Parkinson nie daje za wygraną – liczba chorych w Europie może podwoić się do 2030 r. Odpowiedzią na to wyzwanie może być AI-PROGNOSIS, innowacyjny projekt finansowany z programu Horyzont Europa. Wykorzystując dane z codziennych urządzeń oraz algorytmy sztucznej inteligencji, projekt redefiniuje podejście do diagnozowania i leczenia tej neurodegeneracyjnej choroby.
Z tego artykułu dowiesz się…
- Jak projekt AI-PROGNOSIS wykorzystuje dane z zegarków i smartfonów w diagnostyce i leczeniu choroby Parkinsona
- W jaki sposób sztuczna inteligencja wspiera lekarzy w podejmowaniu decyzji klinicznych
- Jakie konkretne aplikacje powstały w ramach projektu i jakie mają zastosowanie w praktyce
- Jakie bariery technologiczne i organizacyjne napotkano podczas wdrażania AI w ochronie zdrowia
Inteligentna medycyna – jak działa AI-PROGNOSIS?
AI-PROGNOSIS to europejska inicjatywa, która łączy medycynę, technologię i dane użytkowników z inteligentnych zegarków oraz smartfonów. Celem jest stworzenie modeli predykcyjnych wspierających lekarzy w diagnozie oraz optymalizacji terapii choroby Parkinsona. Dane zebrane z codziennych aktywności pacjentów służą do wyodrębnienia tzw. cyfrowych biomarkerów, które umożliwiają monitorowanie objawów w czasie rzeczywistym.
Projekt integruje te informacje z narzędziami AI, które – analizując wzorce zachowań – pozwalają ocenić ryzyko rozwoju choroby, skuteczność terapii oraz indywidualne potrzeby pacjenta. W praktyce oznacza to szybsze decyzje kliniczne, lepsze dopasowanie leczenia i poprawę jakości życia chorych.
Trzy aplikacje i różne funkcje
W ramach AI-PROGNOSIS powstały trzy aplikacje:
- mAI-Health – dla osób zagrożonych Parkinsonem, pozwala ocenić ryzyko i śledzić pierwsze objawy.
- mAI-CARE – wspiera pacjentów z diagnozą, monitorując progresję choroby i efekty leczenia.
- mAI-Insights – narzędzie dla lekarzy, zapewniające bieżący wgląd w stan pacjenta i wspierające podejmowanie decyzji terapeutycznych.
Każda aplikacja odpowiada na potrzeby innej grupy interesariuszy i została zaprojektowana z ich aktywnym udziałem – co zwiększa jej praktyczną przydatność w warunkach klinicznych.
Wyzwania integracji z systemem opieki zdrowotnej
Pomimo zaawansowania technologicznego, projekt napotkał na poważne trudności. Kluczowe problemy to:
- Brak interoperacyjności między nowoczesnymi narzędziami a starymi systemami dokumentacji medycznej.
- Nieufność personelu i pacjentów wobec technologii opartych na AI – zarówno pod względem skuteczności, jak i roli człowieka w procesie leczenia.
- Wyzwania prawne i etyczne, w tym ograniczony dostęp do danych medycznych ze względu na bariery legislacyjne i własnościowe.
Współpraca interdyscyplinarna jako klucz do sukcesu
Projekt AI-PROGNOSIS nie ogranicza się do pracy badawczej. Kluczowe było zaangażowanie lekarzy, terapeutów, pacjentów i inżynierów w proces projektowania i testowania rozwiązań. Efektem są aplikacje dostosowane do realiów klinicznych i oczekiwań użytkowników.
Przykładem praktycznej zmiany jest stworzenie mAI-Insights – aplikacji powstałej po konsultacjach z lekarzami, którzy zgłosili trudności w śledzeniu zmian objawów u pacjentów. Dzięki temu narzędziu specjaliści mogą otrzymywać natychmiastowe powiadomienia o zmianach stanu zdrowia.
Główne wnioski
- AI-PROGNOSIS to europejski projekt wspierany przez Horyzont Europa, którego celem jest poprawa diagnostyki i leczenia choroby Parkinsona z wykorzystaniem sztucznej inteligencji i cyfrowych biomarkerów.
- Powstały trzy aplikacje: mAI-Health (dla osób zagrożonych chorobą), mAI-CARE (dla pacjentów z diagnozą) i mAI-Insights (dla personelu medycznego), które umożliwiają monitorowanie objawów i skuteczności terapii w czasie rzeczywistym.
- Główne wyzwania to brak interoperacyjności z istniejącymi systemami dokumentacji, obawy dotyczące wiarygodności AI oraz ograniczony dostęp do danych ze względu na przepisy prawne.
- Kluczem do sukcesu była interdyscyplinarna współpraca – lekarze, inżynierowie i pacjenci wspólnie projektowali rozwiązania, co przełożyło się na ich praktyczną przydatność.
Źródło:
- euractiv.pl
- ai-prognosis.eu
