Sztuczna inteligencja (AI) to nie tylko futurystyczna wizja, ale coraz bardziej realna część naszej codzienności. Nie tylko ułatwia nam życie w wielu aspektach, ale także pomaga nam w walce z największymi wyzwaniami, takimi jak zdrowie i medycyna. W Polsce już dzisiaj można spotkać wiele przykładów zastosowania AI w placówkach medycznych, które poprawiają jakość i efektywność diagnostyki, leczenia i opieki nad pacjentami. Jakie są te rozwiązania, jak działają i jakie korzyści przynoszą? Przeczytaj nasz artykuł, aby się dowiedzieć.
Rozwiązania AI, które już działają
W raporcie AI w zdrowiu https://aiwzdrowiu.pl/ai-w-polskich-placowkach-medycznych-to-juz-fakt/ zaprezentowano wiele innowacyjnych rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji, które są już stosowane w polskich placówkach medycznych. Są to rozwiązania z różnych dziedzin medycyny, takich jak diagnostyka obrazowa, onkologia, kardiologia, diabetologia, czy telemedycyna. Wśród partnerów publikacji są zarówno światowi giganci technologiczni, jak i polskie startupy, które tworzą i wdrażają nowoczesne narzędzia AI. Oto niektóre z nich:
RSQ AI
To aplikacja, która wspomaga decyzje diagnostyczne dla trzech typów obrazowania medycznego: RTG, tomografii i rezonansu magnetycznego. Aplikacja analizuje obrazy i podaje lekarzowi sugestie dotyczące możliwych diagnoz, a także wskazuje na obszary, które wymagają szczególnej uwagi. Aplikacja jest zgodna z normami i standardami medycznymi i jest dostępna na różnych urządzeniach. Aplikacja RSQ AI jest już używana w kilkunastu szpitalach i klinikach w Polsce, m.in. w Szpitalu Uniwersyteckim w Krakowie, Szpitalu Specjalistycznym w Brzozowie, czy Centrum Medycznym Gamma w Warszawie.
Radiato.ai
To narzędzie AI, które wspiera diagnostykę guzów nerek. Narzędzie automatycznie segmentuje guzy na obrazach tomograficznych i podaje lekarzowi informacje o ich wielkości, lokalizacji, kształcie, gęstości i innych parametrach. Narzędzie pomaga lekarzowi w ocenie ryzyka złośliwości guza i w wyborze optymalnej metody leczenia. Narzędzie Radiato.ai jest wynikiem współpracy pomiędzy firmą RSQ Technologies, twórcą aplikacji RSQ AI, a Kliniką Urologii i Onkologii Urologicznej Uniwersytetu Medycznego w Poznaniu.
CancerCenter.ai
To oprogramowanie do ręcznego skanowania preparatów laboratoryjnych, które daje możliwość stworzenia wysokiej jakości obrazu cyfrowego próbki laboratoryjnej i jej analizy również ze wsparciem AI. Oprogramowanie pozwala na szybsze i dokładniejsze badanie preparatów histopatologicznych i cytologicznych, co ma kluczowe znaczenie w diagnostyce nowotworów. Oprogramowanie CancerCenter.ai jest oferowane przez firmę Microsoft i jest wykorzystywane m.in. przez Centrum Onkologii w Warszawie.
iSIL-FFR
To nowoczesna i nieinwazyjna metoda diagnostyki choroby wieńcowej serca, opracowana i wdrożona przez firmę LifeFlow. Metoda polega na wykorzystaniu sztucznej inteligencji do analizy obrazów angiograficznych i obliczenia ciśnienia krwi w tętnicach wieńcowych. Metoda pozwala na uniknięcie inwazyjnego i kosztownego badania FFR, które wymaga wprowadzenia specjalnego czujnika do naczyń krwionośnych. Metoda iSIL-FFR jest oparta na technologii Microsoft i jest stosowana m.in. przez Instytut Kardiologii w Warszawie.
VSI HoloMedicine®
To platforma, która przekształca obrazy medyczne oraz przebieg pracy klinicznej i edukacji medycznej w interaktywne środowisko trójwymiarowej mieszanej rzeczywistości w oparciu o okulary HoloLens2. Platforma pozwala na lepszą wizualizację i zrozumienie struktur anatomicznych i patologicznych, a także na łatwiejszą komunikację i współpracę pomiędzy lekarzami i pacjentami. Platforma VSI HoloMedicine® jest proponowana przez firmę ApoQlar i jest testowana m.in. przez Szpital Uniwersytecki w Krakowie.
