Sztuczna inteligencja w medycynie. "Widzimy potencjał". Potrzebny silniejszy dialog branży

Autor: PW • Źródło: Rynek Zdrowia20 października 2022 12:00

Sztuczna inteligencja (AI) potrafi zwizualizować w trójwymiarze 37 odrębnych obszarów mózgu, automatycznie znajduje zmiany zapalne i mierzy atrofię. Wszystko to w ułamku czasu, jaki musiałby poświęcić na to lekarz, gdyby chciał zrobić to manualnie - mówi Jakub Musiałek, prezes Pixel Technology.

Sztuczna inteligencja w medycynie. "Widzimy potencjał". Potrzebny silniejszy dialog branży
Jakub Musiałek, prezes Pixel Technology. Fot. archiuwm
  • Zastosowanie sztucznej inteligencji oraz big data w medycynie będzie tematem jednej z debat podczas XVIII Forum Rynku Zdrowia. Wszystkie sesje będą dostępne online po rejestracji ZAREJESTRUJ SIĘ
  • Jakub Musiałek, prezes Pixel Technology: - Wprowadzamy algorytmy AI, które pomogą odnaleźć ukryte korelacje pomiędzy wynikami obrazowymi a np. wynikami badań laboratoryjnych w celu predykcji stanu zdrowia pacjenta
  • Pozyskanie danych medycznych przez firmy IT nigdy nie było proste. Aby te dane miały jakąkolwiek wartość muszą być dobre jakościowo, czyli ustandaryzowane - zwraca uwagę

Sztuczna inteligencja - co już potrafi?

Rynek Zdrowia, Piotr Wróbel: Już wiemy, że sztuczna inteligencja znacząco wpłynie na cyfrową transformację medycyny. Jakie praktyczne rozwiązania z zakresu AI są dzisiaj najbardziej obiecujące dla ochrony zdrowia?

Jakub Musiałek, prezes Pixel Technology: Dużo się obecnie dyskutuje o sztucznej inteligencji, tymczasem jako pierwsza firma w Polsce wdrożyliśmy nasze rozwiązanie - COVID AI - w Samodzielnym Publicznym Wojewódzkim Szpitalu Zespolonym w Szczecinie.

Opracowana technologia pozwala lekarzom na predykcję stanu zdrowia pacjenta w zakresie oceny ryzyka ciężkiego przebiegu COVID-19 czy nawet zgonu pacjenta.

Największe możliwości tego rozwiązania tkwią w analizowaniu zarówno danych radiologicznych, jak i klinicznych tego samego pacjenta.

W efekcie zaawansowane algorytmy AI pomogą odnaleźć ukryte korelacje pomiędzy wynikami obrazowymi a np. wynikami badań laboratoryjnych i powiążą ze sobą różne objawy (np. wysięki płucne, zmiany nowotworowe, zatory płucne czy zmiany śródmiąższowe) w celu predykcji stanu zdrowia pacjenta.

Obecnie skupiamy się na rozwiązaniach z zastosowaniem sztucznej inteligencji (AI) dla neurologii, ponieważ właśnie w nich widzimy największy potencjał. Efektem prac naszego kilku dziesięcioosobowego zespołu inżynierów DataScience jest opracowanie systemu do analizy zdjęć RM głowy - dedykowanego chorobom demielinizacyjnym (np. stwardnienie rozsiane, PML, SLE).

Sztuczna inteligencja potrafi zwizualizować w trójwymiarze 37 odrębnych obszarów mózgu, automatycznie znajduje zmiany zapalne i mierzy atrofię. Wszystko to w ułamku czasu, jaki musiałby poświęcić na to lekarz, gdyby chciał zrobić to manualnie.

Wykorzystanie takich narzędzi daje neurologowi potężne możliwości, choćby monitorowania skuteczności podjętej terapii czy predykcji rozwoju choroby. Rozwiązanie jest w ostatniej fazie rozwoju, w której prowadzimy konsultacje z ekspertami medycznymi - neurologami, radiologami i wg ich zaleceń oraz potrzeb modyfikujemy sposób użycia narzędzi AI.

PW: Jak pan sądzi, czy polskie firmy zdołają wsiąść do pociągu wiozącego liderów rozwijających zastosowania algorytmów AI w ochronie zdrowia, czy jednak okaże się, że będziemy musieli sięgać po licencyjne rozwiązania?

JM: Jak dotąd historia cyfryzacji medycyny w Polsce pokazała, że wiele polskich firm potrafiło sprostać zadaniu informatyzacji. Oczywiście wiele tutaj zależy od naszej legislacji, która już mniej zależy od biznesu.

Jeśli chodzi o tworzenie algorytmów wspierających diagnostykę i leczenie to nikt nie zna problemów i wyzwań polskich szpitali lepiej niż rodzime firmy. Pixel Technology istnieje na rynku od 30 lat, gdzie ponad połowę tego czasu stanowi działalność na rzecz sektora medycznego.

