Tekoäly lääketieteessä: Vallankumouksellinen edistys Ostalbkreisissä!

Tekoäly lääketieteessä: Vallankumouksellinen edistys Ostalbkreisissä!

Tekoäly (AI) on löytänyt tiensä lääketieteeseen Ostalbkreisin alueella, ja erityisesti radiologia on hyötynyt edistyneistä teknologioista. Alan asiantuntija tohtori Martin Kolb selittää, että tekoälyä käytetään pienten, mahdollisesti pahanlaatuisten keuhkojen kyhmyjen tarkempaan havaitsemiseen. Tyypillisessä radiologian käytännössä keuhkoista tehdään 15-16 CT-kuvaa päivittäin. Tekoäly esilajitelee satoja näitä CT-kuvia ja pystyy tunnistamaan onnistuneesti neljä viidestä epäilyttävästä kyhmystä.

Lisäksi tekoälyä käytetään paitsi radiologiassa myös Ostalb-klinikan gastroenterologiassa diagnoosien parantamiseksi. Ylilääkäri Stefan Gölder on ottanut käyttöön tekoälyjärjestelmän, joka on havainnut poikkeavuuksia kolonoskopioissa noin kahden vuoden ajan. Kuten raportoitu, tekoäly ei ainoastaan ​​auta lääkäreitä tekemään varhaisia ​​diagnooseja, vaan myös parantaa diagnoosien tarkkuutta noin 20 prosentissa tapauksista. Näillä tekniikoilla on myös tärkeä rooli lääkintähenkilöstön koulutuksessa.

Avustava tekniikka ja inhimillinen vastuu

Tekoälyn mahdollistamista vaikuttavista edistysaskeleista huolimatta ihmiset ovat edelleen korvaamattomia. Tekoälyä pidetään arvokkaana työkaluna, joka tukee, mutta ei korvaa lääkärin päätöksiä. Lopullinen arviointi ja hoitopäätökset ovat lääkäreiden vastuulla. Hannoverin lääketieteellisen koulun "Lääkärini, tekoäly ja minä" -projekti on kehittänyt selkeät suositukset tekoälyn käsittelyyn. Näissä suosituksissa todetaan, että potilaiden tulee ymmärtää tekoäly toimii ja kouluttaa itseään tietosuojasta. Lääkäreitä taas vaaditaan ottamaan vastuu tekoälyn päätöksistä ja selittämään, miten se toimii läpinäkyvästi.

Sen mukaan Lääketieteellinen lehti Radiologia on ihanteellinen sovellusalue tekoälylle, erityisesti sen ydinosaamisen vuoksi kuvankäsittelyssä, havaitsemisessa ja luokittelussa. Yli 700 tekoälypohjaista ohjelmistotuotetta on nyt hyväksytty tällä alueella, mikä tekee radiologiasta edelläkävijän lääketieteellisen tekoälyn soveltamisessa. Näiden teknologioiden todellinen käyttö on kuitenkin vielä vähäistä.

Tekoälyn käytön haasteita

Tekoälyn integroiminen radiologiaan kohtaa useita haasteita. Rahoituksen lisäksi painopiste on ensisijaisesti potilaiden hoidon hyötyjen tulevaisuuden validoinnissa ja integroinnissa olemassa oleviin prosessi- ja IT-infrastruktuureihin. Myös sääntelyvaatimukset lisääntyvät, mikä vaikeuttaa tekoälyn käyttöönottoa terveydenhuollossa. The Swabian posti korostaa, että nämä haasteet herättävät vakavaa huolta ihmisen ja koneen vuorovaikutuksesta ja että tällä alalla tarvitaan syvällistä tutkimusta.

Tekoälyn integroiminen lääketieteelliseen koulutukseen, jatkokoulutukseen ja koulutukseen on olennaista, jotta voidaan torjua niin kutsutun "automaatioharha"-riskin. Tekoälytekniikoihin tehtyjen investointien korvaamista koskevia kysymyksiä ei ole vielä selvitetty, ja ne muodostavat lisäesteen. Nämä näkökohdat ovat ratkaisevan tärkeitä, jotta voidaan varmistaa tekoälyn turvallisuus ja tehokkuus lääketieteellisessä kontekstissa ja edistää avoimempaa lähestymistapaa uusiin teknologioihin.