Uporaba umetne inteligence v zdravstvu
Zbiranje ogromnih količin podatkov
Dandanes zdravniki uporabljajo veliko različnih vrst diagnostičnih testov in medicinskih postopkov, kot so MRI, CT, EKG, EEG, kolonoskopija itd., da pridobijo končne diagnoze za svoje paciente. Poleg tega naročajo paciente tudi na preiskave krvi, da pridobijo še globlji vpogled v njihovo zdravstveno stanje. Krvni testi so še posebej priljubljeni, ker so neinvazivni, lahko dostopni in poceni, hkrati pa razkrijejo veliko o naši notranji homeostazi. Ocenjuje se, da se vsako leto naroči več kot 14 milijard krvnih preiskav. Zadnjih nekaj desetletij se vsi ti podatki skupaj s končnimi diagnozami pacientov shranjujejo in do sedaj je diagnostično gledano zbranih ogromno uspešno rešenih zdravstvenih primerov.
Orientacijske referenčne vrednosti kot okvirna informacija o bolnikovem zdravstvenem stanju
Zdravniki za interpretacijo bolnikovega zdravja običajno uporabljajo referenčne intervale posameznih parametrov v krvi, ki naj bi veljale za večino zdravih ljudi. Krvni parametri pa so lahko včasih tudi v mejah normale, vendar pa je bolnik še vedno vidno bolan. Na žalost je razlaga vseh teh krvnih parametrov, še posebej pa njihovih soodvisnosti, preprosto neizvedljiva tudi za najboljše medicinske strokovnjake. Čeprav človeški možgani niso sposobni prepoznati vzorcev v tako ogromni količini podatkov, bi bilo nerazumno sklepati, da vzorci ne obstajajo.
Obdelava podatkov s pomočjo umetne inteligence
Podatkovna znanost in strojno učenje sta se razvila iz statistike posebej za reševanje tovrstnih nalog. S pomočjo sodobnih računalnikov nam znanost o podatkih omogoča obdelavo in preoblikovanje teh velikih zbirk podatkov, da bi pridobili boljši vpogled v temeljne vzorce v podatkih. Omogoča nam, da na podlagi teh vzorcev sklepamo in gradimo verjetnostne statistične modele ter jih uporabimo za predvidevanja na novo opaženih podatkov.
Čeprav podatkovna znanost in strojno učenje še zdaleč nista nova, hitro pridobivata na priljubljenosti zaradi razpoložljivosti večje količine podatkov in izboljšave računalniške moči, ki omogoča učinkovitejšo obdelavo in analizo teh velikih zbirk podatkov. Ker se prepoznava prava vrednost podatkov, povpraševanje po podatkovni znanosti še nikoli ni bilo večje in se bo le še povečevalo.
Na področju medicine se razvoj osredotoča na gradnjo modelov, ki temeljijo na obsežnih zbirkah podatkov uspešno rešenih zdravstvenih primerov. Cilj je, zgraditi prediktivne statistične modele, sposobne priti do enakih diagnostičnih zaključkov kot zdravniki, ki so podobne primere že rešili.
Bo umetna inteligenca nadomestila zdravnike?
Ker je umetna inteligenca v medicini tako pogosta, se mnogi sprašujejo: "Ali bo umetna inteligenca nadomestila zdravnike?" in odgovor je: »Ne! Umetna inteligenca ne bo nadomestila zdravnikov." Vsekakor pa umetna inteligenca lahko zdravnikom pomaga in jim omogoča sprejemanje hitrejših in natančnejših odločitev. V naši trenutni družbi ima tehnologija ključno vlogo pri lažjem in učinkovitejšem delu.
Cilj umetne inteligence je tako pospešiti napredek v medicini, uporabljala naj bi se na način, ki splošnim zdravnikom in vrhunskim svetovnim strokovnjakom omogoča diagnosticiranje in zdravljenje katere koli bolezni. Avtomatizirane rešitve so pragmatična nuja za zagotavljanje kakovostnega zdravstvenega varstva, zlasti glede na to, da svetovno prebivalstvo raste hitreje od stopnje, s katero se lahko usposobijo zdravniki. Sodelovanje med ljudmi in tehnologijo je končni odgovor na naraščajoče izzive v zdravstvu. Študije kažejo, da sta umetna inteligenca in človek najmočnejša, ko sodelujeta.
Aplikacija mySmartBlood
Smart Blood Analytics Swiss SA je podjetje specializirano za razvoj modelov strojnega učenja z umetno inteligenco, ki temeljijo na obsežnih zbirkah podatkov uspešno rešenih zdravstvenih primerov z različnih področij interne medicine. Ti modeli zdravnikom omogočajo hitro in natančno pridobivanje informacij o svojih pacientih s predlaganjem najverjetnejših bolezni, ki temeljijo izključno na rezultatih preiskav krvi. To pomeni optimiziranje procesov v zdravstvu, saj zdravnikom omogočajo hitrejšo pot do diagnoze.
Pred kratkim so razvili tudi aplikacijo mySmartBlood, ki je in vitro diagnostična medicinska naprava, namenjena zagotavljanju informacij laikom o njihovem zdravstvenem stanju z uporabo rezultatov standardnih krvnih preiskav. Aplikacija mySmartBlood uporablja model strojnega učenja, ki na podlagi 52 krvnih parametrov uporabnika, uporablja zapleten postopek sprejemanja odločitev, da predlaga seznam najverjetnejših bolezni.
Več informacij o delovanju aplikacije mySmartBlood in o tem kako jo uporabiti najdete TUKAJ.
Avtorja: Sašo Moškon, Tim Smole
