Potencjał sztucznej inteligencji w ochronie zdrowia jest gigantyczny i, co ważne, dostrzegane jest to nad Wisłą. W ciągu ostatnich pięciu lat sam udział polskich start-upów medycznych, pracujących w dziedzinie AI i ML (uczenia maszynowego), zwiększył się na rynku spółek technologicznych z branży AI z 30 do 64 proc. – podają w swoim raporcie Koalicja AI i Innowacji w Zdrowiu oraz Polska Federacja Szpitali.
Trend jest wyraźny – szacuje się, że mniej więcej jedna piąta organizacji opieki zdrowotnej na świecie przyjęła już modele AI, a wdrożenia tego typu zmniejszyły o 20 proc. czas poświęcany przez lekarzy na zadania administracyjne. Ale w przypadku tej technologii chodzi o znacznie więcej niż ograniczenie biurokracji. Wedle prognoz do 2025 r. już nawet 90 proc. szpitali ma wykorzystywać technologię opartą na sztucznej inteligencji do wczesnej diagnostyki i zdalnego monitorowania pacjentów.
Cyfrowy kardiolog
Zdjęcia rentgenowskie, rezonans magnetyczny i tomografia komputerowa generują ogromne ilości danych, których analiza jest czasochłonna. Dane obrazowe cechuje jednak wysoka standaryzacja, dzięki czemu mogą być one skutecznie oceniane przez algorytmy. I to już ma miejsce. Badania American College of Radiology dowodzą, że dziś 30 proc. radiologów wykorzystuje sztuczną inteligencję w swojej praktyce klinicznej, a 20 proc. planuje zakup narzędzi AI w najbliższej przyszłości. Swoją cegiełkę w rozwoju sztucznej inteligencji w sektorze medycznym dołożyć chce Medicalgorithmics. Firma opracowała narzędzie AI, które przyspiesza i usprawnia diagnozę chorób serca. Chodzi o projekt DRAI – system opracowany na podstawie gigantycznej bazy ponad 3,6 mln dni zapisów badań EKG. Badanie przeprowadzone na próbie 14,6 tys. pacjentów z całego świata wykazało, że zastosowanie AI zmniejsza liczbę krytycznych błędów aż 14-krotnie w porównaniu z tradycyjnymi metodami, gdzie analiza wyników EKG była prowadzona manualnie. Przyspiesza także proces analizy, co umożliwia lekarzom szybsze podejmowanie decyzji diagnostycznych, a to kluczowe w przypadkach krytycznych nieprawidłowości pracy serca. DRAI uzyskała już zgody regulacyjne na stosowanie w diagnostyce w USA, Kanadzie, UE czy W. Brytanii. Jeszcze w br. spółka planuje pierwsze komercyjne wdrożenie u jednego z partnerów w Europie.
Czytaj więcej
Nad nowymi lekami na nieuleczalne czy trudne do zwalczenia choroby pracują globalne koncerny, ale również firmy znad Wisły. Jest o nich nawet głośn...
– Wyniki badania DRAI dowodzą, iż AI jest wartościowym narzędziem wspierającym pracę techników EKG i lekarzy kardiologów. Nasze zaawansowane algorytmy znacząco przyspieszają proces analizy danych EKG i podnoszą jakość diagnozy, eliminując krytyczne błędy – przekonuje Przemysław Tadla z zarządu Medicalgorithmics.
Ale sztuczna inteligencja może pomóc również w diagnostyce wrodzonych wad serca płodu. Właśnie takie badania są częścią projektu szkoleniowo-naukowego InteliCardio, realizowanego m.in. z udziałem Instytutu Matki i Dziecka w Warszawie. Eksperci mają spore oczekiwania wobec AI, gdyż wady takie są obecnie drugą główną przyczyną zgonów wśród noworodków. To efekt niskiego wskaźnika wykrywalności, który waha się na poziomie 30–50 proc., a powodowany jest nieskutecznymi i niedokładnymi diagnozami.
Czytaj więcej
Polski start-up opracowuje unikalną metodę nieinwazyjnej diagnostyki. Projekt wesprą naukowcy z Portugalii i Turcji.
Algorytmy pomagają również personalizować terapię nowotworów u dzieci – badania w tym zakresie prowadzi Instytut Genetyki Człowieka PAN w Poznaniu.
AI szuka sposobu na nowotwory
Co roku w Polsce diagnozuje się ok. 1200 nowych zachorowań na nowotwory u najmłodszych, z czego blisko 25 proc. stanowią białaczki. Zespół prof. dr hab. Małgorzaty Dawidowskiej, z pomocą AI, chce zmierzyć się z tym wyzwaniem. – Oporność i nawroty białaczki to poważny problem – wielu pacjentów umiera, bo leczenie nawracającej białaczki jest trudniejsze niż pierwsza walka z chorobą. Poznanie mechanizmów, które prowadzą do nawrotu, pozwoli na opracowanie nowych metod wspierających leczenie czy wręcz nowych metod terapii. Chcemy zidentyfikować markery wskazujące pacjentów, u których ryzyko nawrotu jest największe. Prowadzimy badania, w których generowanych jest bardzo dużo danych. Aby lepiej wykorzystać ich potencjał, sięgamy po AI. Algorytmy pomagają analizować zbiory danych w poszukiwaniu cech, które mogą poprawić prognozowanie i leczenie – tłumaczy prof. Dawidowska.
AI coraz odważniej rozpycha się więc w sektorze ochrony zdrowia. A najlepszym przykładem tego może być Symptomate – pierwsza aplikacja z certyfikatem resortu zdrowia. Polska platforma, wspierana przez AI, wykorzystuje bazę wiedzy medycznej gromadzonej przez wrocławską firmę Infermedica od ponad dekady. Używają ją szpitale i centra medyczne, wspiera lekarzy i pacjentów – poczynając od wywiadu i oceny możliwych schorzeń, przez zbieranie informacji o pacjencie. Za jej pomocą dokonano już ponad 17 mln wywiadów medycznych.
