Rast veštačke inteligencije (AI) u poslednjih nekoliko godina menja svet u kojem živimo ulazeći u sve industrije, što neizbežno vodi do većih ili manjih promena u pogledu radnih mesta u svakoj od njih. Za korišćenje generativne veštačke inteligencije u bankarstvu, trgovini, transportu, sajberbezbednosti, marketingu možemo sigurno reći da je već svakodnevica. Ali kako generativna veštačka inteligencija menja medicinu?
Dijagnostika
Dijagnostikovanje u medicini kao jedan od glavnih stubova zdravstvenih sistema već praktikuje novi pristup u kojem veštačka inteligencija i mašinsko učenje predstavljaju moćne alatke za pomoć.
Generativna veštačka inteligencija pomaže pri dijagnostikovanju stanja kroz tumačenje podataka i obezbeđivanje jasnih, dubinskih uvida u ono što je poznato o pacijentu. Algoritmi mašinskog učenja analiziraju medicinske podatke, pomažu u ranoj detekciji i personalizuju planove lečenja.
Na primer, generativna AI može se koristiti za ispitivanje stotina rendgen snimaka, MRI i CT snimaka, dajući pri tome brze statističke preglede nalaza, što rezultira sa preciznijom dijagnozom zasnovanom na podacima o uobičajenim ili ne tako čestim stanjima.
Plus, algoritmi mogu poboljšati kvalitet medicinskih snimaka, a o uštedi vremena i ljudskih resursa da i ne govorimo. Softver može raditi 3 smene, dan/noć bez pauze, spavanja, ručka što je ogromno olakšanje za medicinsko osoblje.
Otkrivanje i razvoj lekova
Generativna veštačka inteligencija ubrzava proces otkrivanja lekova predviđanjem vezujućeg afiniteta molekula leka sa njihovim ciljevima. Može generisati nove molekularne strukture koje potencijalno mogu biti novi lekovi, smanjujući vreme i troškove povezane sa tradicionalnim procesima otkrivanja lekova.
Personalizovana medicina
Sa brzom analizom podataka o pacijentima, generativna veštačka inteligencija može pomoći u kreiranju personalizovanih planova lečenja. Uzima u obzir genetski sastav, način života i okruženje pojedinca da predvidi kako će oni reagovati na određene tretmane, što će dovesti do efikasnije i prilagođene zdravstvene zaštite.
Protetika i inženjering tkiva
U oblasti regenerativne medicine, generativna veštačka inteligencija se koristi za dizajniranje prilagođene protetike i podršku naporima za inženjering tkiva. Može modelovati složene biološke strukture, čineći razvoj biokompatibilnih materijala i personalizovane protetike izvodljivijim.
Mentalno zdravlje
Postoje aplikacije generativne veštačke inteligencije u nezi mentalnog zdravlja, kao što je kreiranje virtuelnih okruženja za terapiju ili generisanje personalizovanih planova lečenja na osnovu podataka o pacijentima. Veštačka inteligencija takođe može simulirati razgovore za prvobitne procene ili terapeutske interakcije.
Edukacija i obuka
Kroz generisanje realnih scenarija i simulacija, generativna veštačka inteligencija obezbeđuje medicinskim profesionalcima i studentima dinamično i interaktivno okruženje za učenje. Ovaj praktični pristup poboljšava njihovo iskustvo učenja i priprema ih za situacije iz realnog života.
Pristup zdravstvenoj zaštiti
Jedna od važnih dobitaka korišćenja generativne veštačke inteligencije u medicini je obezbeđivanje dijagnoza u regionima gde je pristup lekarima ograničen. Imajući u vidu da polovina sveta gotovo nema nikakav pristup zdravstvenoj zaštiti, test slučajevi već pokazuju veoma ohrabrujuće rezultate, koji mogu pomoći da se stavi kraj neravnomernoj raspodeli zdravstvene zaštite širom sveta i ista učini dostupnijom za svakog čoveka na Zemlji.
Više vremena za pacijente, manje za administrativne obaveze lekara i medicinskog osoblja
Važan segment rada zdravstvenih radnika na koji će generativna AI imati još veći pozitivan uticaj, je upravljanje radnim vremenom omogućavajući im svoj radni dan mnogo više da posvete pacijentima i realnim njihovim problemima, umesto na brojne administrativne procedure kao što to u najvećem broju slučajeva danas jeste. Od vođenja i ažuriranja evidencije pacijenata do zakazivanja sastanaka, zdravstveni radnici su angažovani u mnogim zadacima koji oduzimaju mnogo vremena u kojem generativna veštačka inteligencija značajno će doprineti efikasnijem upravljanju administrativnim zadacima obezbeđujući brza rešenja za rezimea pojedinačnih pacijenata, ističući važne i relevantne aspekte njihovog zdravlja, kao i generisanje izveštaja za ostalo medicinsko osoblje ili za druge lekare specijaliste. Automatizacija mnogih od ovih zadataka verovatno će imati efekat i na smanjenje grešaka koje bi mogle uticati na kvalitet nege i rezultate pacijenta.
Nedostaci i izazovi
I pored svih dobitaka koje donosi, ipak izazovi sa kojima se (će) suočavati veštačka inteligencija (AI) u zdravstvu su mnogobrojni. Jedan od glavnih izazova je obezbeđivanje privatnosti i bezbednosti podataka pacijenata, budući da AI sistemi često zahtevaju pristup velikim količinama ličnih zdravstvenih informacija. Tu je i potreba za transparentnošću i objašnjenjem odluka koje donosi AI, što može biti teško zbog složenosti algoritama. Drugi izazov je integracija AI u postojeće zdravstvene sisteme, koji često su zastareli i nisu kompatibilni sa novim tehnologijama. Pored toga, postoji i rizik od dijagnostičkih grešaka, koje mogu imati ozbiljne posledice za pacijente, zbog čega sistemi moraju biti temeljno testirani i punjeni kvalitetnim i realnim podacima. Dalje, razvoj AI u zdravstvu zahteva značajne investicije u istraživanje i razvoj, kao i u obrazovanje i obuku zdravstvenih radnika za korišćenje ovih tehnologija. Konačno, moraju se uzeti u obzir i etičke dileme povezane sa upotrebom AI u zdravstvu, kao što su potencijalne predrasude u algoritmima koje mogu uticati na kvalitet nege za određene grupe pacijenata. Svi ovi izazovi zahtevaju pažljivo razmišljanje i strateški pristup kako bi se nivoizirali nedostaci i osiguralo da AI doprinese poboljšanju zdravstvene zaštite.
