AI в медицината: Революционен напредък в Ostalbkreis!

AI в медицината: Революционен напредък в Ostalbkreis!

Изкуственият интелект (AI) намери своето място в медицината в Ostalbkreis, като по-специално радиологията се възползва от напредналите технологии. Д-р Мартин Колб, експерт в областта, обяснява, че AI се използва за по-прецизно откриване на малки, потенциално злокачествени белодробни възли. В типичната радиологична практика се извършват 15 до 16 компютърна томография на белите дробове дневно. AI сортира предварително стотици от тези CT изображения и е в състояние успешно да идентифицира четири от пет подозрителни възли.

Освен това AI се използва не само в радиологията, но и в гастроентерологията в Ostalb Clinic за подобряване на диагнозите. Главният лекар д-р Щефан Гьолдер внедри система с изкуствен интелект, която открива аномалии при колоноскопии от около две години. Както се съобщава, AI не само помага на лекарите да поставят ранни диагнози, но също така подобрява точността на диагнозите в около 20 процента от случаите. Тези технологии играят важна роля и при обучението на медицински персонал.

Помощни технологии и човешка отговорност

Въпреки впечатляващия напредък, станал възможен благодарение на ИИ в медицината, хората остават незаменими. AI се разглежда като ценен инструмент, който подкрепя, но не замества решенията на лекаря. Окончателната оценка и решенията за лечение остават отговорност на лекарите. Проектът „Моят лекар, AI и аз“ в Медицинското училище в Хановер разработи ясни препоръки за справяне с AI. Тези препоръки гласят, че пациентите трябва да разберат как работи AI и да се образоват за защита на данните. Лекарите, от друга страна, са длъжни да поемат отговорност за решенията, взети от AI и да обяснят как той работи прозрачно.

Според това Медицински журнал Радиологията е идеално поле за приложение на ИИ, особено поради основните си компетенции в обработката, откриването и класифицирането на изображения. Над 700 базирани на изкуствен интелект софтуерни продукти вече са одобрени в тази област, което прави радиологията пионер в приложението на медицински изкуствен интелект. Реалното използване на тези технологии обаче все още е ниско.

Предизвикателства за използването на AI

Интегрирането на ИИ в радиологията е изправено пред няколко предизвикателства. В допълнение към финансирането, фокусът е предимно върху перспективното валидиране на ползите от грижата за пациентите и интегрирането в съществуващите процеси и ИТ инфраструктури. Съществуват и нарастващи регулаторни изисквания, които правят въвеждането на AI в здравеопазването по-сложно. The Швабски пощи подчертава, че тези предизвикателства пораждат сериозни опасения относно взаимодействието човек-машина и че са необходими задълбочени изследвания в тази област.

Интегрирането на AI в медицинското обучение, по-нататъшното образование и обучение е от съществено значение за противодействие на риска от така нареченото „пристрастие към автоматизацията“. Въпросите относно възстановяването на инвестициите в AI технологии все още не са изяснени и представляват допълнително препятствие. Тези аспекти са от решаващо значение за гарантиране на безопасността и ефективността на ИИ в медицински контекст и за насърчаване на по-прозрачен подход към новите технологии.