Η Τεχνητή Νοημοσύνη είναι η συντομογραφία του όρου «Τεχνητή Νοημοσύνη» και είναι μια τεχνολογία που ερευνάται και αναπτύσσεται εδώ και πολλά χρόνια, από το 1950 περίπου. Με την ανάπτυξη της μηχανικής μάθησης και της βαθιάς μάθησης, καθώς και την πρόοδο της ανάλυσης μεγάλων δεδομένων για τη συλλογή και αξιοποίηση πολλών πληροφοριών, η Τεχνητή Νοημοσύνη έχει σημειώσει μεγάλη πρόοδο. Η Τεχνητή Νοημοσύνη αναμένεται να εισαχθεί όχι μόνο στον κλάδο της πληροφορικής και της εκπαίδευσης, αλλά και στον ιατρικό τομέα, και διεξάγονται πειράματα επίδειξης για την ανάλυση διαγραμμάτων ασθενών και τη συλλογή δεδομένων, καθώς και για την ερμηνεία συγκεκριμένων ασθενειών και παθήσεων ασθενών από δεδομένα δοκιμών.
Το 2016, στην Ιαπωνία επιτεύχθηκε η αναγνώριση ασθενών με λευχαιμία σε μόλις 10 λεπτά. Πιστεύεται ότι η εισαγωγή της Τεχνητής Νοημοσύνης στον ιατρικό τομέα στο μέλλον θα επιτρέψει διαγνώσεις και συνταγογραφήσεις συγκρίσιμες με αυτές των ανθρώπων. Εάν η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να εκτελέσει τις ίδιες εργασίες με τους ανθρώπους, μπορεί να βοηθήσει στην επίλυση προβλημάτων όπως η έλλειψη εργατικού δυναμικού και το αυξανόμενο ιατρικό κόστος στον ιατρικό τομέα.
Τα οφέλη από τη χρήση της Τεχνητής Νοημοσύνης στον ιατρικό τομέα περιλαμβάνουν πιο αποτελεσματικές λειτουργίες, βελτιωμένη διαγνωστική ακρίβεια, μειωμένο φόρτο για τους γιατρούς, πρόληψη ιατρικών λαθών, διόρθωση περιφερειακών ανισοτήτων κ.λπ. Ας ρίξουμε μια πιο προσεκτική ματιά σε καθένα από αυτά τα οφέλη.
Εάν η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορούσε να επεξεργαστεί αυτόματα τη διαδικασία ιατρικών αποδείξεων (όπως η δημιουργία δηλώσεων ιατρικών τελών) για τους πολλούς ασθενείς που επισκέπτονται το νοσοκομείο καθημερινά, θα μείωνε τόσο την απαιτούμενη εργασία όσο και το κόστος εργασίας. Ως αποτέλεσμα, θα ήταν δυνατό να βελτιωθεί η αποτελεσματικότητα της διοικητικής εργασίας.
Στη συνέχεια, συλλέγοντας, ταξινομώντας και αναλύοντας δεδομένα από εξετάσεις ασθενών, διάγνωση και θεραπεία, οι διαγνώσεις μπορούν να γίνουν ακόμη πιο ακριβείς, κάτι που μπορεί να βοηθήσει τους γιατρούς και τους τεχνικούς στο έργο τους. Η Τεχνητή Νοημοσύνη υπερέχει στην εύρεση μοτίβων σε τεράστιες ποσότητες πληροφοριών και στην ταξινόμηση και ανάλυσή τους. Χρειάζεται χρόνος για να αναλύσουν οι άνθρωποι τεράστιες ποσότητες πληροφοριών μία προς μία, αλλά η Τεχνητή Νοημοσύνη έχει τη δυνατότητα να κάνει εξαιρετικά ακριβείς διαγνώσεις σε μικρότερο χρονικό διάστημα.
Τα τελευταία χρόνια, η ποιότητα των εικόνων που χρησιμοποιούνται για τη διάγνωση έχει βελτιωθεί λόγω της υψηλής απόδοσης του ιατρικού εξοπλισμού, αλλά ταυτόχρονα, η ποσότητα των εικόνων έχει αυξηθεί, γεγονός που λέγεται ότι αυξάνει περαιτέρω το βάρος για τους γιατρούς. Επιπλέον, παρόλο που η ποσότητα των πληροφοριών έχει αυξηθεί, υπάρχει έλλειψη ατόμων που μπορούν να κάνουν σωστές διαγνώσεις με βάση αυτές. Όσον αφορά την υποστήριξη τέτοιων γιατρών, η υποστήριξη της Τεχνητής Νοημοσύνης για τη διάγνωση με εικόνες θα είναι αποτελεσματική.
