Sztuczna inteligencja w medycynie

Wykorzystanie systemów sztucznej inteligencji ma szansę okazać się przełomem w wielu dziedzinach medycyny. Może wpłynąć na poprawę jakości ochrony zdrowia, ze szczególnym uwzględnieniem dziedzin takich jak onkologia i hematologia. Algorytmy postępowania są zdolne do wykrywania na wczesnym etapie zaawansowania nowotworów oraz chorób rzadkich, których diagnostyka zwykle trwa latami.

Ścieżka tworzenia algorytmów jest dobrze poznana i udokumentowana. Polega na zbieraniu danych, następnie ich normalizacji (zakodowaniu, zdigitalizowaniu, likwidacji błędów i uzupełnianiu braków). Konieczna jest weryfikacja skuteczności algorytmu, najlepiej w stosunku do algorytmów na bazie danych testowanych w porównaniu do lekarzy. Po dokonaniu wyboru, najbardziej efektywnych algorytmów przygotowaniu modelu operacyjnego oraz uzyskaniu zgód prawnych i regulacyjnych, można wdrożyć odpowiednie rozwiązania.

Czytaj również: Wirtualna rzeczywistość w rehabilitacji pacjentów po udarze mózgu

Platformy wykorzystujące dane zgromadzone w chmurze – rewolucja w leczeniu nowotworów?

Sztuczną inteligencję porównuje się do lekarzy, którzy posiadają wieloletnie doświadczenie i widzieli setki pacjentów z różnymi chorobami. Aktualnie trwa proces wdrażania sztucznej inteligencji do ośrodków w Polsce. Jak dotąd, algorytmy zostały wdrożone w 3-4 ośrodkach. Nadzieje, pokładane w diagnozowaniu nowotworów krwi na wczesnym etapie dzięki wykorzystaniu sztucznej inteligencji, są duże. Algorytmy będą wspomagały lekarzy POZ poprzez przekazywanie praktycznych rozwiązań dotyczących kierowania pacjentów z podejrzeniem nowotworu krwi na właściwą ścieżkę diagnostyczną. Sztuczna inteligencja może być pomocna w personalizacji terapii.

Firma Nucleai dzięki dofinansowaniu od szwajcarskiej firmy biofarmaceutycznej Debiopharm Group pracuje nad oprogramowaniem, które ma wykorzystywać algorytmy do przewidywania postępu nowotworów, a także odpowiedzi układu odpornościowego. Technologia, na której bazuje oprogramowanie analizuje zestawy danych obrazów tkanek przy wykorzystaniu metod uczenia maszynowego. Umożliwia to ocenę przestrzennych cech guza oraz układu odpornościowego pacjenta. Dzięki platformie Nucleai będzie można przewidywać, na który lek lepiej zareaguje pacjent.

„Nasze rozwiązanie oparte na chmurze pozwala nam gromadzić ogromne ilości danych immunoonkologicznych z różnych źródeł, tworząc złożone informacje, których pojedyncza apteka lub instytut nie są w stanie wygenerować samodzielnie” – mówi dyrektor operacyjny Nucleai, Eliron Amir

Oprogramowanie Concentriq opracowane przez amerykańską firmę Proscia wykorzystuje sieci splotów neuronowych do analizowania wyników badań, również obrazowych. Moduł DermAI klasyfikuje biopsję raka skóry przed lub po analizie patomorfologa w oparciu o 300 modeli diagnozowania. Pozwala to na zminimalizowanie ryzyka błędnej diagnozy nowotworu skóry.

„W medycynie nuklearnej sztuczna inteligencja wkroczyła już na III i IV poziom w pięciostopniowej skali. Oznacza ona oszczędność czasu, szansę uniknięcia błędów ludzkich i skuteczniejsze terapie dla pacjentów. Korzyści z wdrożeń sztucznej inteligencji może odnieść zatem cały system opieki zdrowotnej, w tym: świadczeniodawca, lekarz, ale przede wszystkim – sam pacjent.” – mówi prof. Janusz Braziewicz – kierownik Zakładu Medycyny Nuklearnej z Ośrodkiem PET w Świętokrzyskim Centrum Onkologii.

Czytaj również: Problematyka prowadzenia dokumentacji medycznej elektronicznie

Łatwiejsza droga do diagnostyki chorób rzadkich

Platforma SARAH stworzona przez Saventic Health wykorzystuje algorytmy sztucznej inteligencji, które powstały w oparciu o dane bioinformatyczne, zgromadzone przez polskie szpitale. Dzięki nowemu systemowi, możliwy jest ogromny postęp w diagnozowaniu nowotworów i wykrywaniu rzadkich chorób takich jak choroba Gauchera. Przewiduje się, że pacjenci w trakcie diagnostyki będą odbywali mniej wizyt, co przełoży się bezpośrednio na skrócenie kolejek do specjalistów. Aktualnie takie rozwiązania są testowane w sieci prywatnych przychodni podstawowej opieki zdrowotnej.

Każdy pacjent z podejrzeniem choroby rzadkiej ma możliwość uzupełnienia formularza z danymi medycznymi na stronie Fundacji Saventic: https://www.fundacjasaventic.pl/. Fundacja, powstała z inicjatywy spółki Saventic Health, wykorzystuje algorytmy sztucznej inteligencji i znajduje zastosowanie w kilku obszarach medycyny. Wspomaga lekarzy POZ w podejmowaniu decyzji i kierowaniu chorych do właściwych specjalistów oraz wspiera przyspieszenie diagnostyki i odpowiedni wybór terapii. Zwiększa to szanse pacjentów z nietypowymi objawami na otrzymanie trafnej diagnozy w krótkim czasie. Korzystanie z aplikacji przygotowanej przez fundację jest całkowicie bezpłatne.

„Aplikacja internetowa Fundacji stanowi odpowiedź na potrzeby chorych z niepokojącymi objawami lub nieprawidłowościami w wynikach, którzy poszukują ich przyczyny, ale mimo to pozostają niezdiagnozowani. Zaproponowane rozwiązanie może na obecnym etapie przyspieszyć diagnozę chorób metabolicznych, tzw. spichrzeniowych, ale w najbliższym czasie planuje się rozbudowę platformy o kolejne jednostki chorobowe.” – mówi prof. dr hab. n. med. Grzegorz Basak, ze współzałożycieli Fundacji Saventic

Źródła: