AI medicīnā: revolucionārs progress Ostalbkreisā!

AI medicīnā: revolucionārs progress Ostalbkreisā!

Mākslīgais intelekts (AI) ir nonācis Ostalbkreisa medicīnā, jo īpaši radioloģija gūst labumu no progresīvām tehnoloģijām. Dr Martin Kolb, eksperts šajā jomā, skaidro, ka mākslīgais intelekts tiek izmantots, lai precīzāk noteiktu mazus, potenciāli ļaundabīgus plaušu mezgliņus. Tipiskā radioloģijas praksē katru dienu tiek veiktas 15 līdz 16 plaušu CT skenēšanas. AI iepriekš sašķiro simtiem šo CT attēlu un spēj veiksmīgi identificēt četrus no pieciem aizdomīgiem mezgliņiem.

Turklāt AI tiek izmantota ne tikai radioloģijā, bet arī gastroenteroloģijā Ostalbas klīnikā, lai uzlabotu diagnozes. Galvenais ārsts Dr. Stefan Gölder ir ieviesis mākslīgā intelekta sistēmu, kas aptuveni divus gadus ir atklājusi novirzes kolonoskopijās. Kā ziņots, mākslīgais intelekts ne tikai palīdz ārstiem agrīni diagnosticēt, bet arī uzlabo diagnožu precizitāti aptuveni 20 procentos gadījumu. Šīm tehnoloģijām ir liela nozīme arī medicīnas personāla apmācībā.

Palīgtehnoloģijas un cilvēka atbildība

Neskatoties uz iespaidīgajiem sasniegumiem MI medicīnā, cilvēki joprojām ir neaizstājami. AI tiek uzskatīts par vērtīgu rīku, kas atbalsta, bet neaizstāj ārstu lēmumus. Galīgais novērtējums un lēmumi par ārstēšanu paliek ārstu ziņā. Hannoveres Medicīnas skolas projekts “Mans ārsts, mākslīgais intelekts un es” ir izstrādājis skaidrus ieteikumus, kā rīkoties ar AI. Šajos ieteikumos teikts, ka pacientiem ir jāsaprot, kā darbojas AI, un jāizglītojas par datu aizsardzību. Savukārt ārstiem ir jāuzņemas atbildība par AI pieņemtajiem lēmumiem un skaidri jāpaskaidro, kā tas darbojas.

Saskaņā ar to Medicīnas žurnāls Radioloģija ir ideāla mākslīgā intelekta pielietojuma joma, jo īpaši pateicoties tās galvenajām kompetencēm attēlu apstrādē, noteikšanā un klasifikācijā. Šobrīd šajā jomā ir apstiprināti vairāk nekā 700 uz AI balstīti programmatūras produkti, padarot radioloģiju par pionieri medicīnas AI lietošanā. Tomēr šo tehnoloģiju faktiskā izmantošana joprojām ir zema.

Izaicinājumi AI lietošanai

AI integrēšana radioloģijā saskaras ar vairākiem izaicinājumiem. Papildus finansējumam galvenā uzmanība tiek pievērsta pacientu aprūpes ieguvumu perspektīvai apstiprināšanai un integrācijai esošajā procesu un IT infrastruktūrā. Pieaug arī normatīvās prasības, kas sarežģī mākslīgā intelekta ieviešanu veselības aprūpē. The Švābijas pasts uzsver, ka šīs problēmas rada nopietnas bažas par cilvēka un mašīnas mijiedarbību un ka šajā jomā ir jāveic padziļināta izpēte.

AI integrācija medicīnas apmācībā, tālākizglītībā un apmācībā ir būtiska, lai novērstu tā saukto “automatizācijas aizspriedumu” risku. Jautājumi par mākslīgā intelekta tehnoloģijās veikto ieguldījumu atlīdzināšanu vēl nav noskaidroti un ir vēl viens šķērslis. Šie aspekti ir ļoti svarīgi, lai nodrošinātu mākslīgā intelekta drošību un efektivitāti medicīnas kontekstā un veicinātu pārredzamāku pieeju jaunajām tehnoloģijām.