• Według raportu „Future Health Index” przygotowanego w 2019 roku na zlecenie Philipsa większość personelu medycznego w Polsce (70 proc.) już w tej chwili ma zaufanie do wykorzystywania sztucznej inteligebncji w procesie monitorowania pacjentów
• Prognozy wskazują, że sztuczna inteligencja może o co najmniej kilka lat zwiększyć średnią długość życia
• Sztuczna inteligencja już w tej chwili znajduje coraz więcej zastosowań w różnych obszarach opieki nad pacjentami

Przyjęty niedawno rządowy dokument ma stworzyć warunki do wykorzystania potencjału tej technologii w wielu obszarach, również w medycynie. Pierwszym krokiem ma być rozwijanie danych medycznych. Szeroki dostęp do nich może znacząco usprawnić diagnostykę i leczenie wielu chorób, zoptymalizować pracę lekarzy i medyków, przynieść oszczędności kosztowe dla całego systemu ochrony zdrowia czy nawet pomóc w przewidzeniu kolejnych pandemii. 

- Wdrażanie sztucznej inteligencji jest wyzwaniem, ale przyniesie też szereg korzyści, m.in. wyższy wzrost gospodarczy o 2,65 pkt proc. To czterokrotnie więcej aniżeli wzrost gospodarki niemieckiej przed pandemią, jest to więc ogromna wartość - mówi agencji informacyjnej Newseria Biznes Justyna Orłowska, dyrektor programu GovTech Polska w Kancelarii Prezesa Rady Ministrów.

}

Ponad 200 zadań

Przyjęta w połowie stycznia br. strategia określa ponad 200 zadań, których realizacja jest niezbędna do szerokiego wdrożenia SI w Polsce. Zostały one podzielone na sześć obszarów (firmy, nauka, edukacja, współpraca międzynarodowa, społeczeństwo i sektor publiczny), a w ramach każdego z nich uwzględniono cele krótkoterminowe (do 2023 roku), średnioterminowe (do 2027 roku) i długoterminowe (po 2027 roku).

- Uwzględniliśmy też wiele innych branż niewymienionych bezpośrednio w polityce, do których zalicza się m.in. medycyna. W tym obszarze warto pamiętać, że specjaliści od SI, data science i machine learningu potrzebują przede wszystkim danych. Na tym polu mamy już duży sukces, ponieważ w tej chwili udostępniamy ok. 20 tys. otwartych zbiorów danych i jesteśmy pod tym względem trendsetterami w UE - przekonuje dyrektor programu GovTech Polska.

Autorzy dokumentu wskazują, że SI jest dziedziną, w której Polska ma realne szanse stać się jednym z przodujących krajów na arenie międzynarodowej. Wśród priorytetowych sektorów, w których wdrażanie tej technologii może przynieść najwięcej korzyści, wymieniono m.in. energetykę, cyberbezpieczeństwo, przemysł i właśnie medycynę.

- Prognozy wskazują, że sztuczna inteligencja może faktycznie o co najmniej kilka lat zwiększyć średnią długość życia. Według szacunków wydłużenie wieku i poprawa stanu zdrowia w związku z zastosowaniem SI może przynieść sektorowi medycznemu ok. 150 mld dol. oszczędności - wylicza Justyna Orłowska.

Jak wskazano w rządowej strategii, SI w opiece zdrowotnej może się przyczynić do optymalizacji czasu, kosztów i skuteczności leczenia. Sztuczna inteligencja umożliwia też zapewnienie wysokiej jakości usług medycznych, wykorzystanie narzędzi przewidujących rozwój sytuacji epidemicznej czy wykrywających nadużycia w sektorze ochrony zdrowia.

