Τα τελευταία χρόνια η τεχνητή νοημοσύνη (AI) και το machine learning έχουν φέρει ριζικές αλλαγές και εξελίξεις στην καθημερινότητά μας.

Οι εφαρμογές της τεχνητής νοημοσύνης αφορούν ένα ευρύ φάσμα κλάδων, βελτιώνοντας και αλλάζοντας τη ζωή μας, από την εκπαίδευση, τον αθλητισμό έως τον κλάδο της ιατρικής επιστήμης.

Σε αυτό λοιπόν το άρθρο θα δούμε:

 Τι είναι η τεχνητή νοημοσύνη στην ιατρική

 Τις βασικές εφαρμογές της τεχνητής νοημοσύνης στην ιατρική

 Οφέλη και προκλήσεις της τεχνητής νοημοσύνης στην ιατρική

Ας ξεκινήσουμε με έναν βασικό ορισμό.

 Τι Είναι η Τεχνητή Νοημοσύνη στην Ιατρική

Τεχνητή νοημοσύνη στην ιατρική ορίζουμε τη χρήση μοντέλων machine learning, προκειμένου να αναζητησουμε ιατρικά δεδομένα, να βρούμε πληροφορίες και μοτίβα που συνδράμουν στη βελτίωση των αποτελεσμάτων της υγείας και των εμπειριών των ασθενών.

Στην τεχνητή νοημοσύνη οι υπολογιστές μαθαίνουν μέσα από την εμπειρία, χρησιμοποιώντας μεγάλο όγκο δεδομένων.

Καταλαβαίνουμε, λοιπόν, πως η τεχνητή νοημοσύνη αποτελεί δομικό κομμάτι της σύγχρονης ιατρικής, καθώς υπάρχει πληθώρα δεδομένων στον κλάδο της υγείας γενικότερα.

Επιπλέον, οι διάφοροι αλγόριθμοι AI και εφαρμογές που δημιουργούνται για σκοπούς υποστήριξης επαγγελματιών υγείας, έχουν πολλαπλά οφέλη στην έρευνα και στις κλινικές δοκιμές.

Ας δούμε ακολούθως κάποιες βασικές εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης στην ιατρική.

 Εφαρμογές Τεχνητής Νοημοσύνης στην Ιατρική

Κάποιες από τις βασικές εφαρμογές της τεχνητής νοημοσύνης στην ιατρική είναι οι εξής:

   Ιατρική Απεικόνιση

Η τεχνητή νοημοσύνη διαδραματίζει σημαντικό ρόλο στην ιατρική απεικόνιση.

Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βοηθήσει σε σημαντικό βαθμό τους κλινικούς ιατρούς τόσο να εντοπίζουν πρώιμα σημάδια ασθένειας όσο και στη διαχείριση του μεγάλου αριθμού ιατρικών εικόνων που πρέπει να παρακολουθούν.

Αυτό επιτυγχάνεται με την ανάπτυξη αλγορίθμων που βασίζονται στη βαθιά μάθηση (deep learning) για αυτοματοποιημένη ανάλυση εικόνων.

Συνεπώς, η ανάλυση, για παράδειγμα, αξονικών και μαγνητικών τομογραφιών, με τη χρήση εργαλείων machine learning και AI, μπορούν να δώσουν ευρήματα που μπορεί να διαφύγουν από έναν ακτινολόγο.

   Ανίχνευση & Διάγνωση Ασθενειών

Ακόμη, τα μοντέλα μηχανικής μάθησης και η τεχνητή νοημοσύνη μπορούν να αξιοποιηθούν για την παρατήρηση των ζωτικών σημείων ασθενών που βρίσκονται σε κρίσιμη κατάσταση και λαμβάνουν φροντίδα.

Αυτό μπορεί να επιτευχθεί με την παροχή ενημέρωσης και προειδοποίησης προς τους γιατρούς, εάν αυξηθούν ορισμένοι δείκτες κινδύνου.

   Επιτάχυνση Ανάπτυξης Φαρμάκων

Η τεχνητή νοημοσύνη θα μπορούσε να συμβάλλει στη σύμπτυξη του κύκλου ανάπτυξης νέων φαρμάκων και στη μείωση του κόστους.

Όπως είναι λογικό, η δημιουργία εξειδικευμένων θεραπειών αυξάνει τη διάρκεια και το κόστος δημιουργίας νέων φαρμακευτικών αγωγών.