Bardzo ważne jest również trzymanie wspólnego frontu przez polskie firmy. Wierzymy, że w jedności siła i potrzebny jest nam jeszcze silniejszy dialog branżowy ze wsparciem instytucji otoczenia biznesu. Nie możemy zapominać, że chodzi również o bezpieczeństwo pacjentów, więc samo rozwiązanie musi charakteryzować się wysoką pewnością działania.

Jakość danych. To nadal problem

PW: Systemy informatyczne gromadzą ogromne ilości danych medycznych, które dzisiaj nie są w pełni wykorzystane a mogą posłużyć np. do tworzenia wartościowych rejestrów medycznych. Co dzisiaj stanowi największe wyzwanie dla twórców oprogramowania analizującego zasoby big data?

JM: Pozyskanie danych medycznych przez firmy IT nigdy nie było proste, ale żeby te dane miały jakąkolwiek wartość muszą być dobre jakościowo, czyli ustandaryzowane. Zakres kategorii danych, które znajdują się w słownikach, jest też bardzo ograniczony. Nadal brakuje jasnych wytycznych i regulacji prawnych dla zapewnienia interoperacyjności, choć jest z tym już lepiej niż kiedyś.

Jeśli już mowa o rejestrach medycznych, to i tutaj problemami są m.in: niska liczba rejestrów oraz bariery regulacyjne, które utrudniają ich tworzenie i wykorzystanie do celów np. projektów B+R.

Jeśli zaś chodzi stricte o wyzwania dotyczące już samego procesu tworzenia oprogramowania, jest to niewątpliwie zrozumienie dużych zbiorów danych, wychwytywanie wzorców, trendów i korelacji.

Pixel Technology ma o tyle łatwiejsze zadanie w porównaniu do innych firm potrzebujących danych do rozwoju systemów AI, że jesteśmy również dostawcą systemów PACS i RIS, co znacznie ułatwia dostęp do danych w ramach realizowanych wspólnie projektów.

Ten fakt oczywiście nie rozwiązuje problemu jakości danych lub ich braku w postaci elektronicznej . W przypadku Big Data jest podobnie, bo bazujemy nie tylko danych obrazowych, ale też klinicznych.

Dobrym przykładem jest tutaj platforma Pixel DIG, rozwiązanie Big Data, które stworzyliśmy wspólnie z Śląskim Uniwersytetem Medycznym. DIG to rozwiązanie, które rozwija Polską naukę w dziedzinie leków, badań klinicznych czy prac naukowych.

Moduł wyszukiwania operuje na kilku milionach rekordów medycznych i ponad 50 milionach danych medycznych, umożliwia odnalezienie w przepastnej bazie danych pacjentów, tych którzy mogą dołączyć do wybranego badania klinicznego lub też na podstawie ich danych utworzone zostaną prace naukowe, np. dotyczące zatorowości płucnej czy stwardnienia rozsianego.

Cyfrowa transformacja w medycynie na XVIII Forum Rynku Zdrowia

O cyfrowej transformacji w medycynie, w tym zastosowaniu sztucznej inteligencji oraz big data będziemy rozmawiać podczas jednej z sesji XVIII Forum Rynku Zdrowia w Warszawie.

25 października 2022 r., godz. 11.00-12.30 I Cyfrowa transformacja medycyny w praktyce 

Zaproszeni do udziału w sesji goście będą dyskutować o:

  • sztucznej inteligencji w medycynie – obszarach zastosowania algorytmów AI dziś i jutro
  • big data i potencjale danych zdrowotnych
  • chmurze w medycynie, wirtualizacji pracy
  • cyberbezpieczeństwie w sektorze zdrowia
  • o korzyściach dla pacjenta wynikających z zastosowania rozwiązań informatycznych

Udział w sesji zapowiedzieli (kolejność alfabetyczna):

  • Markus Baltzer, CEO, Bayer Central Europe, General Manager, Bayer Pharmaceuticals Poland
  • Jan Butkiewicz, zastępca dyrektora generalnego, pion opieki zdrowotnej, Asseco Poland SA, prezes zarządu, Chmura dla Zdrowia
  • Dariusz Kostrzewa, prezes zarządu, Copernicus Podmiot Leczniczy Sp. z o.o. w Gdańsku
  • dr Zbigniew Król, zastępca dyrektora ds. klinicznych i naukowych, Centralny Szpital Kliniczny MSWiA w Warszawie, podsekretarz stanu w Ministerstwie Zdrowia w latach 2017-2019
  • Bartłomiej Mijalski, dyrektor operacyjny, Nexus Polska
  • dr Piotr Murawski, kierownik, Oddział Teleinformatyki, Wojskowy Instytut Medyczny
  • Jakub Musiałek, prezes, Pixel Technology

     

    Sprawdź Forum Rynku Zdrowia - agenda

    Zapraszamy do rejestracji na udział online, który obejmuje dostęp do transmisji live Forum Rynku Zdrowia. Rejestracja na udział online na FRZ 2022: ZAREJESTRUJ SIĘ

Dowiedz się więcej na temat:
Podaj imię Wpisz komentarz
Dodając komentarz, oświadczasz, że akceptujesz regulamin forum