Εάν βελτιωθεί η ακρίβεια της Τεχνητής Νοημοσύνης και εισαχθεί στην ιατρική περίθαλψη, θα βοηθήσει στην πρόληψη της «ιατρικής αμέλειας», κατά την οποία παραβλέπονται σοβαρά συμπτώματα ή δεν πραγματοποιείται κατάλληλη ανάλυση ή θεραπεία. Τα τελευταία χρόνια, οι υπερβολικά πολλές ώρες εργασίας για τους επαγγελματίες υγείας έχουν γίνει πρόβλημα και από το 2024 θα περιοριστούν οι περιορισμοί στις υπερωρίες και τις ώρες εργασίας των γιατρών κατά τις αργίες. Η εισαγωγή της Τεχνητής Νοημοσύνης αναμένεται να είναι αποτελεσματική στην πρόληψη ιατρικών λαθών που προκαλούνται από ανθρώπινο λάθος, με την απλοποίηση της εργασίας επί τόπου και τη μείωση του ανθρώπινου φόρτου.
Ο αριθμός των γιατρών ποικίλλει ανά περιοχή και δεν είναι ασυνήθιστο να υπάρχει έλλειψη γιατρών στις αγροτικές περιοχές. Αυτό έχει οδηγήσει στο να θεωρούνται οι περιφερειακές ανισότητες ως πρόβλημα, αλλά με τη χρήση της Τεχνητής Νοημοσύνης, οι διαγνώσεις μπορούν να γίνουν ανταλλάσσοντας μόνο ιατρικά δεδομένα, καθιστώντας δυνατή την ανταπόκριση ακόμη και αν δεν υπάρχουν γιατροί στην περιοχή. Εάν η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να αυτοματοποιήσει τη διάγνωση και να υποστηρίξει τους γιατρούς, θα είναι δυνατή η εκτέλεση πολλών εξετάσεων και διαγνώσεων με μικρό αριθμό ατόμων, γεγονός που θα βοηθήσει στη διόρθωση των περιφερειακών ανισοτήτων.
Μειονεκτήματα και σημεία προσοχής κατά τη χρήση της Τεχνητής Νοημοσύνης στον ιατρικό τομέα Ενώ υπάρχουν πολλά οφέλη που μπορούν να αποκομιστούν, υπάρχουν επίσης μειονεκτήματα και σημεία που πρέπει να γνωρίζετε. Όταν χρησιμοποιείτε την Τεχνητή Νοημοσύνη στον ιατρικό τομέα, είναι σημαντικό να έχετε πλήρη κατανόηση των μειονεκτημάτων και των σημείων που πρέπει να γνωρίζετε.
Ακόμα κι αν η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να επιτύχει εξαιρετικά ακριβείς διαγνώσεις, δεν είναι δυνατόν να αφεθούν όλες οι εργασίες στην Τεχνητή Νοημοσύνη. Εάν οι εργασίες αφεθούν αποκλειστικά στην Τεχνητή Νοημοσύνη, ενδέχεται να μην είναι σε θέση να χειριστεί άγνωστες ή δύσκολες περιπτώσεις, κάτι που θα μπορούσε να οδηγήσει σε ιατρικά λάθη. Όταν χρησιμοποιείται η Τεχνητή Νοημοσύνη, είναι επιθυμητό να συνεργαζόμαστε με ανθρώπους και η τελική απόφαση θα πρέπει να λαμβάνεται από τους ανθρώπους.
Η ευθύνη γίνεται ασαφής Στον ιατρικό τομέα, εάν όλη η ευθύνη επιρριφθεί στην Τεχνητή Νοημοσύνη, υπάρχει κίνδυνος η ευθύνη να καταστεί ασαφής. Στην τρέχουσα κατάσταση, η ιδανικότερη μέθοδος θα ήταν η Τεχνητή Νοημοσύνη και οι άνθρωποι να συνεργαστούν και να βοηθήσουν ο ένας τον άλλον.
