AI medicinoje: revoliucinė pažanga Ostalbkreis!

AI medicinoje: revoliucinė pažanga Ostalbkreis!

Dirbtinis intelektas (AI) atsidūrė medicinoje Ostalbkreis, o radiologija ypač naudinga pažangiosioms technologijoms. Šios srities ekspertas daktaras Martinas Kolbas aiškina, kad AI naudojamas tiksliau aptikti mažus, galimai piktybinius plaučių mazgelius. Įprastoje radiologijos praktikoje kasdien atliekama 15–16 plaučių kompiuterinės tomografijos tyrimų. AI iš anksto surūšiuoja šimtus šių KT vaizdų ir gali sėkmingai identifikuoti keturis iš penkių įtartinų mazgų.

Be to, AI naudojamas ne tik radiologijoje, bet ir Ostalbo klinikos gastroenterologijoje, siekiant pagerinti diagnozę. Vyriausiasis gydytojas dr. Stefanas Gölderis įdiegė AI sistemą, kuri maždaug dvejus metus nustato kolonoskopijų anomalijas. Kaip pranešama, dirbtinis intelektas ne tik padeda gydytojams nustatyti ankstyvą diagnozę, bet ir pagerina diagnozių tikslumą maždaug 20 procentų atvejų. Šios technologijos taip pat vaidina svarbų vaidmenį rengiant medicinos personalą.

Pagalbinės technologijos ir žmogaus atsakomybė

Nepaisant įspūdingos pažangos, kurią padarė dirbtinis intelektas medicinoje, žmonės išlieka nepakeičiami. AI laikomas vertinga priemone, kuri palaiko, bet nepakeičia gydytojų sprendimų. Už galutinį įvertinimą ir gydymo sprendimus atsako gydytojai. Projektas „Mano gydytojas, AI ir aš“ Hanoverio medicinos mokykloje parengė aiškias rekomendacijas, kaip kovoti su AI. Šiose rekomendacijose teigiama, kad pacientai turėtų suprasti, kaip veikia AI, ir mokytis duomenų apsaugos klausimais. Kita vertus, gydytojai privalo prisiimti atsakomybę už AI priimtus sprendimus ir skaidriai paaiškinti, kaip ji veikia.

Pagal tai Medicinos žurnalas Radiologija yra ideali dirbtinio intelekto taikymo sritis, ypač dėl jos pagrindinių vaizdų apdorojimo, aptikimo ir klasifikavimo kompetencijų. Dabar šioje srityje patvirtinta daugiau nei 700 dirbtiniu intelektu pagrįstų programinės įrangos produktų, todėl radiologija yra medicinos AI taikymo pradininkė. Tačiau realus šių technologijų naudojimas vis dar yra mažas.

AI naudojimo iššūkiai

AI integravimas į radiologiją susiduria su keliais iššūkiais. Be finansavimo, daugiausia dėmesio skiriama būsimam pacientų priežiūros naudos patvirtinimui ir integravimui į esamą procesų ir IT infrastruktūrą. Taip pat didėja reguliavimo reikalavimai, dėl kurių dirbtinio intelekto įdiegimas sveikatos priežiūros srityje tampa sudėtingesnis. The Švabijos paštas pabrėžia, kad šie iššūkiai kelia rimtą susirūpinimą dėl žmogaus ir mašinos sąveikos ir kad šioje srityje reikia atlikti nuodugnius tyrimus.

Dirbtinio intelekto integravimas į medicininį mokymą, tolesnį švietimą ir mokymą yra būtinas siekiant užkirsti kelią vadinamojo „automatizavimo šališkumo“ rizikai. Klausimai dėl investicijų į dirbtinio intelekto technologijas kompensavimo dar nebuvo išaiškinti ir yra dar viena kliūtis. Šie aspektai yra labai svarbūs užtikrinant dirbtinio intelekto saugumą ir veiksmingumą medicinos kontekste ir skatinant skaidresnį požiūrį į naujas technologijas.