Μέσω της τεχνητής νοημοσύνης, η συλλογή και ανάλυση δεδομένων κατά τις ιατρικές δοκιμές βοηθάει στην εύρεση δεικτών αποτελεσματικότητας μιας θεραπείας, με αποδέκτες ασθενείς που έχουν μεγαλύτερη πιθανότητα να αποκριθούν καλύτερα στην εκάστοτε περίπτωση.

   Εξατομικευμένη Θεραπεία Ασθενειών

Όπως προαναφέραμε, τα μοντέλα AI μπορούν να μάθουν από τα δεδομένα, να αναπτύξουν μοτίβα καθώς και να κάνουν εκτιμήσεις για το μέλλον.

Κατά συνέπεια, η ιατρική μπορεί να ενισχυθεί με την χρήση εικονικών βοηθών τεχνητής νοημοσύνης.

Έχοντας τη δυνατότητα διατήρησης προτιμήσεων, οι εικονικοί βοηθοί μπορούν να παρέχουν προσαρμοσμένες συστάσεις σε πραγματικό χρόνο στους ασθενείς όλο το εικοσιτετράωρο.

Μέσω της πρόσβασης σε έναν εικονικό βοηθό που θα απαντά σε ερωτήσεις με βάση το ιατρικό ιστορικό και τις προσωπικές ανάγκες του κάθε ασθενούς, η ιατρική επιστήμη μπορεί να πάει σημαντικά βήματα μπροστά.

 Οφέλη και Προκλήσεις της Τεχνητής Νοημοσύνης στην Ιατρική

Με το πέρασμα του χρόνου, η πολυπλοκότητα των ιατρικών εξετάσεων αυξάνεται, καθώς αυξάνεται και ο όγκος των δεδομένων και των πληροφοριών.

Όπως είναι λογικό ο ανθρώπινος εγκέφαλος αδυνατεί να επεξεργαστεί ταυτόχρονα τόσες πολλές πηγές πληροφοριών.

Ένα από τα σημαντικά προβλήματα που δύναται να επιλύσει η τεχνητή νοημοσύνη στον ιατρικό κλάδο, μέσα από την ανάλυση δεδομένων, είναι και η πρόληψη σφαλμάτων συνταγογράφησης.

Επιπλέον, ο διοικητικός φόρτος στα νοσοκομεία και τις κλινικές είναι τεράστιος.

Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αυτοματοποιήσει την εργασία των γιατρών και του προσωπικού εκτελώντας επαναλαμβανόμενες εργασίες.

Ακόμη, μπορεί φυσικά να συμβάλλει στη μείωση χρόνου αναμονής στα νοσοκομεία, όπου πολύ συχνά υπάρχει συνωστισμός.

Από την άλλη πλευρά, λόγω του κατακερματισμού των ιατρικών δεδομένων σε διάφορες πλατφόρμες λογισμικού, η συλλογή δεδομένων και πληροφοριών ασθενών για τη δοκιμή αλγορίθμων AI αντιμετωπίζει εμπόδια.

Επίσης, ένα άλλο ζήτημα είναι ότι τα ιατρικά δεδομένα από έναν οργανισμό ενδέχεται να μην είναι συμβατά με άλλες πλατφόρμες.

Ενώ συνάμα το ζήτημα της εξασφάλισης της ποιότητας των δεδομένων και της ασφάλειάς τους από hackers, μαζί με το φόβο για ενδεχόμενη αύξηση της ανεργίας στο χώρο της υγείας, είναι επίσης προκλήσεις που έχουν αναδυθεί.

Καταλαβαίνουμε επομένως πως η τεχνητή νοημοσύνη πέρα από θετικά έχει και αρνητικά, όμως αν γίνεται σωστή χρήση της μόνο οφέλη μπορεί να προσφέρει.

 Με Λίγα Λόγια

Είδαμε τι είναι η τεχνητή νοημοσύνη στην ιατρική επιστήμη, κάποιες από τις βασικές εφαρμογές της καθώς και τα οφέλη και προκλήσεις που έχουν αναδυθεί.

Το μόνο σίγουρο είναι πως η τεχνητή νοημοσύνη και η ανάλυση των δεδομένων έχουν αλλάξει και συνεχίζουν να αλλάζουν την ιατρική ριζικά.

Αν, λοιπόν, ο χώρος των δεδομένων και των data analytics αποτελεί το μονοπάτι που θες να ακολουθήσεις, στη Big Blue έχουμε την ευκαιρία που ψάχνεις!

Πάρε μέρος στο Data Analytics Bootcamp της BigBlue και γίνε πιστοποιημένος Data Analyst σε 3 μόλις μήνες, αποκτώντας ουσιαστική πρακτική γνώση στις μεθοδολογίες και τα εργαλεία της ανάλυσης των δεδομένων!