Urządzenie wykorzystujące sztuczną inteligencję (SI) przewidziało, że u pacjenta leczącego się w zabrzańskim szpitalu może wystąpić zaostrzenie niewydolności serca. Na podstawie tej informacji, którą uzyskano w połowie kwietnia, lekarze zmienili farmakoterapię, aby temu zapobiec. Wszczepiony mężczyźnie aparat firmy Boston Scientific z funkcją HeartLogic wykrył też migotanie przedsionków. Kontrola w placówce medycznej potwierdziła diagnozę i u pacjenta wykonano dodatkowy zabieg kardiologiczny. Lekarze ze Śląskiego Centrum Chorób Serca nie mają wątpliwości, że ocena dokonana przez SI pomogła ocalić mężczyźnie życie. Układy z HeartLogic wszczepiono 12 polskim pacjentom.
Wykorzystanie SI nie tylko zmieni przemysł czy poprawi jakość usług, lecz także zrewolucjonizuje medycynę. I stopniowo coraz mniej jest w tym marketingowej „papki”, a coraz więcej konkretów. Analitycy z firmy Accenture przewidują, że w 2026 r. zastosowanie sztucznej inteligencji może przynieść tylko amerykańskiej służbie zdrowia aż 150 mld dol. oszczędności rocznie. Prawie 80 proc. chińskich szpitali oraz firm medycznych korzysta albo zamierza w niedalekiej przyszłości skorzystać z narzędzi wspomaganych SI. Potrzebę rozwoju algorytmów widzi też Unia Europejska – co wybrzmiewa w przyjmowanych przez nią strategiach.
Maszyny mogą wesprzeć specjalistów w szybszej i trafniejszej diagnostyce (np. przy wykrywaniu nowotworów) czy przy tworzeniu terapii. Mogą przewidywać epidemie oraz przetwarzać dane potrzebne do opracowywania nowych leków. Narzędzia wspomagane przez SI mogą być też znacznie tańsze w użyciu, bo nie zawsze musi je obsługiwać wykwalifikowany personel (a to rozwiązywałoby dodatkowo niedobory kadrowe służby zdrowia). – Korzyści może odnieść cały system: świadczeniodawca, lekarz, ale przede wszystkim pacjent – uważa prof. Janusz Braziewicz, kierownik Zakładu Medycyny Nuklearnej z Ośrodkiem PET w Świętokrzyskim Centrum Onkologii oraz członek zarządu Polskiego Towarzystwa Medycyny Nuklearnej.
Ale wdrażanie maszyn ze sztuczną inteligencją do medycyny oraz ich późniejsze doskonalenie będą długotrwałe – bo paliwem dla tego procesu będą nie tylko pieniądze, lecz także dane o pacjentach. Im będzie ich więcej oraz im bardziej będą szczegółowe, tym skuteczniej algorytmy będą działały. Dane medyczne to jednak informacje wrażliwe, które są chronione. To zaś utrudnia ich użycie do analizy z wykorzystaniem algorytmów komputerowych.
„Karmienie” inteligencji
Na rynku są już kardiomonitory, które z kilkugodzinnym wyprzedzeniem mogą zaalarmować, że stan chorego ulegnie pogorszeniu.
