Sztuczna inteligencja (SI) staje się nieodłącznym elementem współczesnej medycyny. Jej zastosowanie wykracza już daleko poza analizę badań obrazowych – algorytmy wspierają lekarzy w diagnozowaniu i typowaniu celów terapeutycznych, zwłaszcza w przypadku chorób rzadkich, które często pozostają nierozpoznane przez wiele lat. Dzięki SI możliwe jest skrócenie od diagnostycznej, czyli długiego procesu poszukiwania przyczyny choroby, który potrafi trwać nawet osiem lat. Co więcej, technologia ta nie tylko wspiera lekarzy w podejmowaniu decyzji, ale także pomaga pacjentom szybciej uzyskać dostęp do skutecznego leczenia.
Sztuczna inteligencja rewolucjonizuje medycynę
Rozwój sztucznej inteligencji (SI) w medycynie przyspiesza w zawrotnym tempie. Początkowo kojarzona głównie z analizą badań obrazowych, dziś obejmuje znacznie szersze zastosowania – od automatyzacji administracji szpitalnej po wsparcie w diagnostyce i leczeniu chorób rzadkich. Technologie oparte na SI wykorzystuje już blisko 80% podmiotów leczniczych, a inwestycje w nie zwracają się średnio w ciągu 14 miesięcy. To pokazuje, że sztuczna inteligencja nie jest odległą przyszłością, lecz realnym narzędziem, które już teraz zmienia standardy medyczne.
Jak zauważa dr n. med. Tomasz Maciejewski, dyrektor Instytutu Matki i Dziecka w Warszawie:
Sztuczna inteligencja to teraz jest najmodniejszy temat w medycynie i nie tylko. Możemy ją wykorzystywać w zasadzie w każdej dyscyplinie medycyny. Ona już jest wykorzystywana, bo w gros urządzeń są zaszyte takie czy inne algorytmy, z których sobie nawet nie zdajemy sprawy.
Dynamiczny rozwój rynku SI w medycynie
Jak wynika z danych “Grand View Research”, globalny rynek SI w medycynie w 2023 roku osiągnął wartość 19,27 miliarda dolarów. Szacunki wskazują, że do końca dekady wzrośnie on do ponad 188 miliardów dolarów, przy rocznej stopie wzrostu na poziomie 38,5%. Kluczowym segmentem tego rynku pozostaje obrazowanie medyczne – obecnie warte 5,86 miliarda dolarów, a do 2030 roku jego wartość wzrośnie do ponad 26 miliardów dolarów.
Dlaczego sztuczna inteligencja zyskuje tak dużą popularność? Przede wszystkim pozwala oszczędzać czas i zwiększać skuteczność diagnostyki. Algorytmy mogą analizować skomplikowane dane medyczne szybciej niż człowiek – przykładowo, czas trwania badania może skrócić się z kilku minut do kilkudziesięciu sekund. Dzięki temu lekarze mogą skupić się na bardziej wymagających aspektach terapii, a pacjenci otrzymują diagnozy szybciej i trafniej.
Wsparcie w diagnostyce chorób rzadkich
Choroby rzadkie stanowią ogromne wyzwanie dla lekarzy. Wiele z nich ma niespecyficzne objawy, a droga do postawienia diagnozy bywa długa i żmudna. Średni czas diagnozy w przypadku chorób rzadkich to nawet osiem lat, co określa się mianem odysei diagnostycznej. W tym czasie pacjenci przechodzą przez wielu specjalistów i poddawani są licznym badaniom, często bez jednoznacznych wyników.
Sztuczna inteligencja może skrócić ten proces, analizując objawy i zestawiając je z milionami przypadków medycznych. W efekcie:
- Lekarze pierwszego kontaktu mogą szybciej typować potencjalne choroby rzadkie, co zwiększa szansę na skierowanie pacjenta do specjalisty.
- SI może analizować mutacje genetyczne z dokładnością sięgającą 90%, co pozwala na wykrycie choroby jeszcze przed wystąpieniem objawów.
- Algorytmy pomagają w odkrywaniu nowych celów terapeutycznych, co może przyspieszyć rozwój skuteczniejszych leków.
Jak podkreśla dr Maciejewski:
Lekarzowi, który nie zajmuje się specyficznym problemem zdrowotnym, będzie trudno pomóc temu pacjentowi, jeżeli nie będzie miał wsparcia. Algorytmy będą w stanie mu tę wiedzę dostarczyć w bardzo krótkim czasie.
Zmieniające się podejście lekarzy do SI
Jeszcze kilka lat temu medycy podchodzili do sztucznej inteligencji z dużą ostrożnością. Obawiano się, że systemy algorytmiczne mogą przejąć pewne funkcje lekarzy lub popełniać błędy w diagnozie. Dziś podejście to zmienia się diametralnie, zwłaszcza wśród młodszych lekarzy.
Badania wskazują bowiem, że aż 50-60% młodych specjalistów oczekuje, że ich miejsce pracy będzie wykorzystywać technologie SI. To oznacza, że nowe pokolenie lekarzy nie traktuje algorytmów jako konkurencji, lecz jako niezbędne narzędzie ułatwiające pracę.
Co więcej, bez SI nie będzie możliwe dalsze efektywne funkcjonowanie medycyny. Ilość generowanych danych medycznych jest tak ogromna, że człowiek nie jest w stanie ich samodzielnie analizować. Algorytmy potrafią filtrować istotne informacje i przedstawiać je w skondensowanej formie, oszczędzając czas i poprawiając jakość diagnoz.
Przykłady praktycznych zastosowań SI
Sztuczna inteligencja jest już wykorzystywana w wielu obszarach medycyny, w tym w m.in.:
- Diagnostyce obrazowej – algorytmy analizują badania radiologiczne i wykrywają niepokojące zmiany, np. w mammografii czy tomografii komputerowej.
- Diagnostyce prenatalnej – w styczniu 2024 roku w Instytucie Matki i Dziecka odbyło się szkolenie na temat zastosowania SI w diagnostyce wrodzonych wad serca.
- Typowaniu terapii w chorobach rzadkich – analiza danych genetycznych pozwala na lepsze dopasowanie leczenia do pacjenta.
Warto zaznaczyć, że sztuczna inteligencja nie zastąpi lekarza – jej rola to wsparcie, analiza i przyspieszanie procesów diagnostycznych. Jak podkreśla dr Maciejewski:
Bez autoryzacji pewnych działań lekarskich nie wydarzy się dane działanie medyczne czy pewna diagnoza nie zostanie postawiona.
Potwierdzeniem rosnącej roli SI w diagnostyce jest inicjatywa Instytutu Matki i Dziecka w Warszawie, który w styczniu zorganizował szkolenie w ramach projektu „Sztuczna inteligencja w diagnostyce wrodzonych wad serca (WWS) – przyszłe praktyczne zastosowanie”. Lekarze uczestniczący w wydarzeniu mieli okazję dowiedzieć się, jak algorytmy mogą wspomóc echokardiografię prenatalną (USG) i jaką rolę sztuczna inteligencja może odegrać w pracy położnika czy diagnosty.
Źródło:
- biznes.newseria.pl