Coraz więcej zastosowań

- Z całą pewnością znaczenie rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji będzie wzrastać. Zakłada się, że między 2019 a 2025 rokiem rynek SI powiększy się o co najmniej 42 proc. Medycyna i ochrona zdrowia są tutaj szczególnie wdzięcznym tematem, ponieważ zaawansowane algorytmy mogą przynieść mnóstwo korzyści: od klinicznych do ekonomicznych - mówi Michał Kępowicz, dyrektor ds. relacji strategicznych w Philips Healthcare, członek zarządu Polmedu.

Jak podkreśla, sztuczna inteligencja już w tej chwili znajduje coraz więcej zastosowań w różnych obszarach opieki nad pacjentami. - Jednym z takich obszarów jest radiologia i analizowanie obrazów, które powstają w wyniku diagnostyki obrazowej. Kolejny to patomorfologia. SI jest też pomocna m.in. przy zabiegach chirurgicznych - wymienia przedstawiciel Philipsa. 

Sztuczna inteligencja może być wykorzystywana także w procesie diagnostyki nowotworów i ułatwiać onkologom postawienie odpowiedniej diagnozy. Każdego roku nowotwór jest diagnozowany u ponad 160 tys. Polaków, a prognozy wskazują, że w ciągu kolejnych 10 lat liczba pacjentów onkologicznych wzrośnie aż o 1/3. 

- To bardzo przydatne z punktu widzenia wyzwania, jakim jest onkologia w Polsce. Wiemy, że problem jest gigantyczny, a te zaawansowane technologie niesamowicie pomagają w diagnozowaniu, w analizowaniu danych i porównywaniu ich z setkami czy milionami zdjęć innych przypadków, u innych pacjentów. SI ułatwia więc etap diagnostyki, ale tak samo może podpowiadać pewne opcje związane z leczeniem, wyborem odpowiedniej ścieżki terapeutycznej w stosunku do konkretnego pacjenta - zaznacza Michał Kępowicz.

Pilotażowe programy przechowywania anonimowych danych

Według raportu „Future Health Index” przygotowanego w 2019 roku na zlecenie Philipsa większość personelu medycznego w Polsce (70 proc.) już w tej chwili ma zaufanie do wykorzystywania SI w procesie monitorowania pacjentów, a w ocenie medyków istnieje też potrzeba rozszerzenia jej zastosowań na inne obszary, takie jak np. poprawa trafności diagnozy (14 proc.) czy sygnalizowanie nieprawidłowości dotyczących stanu zdrowia pacjentów (19 proc.).

- Człowiek generuje mniej więcej 1 TB informacji rocznie, a w przypadku człowieka chorego tych informacji jest jeszcze więcej. Nikt - żaden lekarz ani żadna służba zdrowia - nie potrafi przebić SI w wyciąganiu takich danych, które mogą być istotne z punktu widzenia całego procesu leczenia i długoterminowych efektów. Sztuczna inteligencja bardzo dobrze nadaje się do szukania wzorców, może z powodzeniem przeszukiwać różnego rodzaju dane, które tylko z pozoru nie mają ze sobą nic wspólnego - dodaje dr hab. n. med. Zbigniew Nawrat, profesor Instytutu Protez Serca Fundacji Rozwoju Kardiochirurgii, od lat stosujący i rozwijający rozwiązania z zakresu SI.

Wśród celów krótkoterminowych do 2023 roku rządowa „Polityka dla rozwoju sztucznej inteligencji” wymienia wykorzystanie potencjału danych medycznych dla poprawy zdrowia obywateli.

Dlatego jednym z pierwszych kroków ma być m.in. wdrożenie pilotażowych programów przechowywania anonimowych danych medycznych, wsparcie narzędzi i rozwiązań wykorzystujących dane medyczne (zwłaszcza z zakresu telemedycyny i e-zdrowia) oraz działania optymalizacyjne w sektorze ochrony zdrowia, prowadzone na podstawie analizy danych dotyczących np. podaży i popytu na świadczenia czy wykorzystania zasobów medycznych.

Więcej: biznes.newseria.pl

Podobał się artykuł? Podziel się!