Подемот на вештачката интелигенција (ВИ) во последните години го менува светот во кој живееме навлегувајќи во сите индустрии, што неминовно води до поголеми или помали промени во поглед на работните места во секоја од нив. За користењето на генеративна вештачка интелигенција во банкарството, трговијата, транспортот, сајбербезбедност, маркетингот можеме со сигурност да кажеме дека веќе е секојдневие. Но како генеративната вештачка интелигенција ја менува медицината?
Дијагностика
Дијагностицирањето во медицината како еден од главните столбови на здравствените системи веќе практикува нов пристап во кој вештачката интелигенција и машинското учење претставуваат моќни алатки за помош.
Генеративната вештачка интелигенција помага при дијагностицирање на состојбите преку толкување на податоците и обезбедување на јасни, длабински увиди во она што е познато за пациентот. Алгоритмите за машинско учење ги анализираат медицинските податоци, помагаат во рано откривање и ги персонализираат плановите за лекување.
На пример, генеративната ВИ може да се користи за испитување на стотици рендген скенови, МРИ и КТ скенови, давајќи при тоа брзи статистички прегледи на наодите, што резултира со попрецизна дијагноза заснована на податоци на вообичаени или не толку чести состојби.
Извор: Freepik / The Yuri Arcurs Collection
Плус, алгоритмите можат да го подобрат квалитетот на медицинските снимки, а за штедењето на време и човечки ресурси и да не зборуваме. Софтверот може да работи 3 смени, дење/ноќе без пауза, спиење, ручек што е огромно олеснување за медицинскиот персонал.
Откривање и развој на лекови
Генеративната вештачка интелигенција го забрзува процесот на откривање лекови со предвидување на врзувачкиот афинитет на молекулите на лекот со нивните цели. Може да генерира нови молекуларни структури кои потенцијално би можеле да бидат нови лекови, намалувајќи го времето и трошоците поврзани со традиционалните процеси на откривање лекови.
Персонализирана медицина
Со брза анализа на податоците за пациентите, генеративната вештачка интелигенција може да помогне во креирањето персонализирани планови за лекување. Го зема предвид генетскиот состав, начинот на живот и околината на поединецот да предвиди како тие ќе одговорат на одредени третмани, што ќе доведе до поефикасна и приспособена здравствена заштита.
Протетика и инженерство на ткиво
Во областа на регенеративната медицина, генеративната вештачка интелигенција се користи за дизајнирање на прилагодена протетика и поддршка на напорите за инженерство на ткиво. Може да моделира сложени биолошки структури, правејќи го развојот на биокомпатибилни материјали и персонализирана протетика поизводлив.
Извор: Freepik
Ментално здравје
Постојат апликации на генеративната вештачка интелигенција во грижата за менталното здравје, како што е создавање виртуелни средини за терапија или генерирање персонализирани планови за лекување врз основа на податоците за пациентите. Вештачката интелигенција, исто така, може да симулира разговори за првични проценки или терапевтски интеракции.
Едукација и обука
Преку генерирање на реални сценарија и симулации, генеративната вештачка интелигенција им обезбедува на медицинските професионалци и студентите динамична и интерактивна средина за учење. Овој практичен пристап го подобрува нивното искуство за учење и ги подготвува за ситуации од реалниот живот.
Пристап до здравствена заштита
Една од важните придобивки на користењето на генеративната вештачка интелигенција во медицината е обезбедување на дијагнози во региони каде што пристапот до лекари е ограничен. Имајќи предвид дека половина од светот речиси нема никаков пристап до здравствена заштита, тест случаите веќе покажуваат многу охрабрувачки резултати, кои може да помогнат да се стави крај на нерамномерната распределба на здравствената заштита ширум светот и истата да се направи подостапна за секој човек на Земјата
Повеќе време за пациентите, помалку за административните обврски на лекарите и медицинскиот персонал
Важен сегмент од работењето на здравствените работници врз кој генеративната ВИ ќе има уште поголемо позитивно влијание, е управувањето со работното време овозможувајќи им својот работен ден многу повеќе да го посветат на пациентите и реалните нивни проблеми, наместо на бројни административни процедури како што тоа во најголем број на случаеви е денес. Од водење и ажурирање на евиденцијата на пациентите до закажување состаноци, здравствените работници се ангажираат во многу задачи кои одземаат многу време во кое генеративната вештачка интелигенција значително ќе допринесе поефикасно да се управува со административните задачи обезбедувајќи брзи решенија за резимеа на поединечни пациенти, истакнувајќи ги важните и релеватни аспектите на нивното здравје, како и генерирање извештаи за останатиот медицински персонал или за други лекари специјалисти. Автоматизирањето на многу од овие задачи веројатно ќе има ефект и на намалување на грешките кои би можеле да влијаат на квалитетот на грижата и резултатите на пациентот.
Недостатоци и предизвици
И покрај сите придобивки кои ги донесува, сепак предизвиците со кои (ќе) се соочува вештачката интелигенција (ВИ) во здравството се многубројни. Еден од главните предизвици е обезбедувањето на приватноста и безбедноста на податоците на пациентите, бидејќи ВИ системите често бараат пристап до големи количини на лични здравствени информации.
Извор: Freepik
Тука е и потреба од транспарентност и објаснување на одлуките што ги донесува ВИ, што може да биде тешко поради сложеноста на алгоритмите. Друг предизвик е интеграцијата на ВИ во постоечките здравствени системи, кои често се застарени и не се компатибилни со новите технологии. Покрај тоа, постои и ризикот од дијагностички грешки, кои можат да имаат сериозни последици за пациентите, поради што системите мора да се тестираат темелно и да се полнат со квалитетни и реални податоци. Понатаму, развојот на ВИ во здравството бара значителни инвестиции во истражување и развој, како и во образованието и обуката на здравствените работници за користење на овие технологии. Конечно, мора да се земат предвид и етичките дилеми поврзани со употребата на ВИ во здравството, како што се потенцијалните предрасуди во алгоритмите кои можат да влијаат на квалитетот на грижата за одредени групи на пациенти. Сите овие предизвици бараат внимателно размислување и стратегиски пристап за да се нивелираат недостатоците и да се осигура дека ВИ ќе придонесе кон подобрување на здравствената заштита.
