prawo.pl/Rynek Zdrowia | 24-12-2020 09:35

Prof. Zajdel-Całkowska: marnujemy potencjał polskich programistów, traci na tym także medycyna

Mamy znakomitych polskich programistów, ale brakuje nam tzw. ''marketingu naukowego''. Można wymyślić najlepszy przepis na świąteczne ciasto, ale jeśli się go odpowiednio nie rozpowszechni, nikt nie będzie mógł z niego skorzystać - mówi prof. Justyna Zajdel-Całkowska z Wydziału Prawa i Administracji Uczelni Łazarskiego w Warszawie.

Fot. Archiwum

Prof. Zajdel-Całkowska ocenia, że Polska wykorzystuje potencjał rodzimych programistów, ale nie umie nim odpowiednio zarządzać. Traci przez to także medycyna.

Jeśli chodzi o samą sztuczną inteligencję, profesor zauważa, że na gruncie polskiego prawa nie zdefiniowano takiego pojęcia. W sensie prawnym najwięcej wątpliwości budzi odpowiedzialność sztucznej inteligencji.

Specjalistka zwraca uwagę, że sztuczna inteligencja znajduje zastosowanie np. w diagnostyce medycznej. To m.in. sztuczna sieć neuronowa, wykorzystywana do analizy obrazów rezonansu magnetycznego, tomografii komputerowej, klasycznej i endoskopowej ultrasonografii oraz kolonoskopii. Dodaje, że od ponad dwudziestu lat terapia z wykorzystaniem inteligentnych robotów wykorzystywana jest w leczeniu autyzmu. 

Prof. Zajdel-Całkowska w rozmowie z serwisem prawo.pl przypomina, że sztuczną inteligencję można wykorzystać na etapie podejmowania decyzji o wstępnej kwalifikacji do procedur medycznych. Przykładem może być kwalifikacja potencjalnych dawców przeszczepu ex vivo (np. szpiku kostnego), czy decyzja o zabezpieczenia komórek rozrodczych i zainicjowaniu procedury sztucznie wspomaganej prokreacji. Dodaje, że bardzo ważnym jest również fakt, że dzięki AI, lekarze mogą otrzymać wsparcie umożliwiające wykrycie choroby we wczesnej fazie jej rozwoju. Dotyczy to m.in. diagnozowania kardiologicznego, onkologicznego,  leczenia psychiatrycznego a także np. precyzyjności zabiegów chirurgicznych.
 
"W wielu sytuacjach AI dorównuje lekarzowi z wieloletnim doświadczeniem. W Wielkiej Brytanii przeprowadzono eksperymenty dotyczące diagnozowania raka piersi przez algorytmy AI. Wyniki badań wskazały, że diagnostyka ta jest dokładniejsza, niż efektywność opisów wykonywanych przez lekarzy radiologów" - czytamy w rozmowie ze specjalistką.

Innym przykładem jest algorytm opracowany przez naukowców ze Stanford University. Zaledwie w ciągu dwóch miesięcy nauczył się on rozpoznawać 14 chorób na podstawie zdjęć RTG płuc. Z diagnozą zapalenia płuc poradził sobie lepiej, niż radiolodzy.

Więcej: prawo.pl