FreeStyle Libre
To system do pomiaru stężenia glukozy w płynie śródtkankowym przy pomocy sensora, który jest naklejany na skórę i odczytywany za pomocą czytnika lub smartfona. System pozwala na ciągły i bezbolesny monitoring poziomu cukru we krwi, co jest niezwykle ważne dla osób chorujących na cukrzycę. System FreeStyle Libre jest oferowany przez firmę Abbott i jest dostępny na polskim rynku od 2014 roku.
LibreView
To system oparty na chmurze, który dostarcza lekarzowi analizy danych zebranych przez system FreeStyle Libre. System pozwala na łatwe i bezpieczne przechowywanie, przeglądanie i udostępnianie danych o stężeniu glukozy, a także na generowanie raportów i wykresów, które pomagają w ocenie stanu pacjenta i dostosowaniu leczenia.
Korzyści wdrożenia rozwiązań AI w szpitalach
Wdrożenie tych rozwiązań przynosi korzyści zarówno dla pacjentów, jak i dla personelu medycznego, placówek medycznych i całego systemu ochrony zdrowia. Dzięki sztucznej inteligencji można m.in.:
• Zwiększyć dokładność i szybkość diagnostyki, co pozwala na wcześniejsze wykrywanie i leczenie chorób, a także na uniknięcie błędów i powikłań.
• Poprawić jakość i skuteczność leczenia, co pozwala na lepsze dopasowanie terapii do indywidualnych potrzeb i preferencji pacjenta, a także na zmniejszenie ryzyka niepożądanych efektów ubocznych i nawrotów choroby.
• Zmniejszyć obciążenie i stres personelu medycznego, co pozwala na lepsze wykorzystanie czasu i umiejętności lekarzy i pielęgniarek, a także na podniesienie ich kompetencji i satysfakcji z pracy.
• Optymalizować zasoby i koszty, co pozwala na lepsze zarządzanie sprzętem i materiałami medycznymi, a także na redukcję niepotrzebnych badań i zabiegów, co przekłada się na oszczędności i efektywność.
• Poprawić komunikację i współpracę, co pozwala na lepsze przekazywanie informacji i konsultacje pomiędzy lekarzami, pielęgniarkami, pacjentami i innymi podmiotami zaangażowanymi w proces leczenia, a także na zwiększenie zaufania i zadowolenia pacjentów.
Problemy z etyką, prywatnością i odpowiedzialnością
Oczywiście, wdrożenie AI w opiece zdrowotnej wiąże się również z wieloma wyzwaniami i wątpliwościami, które należy rozwiązać. Niektóre z nich to:
• Etyka i prywatność danych: Jak zapewnić, że rozwiązania AI będą respektować godność, autonomię i prawa pacjentów, a także chronić ich dane osobowe i medyczne przed nieuprawnionym dostępem i nadużyciem
• Odpowiedzialność i bezpieczeństwo: Kto ponosi odpowiedzialność za błędy, szkody lub skutki uboczne wynikające z zastosowania AI? Jak zapewnić, że rozwiązania AI będą niezawodne, stabilne i wolne od uprzedzeń
• Regulacja i standaryzacja: Jak dostosować przepisy i normy prawne do specyfiki i dynamiki rozwoju AI? Jak zapewnić, że rozwiązania AI będą spełniać wymogi jakości i skuteczności
• Edukacja i akceptacja: Jak podnieść świadomość i kompetencje personelu medycznego i pacjentów w zakresie korzystania z AI? Jak zwiększyć zaufanie i zadowolenie z AI
Podsumowanie
Wdrożenie wyżej wymienionych rozwiązań przynosi korzyści zarówno dla pacjentów, jak i dla personelu medycznego, placówek medycznych i całego systemu ochrony zdrowia. Dzięki sztucznej inteligencji można m.in. zwiększyć dokładność i szybkość diagnostyki, poprawić jakość i skuteczność leczenia, zmniejszyć obciążenie i stres personelu medycznego, optymalizować zasoby i koszty, czy poprawić komunikację i współpracę. Jednocześnie, wdrożenie AI w opiece zdrowotnej wiąże się również z wieloma wyzwaniami i wątpliwościami, które należy rozwiązać. Niektóre z nich to: etyka i prywatność danych, odpowiedzialność i bezpieczeństwo, regulacja i standaryzacja, edukacja i akceptacja.
Czy zauważyliście jakieś rozwiązania AI w polskich szpitalach? Koniecznie dajcie znać w sekcji komentarzy.
