare lub prace nad jej wdrożeniem są na bardzo zaawansowanym poziomie. W poniższym artykule opiszę kilka takich obszarów, bazując na własnych doświadczeniach.
Efektywniejsza diagnostyka
Zgodnie z szacunkami World Health Organization blisko 15 mln zgonów rocznie na całym świecie spowodowane jest opóźnioną lub nieprawidłową diagnozą. AI daje lekarzom wgląd do coraz większej ilości informacji dotyczących pacjenta, takich jak wyniki badań, historia choroby, wyniki testów laboratoryjnych. Zastosowanie algorytmów sztucznej inteligencji w diagnostyce pozwala również na rozpoznawanie i analizę obrazów medycznych, przykładowo tomografii komputerowej (CT), rezonansu magnetycznego (MRI) lub może stanowić pomoc przy rozpoznawaniu chorób, m.in. nowotworów czy chorób układu krążenia.
Dlatego w Billennium powołaliśmy specjalny zespół Billennium Healthcare, który wspólnie z naukowcami z Uniwersytetu Medycznego oraz z Uniwersytetu Marii Curie-Skłodowskiej w Lublinie dąży do opracowania modelu wykorzystującego sztuczną inteligencję razem z machine learningiem w diagnostyce nowotworów mózgu oraz nowotworów piersi. Przypadków użycia na całym świecie jest oczywiście znacznie więcej, a aktualnie opracowywanym rozwiązaniem jest np. wsparcie lekarzy w szybkiej diagnostyce raka skóry. Co ciekawe, również Polscy naukowcy mają swój udział w tym przedsięwzięciu.
Nie należy jednak zapominać, że używanie tej potężnej technologii wiąże się również z pewnymi wyzwaniami. Takie kwestie jak rozproszenie danych pacjentów po różnych ośrodkach, które nie są ze sobą połączone, regulacje prawne, strona techniczna to tylko niektóre aspekty, z którymi trzeba się zmierzyć. Niemniej już dziś wyniki prac, które przedstawiają różnorodne podmioty opracowujące wykorzystanie narzędzi opartych na AI oraz wspierających diagnostykę, są niezwykle obiecujące.
Należy pamiętać, że aby przyspieszyć proces wykrywania chorób, a w efekcie zwiększyć szansę na pełne wyleczenie, systemy oparte na AI należy jeszcze bardziej zasilić oraz wytrenować poprzez wprowadzenie bardziej zaawansowanych architektur. Sprawi to, że ich efekty będą dużo dokładniejsze (mimo to już dziś ich skuteczność jest większa niż doświadczonych specjalistów).
Szybsza pomoc rannym i poszkodowanym
Kolejnym przypadkiem zastosowania sztucznej inteligencji w branży healthcare to jej wykorzystanie w procedurach segregacji rannych w wypadkach. Te pozwalają na szybką pomoc osobom, które jej najbardziej potrzebują, w zależności od stopnia obrażeń lub rokowań – tzw. triaż medyczny. W Polsce najpopularniejszym takim systemem jest S.T.A.R.T., a na świecie funkcjonuje jeszcze kilka innych tego typu systemów. Tutaj zadaniem AI ma być dużo szybsze i dokładniejsze oszacowanie jakie przypadki wymagają najpilniejszej pomocy oraz jak najefektywniejsze zarządzanie ruchem karetek służb ratunkowych.
Wszystko po to, aby ocalić jak największą liczbę poszkodowanych w konkretnym wypadku. Nie zmienia to oczywiście faktu, że na końcu łańcucha decyzyjnego zawsze stoi człowiek. Jednak nie należy zapominać, że to właśnie m.in. czynniki ludzkie powodują to, że tradycyjne systemy nie funkcjonują w taki sposób, w jaki byśmy chcieli. W Stanach Zjednoczonych już funkcjonuje taki system oparty o algorytmy sztucznej inteligencji. Jego zadaniem jest sortowanie różnych informacji, które zapisane są jako tekst i liczby oraz analizowanie sentymentu. Jest on przeprowadzany w oparciu o ten sam zestaw informacji, jak również o analizy nagrań głosowych. Tak zaprojektowany mechanizm przekazuje niezbędne informacje do zespołu ratunkowego oraz usprawnia proces podejmowania decyzji.
Pamiętajmy, że procesy sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, w ramach analogicznych procesów, nie muszą zawężać się tylko do opisanego przypadku. Podobne rozwiązania mogą służyć również jako wsparcie w placówkach medycznych, zarówno jako pomoc w działaniach na miejscu – w nagłych przypadkach, jak również w planowaniu prac w ośrodku.
Zarządzanie zasobami
Wykorzystywanie AI w zarządzaniu zasobami materiałowymi i w optymalizacji łańcucha dostaw asortymentu medycznego to kolejny intrygujący przypadek, któremu warto się bliżej przyjrzeć. Zaplanowanie i wykonanie skomplikowanej operacji stanowi nie lada proces do zaprojektowania, przez co dana placówka musi dysponować odpowiednimi narzędziami, lekami oraz innymi materiałami medycznymi. Oczywiście spora część z nich jest bardzo kosztowna, a na różnych etapach istnieje prawdopodobieństwo, że te… mogą się gdzieś zapodziać. Dla przykładu wiertło stosowane przy zabiegach ortopedycznych kosztuje blisko 1 500 USD. W tej samej chwili może odbywać się inna, równie pilna, operacja, a personel może źle zaplanować zabieg czy przygotować nieodpowiedni zestaw narzędzi. Dlatego niezbędnym elementem musi być odpowiednie przeanalizowanie zaplanowanych działań, następnie ich weryfikacja pod kątem zapotrzebowania oraz weryfikacja stanu magazynowego w szpitalu lub magazynu zewnętrznego.
