Umetna inteligenca napoveduje bolezni: Odkrivanje patologij, še preden se pojavijo simptomi

Strokovnjaki poudarjajo, da UI ne nadomešča zdravnikov, temveč deluje kot zmogljiv pomočnik pri analizi velikih količin podatkov in prepoznavanju vzorcev, ki nakazujejo zdravstvene grožnje še preden se razvijejo.

Po besedah Alfonsa Martíneza, direktorja podjetja Incepto Medical, ki razvija UI za diagnostično slikanje, je osnova za delovanje tovrstnih algoritmov obsežen nabor dobro označenih medicinskih podatkov. "Umetna inteligenca se uči iz primerov – slik in zapisov zdravih in bolnih pacientov – in sčasoma razvije sposobnost razlikovanja subtilnih vzorcev, značilnih za različne bolezni," pojasnjuje. Poudarja tudi, da UI ne prispeva le k višji natančnosti, temveč tudi k večji učinkovitosti delovnih procesov v bolnišnicah, saj omogoča hitrejše in zgodnejše odkrivanje bolezni, ki bi lahko ostale spregledane pri klasični analizi.

V podjetju ASHO, ki se ukvarja s kodifikacijo zdravstvenih podatkov, opozarjajo, da je za učinkovito delovanje UI ključno strukturiranje podatkov. Brez ustrezne klinične kodifikacije bi bili podatki shranjeni v obliki prostega besedila, kar bi onemogočilo njihovo primerjanje in analiziranje. Kodifikacija omogoča, da UI podatke obdeluje, povezuje med regijami in bolnišnicami ter zaznava zgodnje anomalije ali vzorce, ki nakazujejo na morebitne izbruhe bolezni.

Napovedovalna umetna inteligenca se tako uporablja za zaznavanje tveganj, še preden pride do dejanskega izbruha. Ne gre le za pandemije, kot je bila COVID-19, temveč tudi za sezonske bolezni, kot so gripa ali gastrointestinalne okužbe, bakterijsko odpornost v bolnišnicah ali rast števila kroničnih bolezni na posameznih območjih. UI to omogoča z analiziranjem obnašanja populacije, kliničnih zapisov in širšega konteksta zdravstvenega sistema.

V praksi se umetna inteligenca že uspešno uporablja pri prepoznavanju pljučnega raka, raka dojk, raka prostate, zlomov prsnega koša in drugih bolezni, kjer so slikovne preiskave ključne. "Z uporabo UI na področju rentgenskih posnetkov, tomografij, magnetne resonance in drugih oblik slikovne diagnostike smo bistveno povečali natančnost odkrivanja in razširili možnosti za zgodnje zdravljenje," pojasnjuje Martínez. Dodaja, da algoritmi v nekaterih primerih dosegajo večjo občutljivost kot izkušeni radiologi.

Čeprav so tovrstni sistemi še v fazi uvajanja, njihova zanesljivost narašča, saj se s povečevanjem baz podatkov in napredkom strojnega učenja izboljšujejo tudi napovedni modeli. Zdravstvo prihodnosti bo tako vse bolj temeljilo na sodelovanju med človekom in strojem, kjer bo UI ključna za proaktivno ukrepanje, ne le za kurativno zdravljenje.