W tych wszystkich sytuacjach może pomóc sztuczna inteligencja, która opierając się na bazie danych z wielu systemów informatycznych, które funkcjonują w danym ośrodku lub na podstawie harmonogramu, może analizować obraz, np. zdjęć tacek medycznych przygotowanych na konkretną operację. Wychwytuje ona, przed rozpoczęciem operacji, czy nie brakuje na nich jakiegoś niezbędnego przyrządu. Daje to możliwość prawidłowego przygotowania oraz przeprowadzenia konkretnej czynności, a co więcej zapewnia, że lekarz wykonujący zabieg będzie posiadał wszystkie wymagane narzędzia, leki czy materiały opatrunkowe. Pozwala to również na obniżenie strat, które mogą wyniknąć w przypadku zgubienia jakiegoś narzędzia czy przesunięcia zabiegu w czasie.
Nie można zapominać, że wszystkie działania prowadzące do optymalizacji na tym polu, nie są związane tylko i wyłącznie z zabiegami. Dotyczą one również codziennego funkcjonowania placówki medycznej lub apteki, poprzez zagwarantowanie odpowiedniego stanu leków. Można to osiągnąć na podstawie danych w systemie ERP, analizy zdjęć półek w magazynie czy zaplanowanych przyjęć i operacji w ośrodkach medycznych. Ciągłość dostaw i wgląd do stanu magazynowego są oczywiście niemniej ważne w innych branżach, m.in. produkcji, TSL lub handlu. W tych obszarach również AI jest prężnie wykorzystywane.
Wirtualni asystenci medyczni
Wirtualni asystenci obecni są w wielu dziedzinach już od wielu lat. Większość z Was wie na pewno, czym jest Siri, asystent Google czy Amazon Alexa. Posiadają one wbudowane rozpoznawanie mowy, dlatego są w stanie dostarczać nam konkretne informacje lub wykonać określone zadanie. Funkcjonalności takie jak rozpoznawanie tekstu, języka naturalnego czy obrazów wbudowane są również w wielu systemach OCR, chatbotach czy aplikacjach do rozpoznawania zdjęć.
Również w sektorze zdrowia możemy znaleźć wiele rozwiązań opartych o podobne mechanizmy. Zaliczyć do nich powinno się asystentów medycznych, którzy pozwalają na zapis i transkrypcję rozmowy lekarza z pacjentem, zarówno podczas wizyty stacjonarnej, jak i online. System ten może również sam wygenerować receptę dla pacjenta na podstawie otrzymanych wytycznych w trakcie wywiadu. Jest on w stanie także opracować diagnozę lub zaproponować terminy zabiegów czy kolejnych wizyt. Oczywiście kontrola, wraz z ostateczną decyzją, zawsze będzie po stronie lekarza. Korzystając z AI możemy również zautomatyzować w pełnym zakresie obsługę pacjentów, poprzez np. wysyłanie przypomnienia o zaplanowanej wizycie lub zaproponowanie nowych terminów.
Podróż do świata sztucznej inteligencji z Billennium
Sposoby na wykorzystanie sztucznej inteligencji w przeróżnych procesach, nie tylko w obrębie samej branży medycznej, są praktycznie nieograniczone. Tak naprawdę jedyną przeszkodą, która mogłaby zahamować wdrożenie tej technologii, jest budżet, a właściwie jego brak lub brak odpowiednich kompetencji w danej organizacji. Jednak przedsiębiorstwa coraz częściej widzą potęgę oraz możliwości oferowane przez AI. Zaczynając od zwiększenia efektywności i wydajności pracy, obniżenie kosztów operacyjnych, przez poprawę jakości obsługi klienta, szybsze podejmowanie decyzji bazując na danych, aż do wypracowania przewagi konkurencyjnej. McKinsey przeprowadził badanie pt. „The state of AI in 2022”, z którego wynika, że aż 50% organizacji już w tym momencie zaadaptowało sztuczną inteligencję w przynajmniej jednym obszarze w swoim biznesie. Z kolei Stanford Univeristy w swoim badaniu „Artifical Intelligence Index Report 2022” dowodzi, że w ciągu najbliższego roku inwestycje w AI zostaną podwojone.
Popularnym i prawdziwym hasłem jest: sztuczna inteligencja nie zastąpi ludzi. To ci, którzy z niej korzystają, zastąpią tych, którzy tego nie robią. Tak naprawdę to samo można powiedzieć o firmach oraz biznesie w ogóle. W Billennium rozumiemy te wyzwania, dlatego stworzyliśmy ofertę Journey to AI. Dostarczamy w niej rozwiązania oparte o sztuczną inteligencję, które są najlepiej dostosowane do Twoich potrzeb. Usługa ta oferuje rozległy zakres wielu możliwości – począwszy od tworzenia inteligentnych systemów rekomendacyjnych i chatbotów, aż po zaawansowane algorytmy uczenia maszynowego i analizę danych. Nie ma znaczenia czy Twoja firma jest z sektora medycznego, TSL, finansowego czy handlu. Nasi eksperci posiadają najlepsze kompetencje projektowe w każdej dziedzinie. Zacznij podróż do świata AI już dziś!