Για να μπορέσει η Τεχνητή Νοημοσύνη να κάνει μια σωστή διάγνωση, απαιτείται μεγάλη ποσότητα δεδομένων περιστατικών. Ακόμα κι αν η Τεχνητή Νοημοσύνη έχει την ικανότητα να μαθαίνει, είναι άνευ νοήματος εκτός αν μπορεί να μάθει με ακρίβεια μεγάλη ποσότητα σωστών δεδομένων. Τα δεδομένα περιστατικών πρέπει να προετοιμάζονται για τον σκοπό αυτό, αλλά πρέπει να αντιμετωπίζονται με προσοχή, καθώς περιέχουν προσωπικές πληροφορίες. Είναι σημαντικό να θυμόμαστε ότι όχι μόνο είναι δύσκολο να προετοιμαστούν μεγάλες ποσότητες δεδομένων περιστατικών, αλλά και ότι οι προσωπικές πληροφορίες πρέπει επίσης να αντιμετωπίζονται κατάλληλα./
Παραδείγματα χρήσης της Τεχνητής Νοημοσύνης στον ιατρικό τομέα Η Τεχνητή Νοημοσύνη έχει ήδη αρχίσει να χρησιμοποιείται στον ιατρικό τομέα. Εδώ θα παρουσιάσουμε σύντομα ορισμένα παραδείγματα χρήσης της.
Ένα παράδειγμα χρήσης της διάγνωσης εικόνας με τεχνητή νοημοσύνη είναι ο συνδυασμός τεχνητής νοημοσύνης και αναγνώρισης εικόνας για την έγκαιρη ανίχνευση καρκίνου. Ο καρκίνος του στομάχου σε πρώιμο στάδιο, ο οποίος έχει μεγάλη ποικιλία σχημάτων, θεωρείται δύσκολο να διαγνωστεί ακόμη και για τους ειδικούς, αλλά η τεχνητή νοημοσύνη που έχει υποστεί εις βάθος μάθηση στην τεχνολογία αναγνώρισης εικόνας έχει αυξήσει το θετικό ποσοστό πρόβλεψης στο 93,4% και το αρνητικό ποσοστό πρόβλεψης στο 83,6%.
Τα διαδικτυακά διαγνωστικά συστήματα που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη προσφέρονται επίσης ως ιατρικές εφαρμογές. Όχι μόνο χρησιμοποιούν την τεχνητή νοημοσύνη για την πρόβλεψη ασθενειών και την παροχή πληροφοριών σχετικά με τα κοντινά νοσοκομεία με βάση την κατάσταση του ασθενούς, αλλά παρέχουν επίσης ένα ολοκληρωμένο πακέτο που περιλαμβάνει διαδικτυακές διαβουλεύσεις με γιατρούς και παράδοση συνταγών μετά τη διάγνωση. Οι υπηρεσίες που παρέχουν μπορούν επίσης να εξυπηρετήσουν την ανάρρωση στο σπίτι και την αυτο-απομόνωση λόγω της εξάπλωσης μολυσματικών ασθενειών. Ορισμένες υπηρεσίες ψηφιοποιούν ακόμη και τα αποτελέσματα των διαδικτυακών διαβουλεύσεων, επιτρέποντας στους ασθενείς να κατέχουν τα δεδομένα, παρέχοντας την ευκολία να βλέπουν ακριβείς πληροφορίες για την υγεία, ενώ παράλληλα είναι στενά συνδεδεμένες με την ιατρική περίθαλψη.
Μετά τη διάγνωση του γιατρού, συνταγογραφείται η απαραίτητη φαρμακευτική αγωγή, αλλά η συνταγή πρέπει να αλλάζει ανάλογα με το βάρος και τη φυσική κατάσταση του ασθενούς. Ωστόσο, θα ήταν δύσκολο για έναν γιατρό που βλέπει πολλούς ασθενείς την ημέρα να απαντήσει λεπτομερώς σε κάθε ασθενή. Επομένως, οι συνταγές με Τεχνητή Νοημοσύνη μπορούν να πραγματοποιήσουν πιο λεπτομερείς και κατάλληλες συνταγές με βάση όχι μόνο το βάρος και τη φυσική κατάσταση του ασθενούς, αλλά και την αρτηριακή πίεση και τα δεδομένα από την προηγούμενη δόση. Έχουν επίσης αναφερθεί περιπτώσεις όπου η Τεχνητή Νοημοσύνη προέβλεψε το συντηρητικό αποτέλεσμα στον σχεδιασμό συνταγογράφησης οφθαλμικών σταγόνων, καθιστώντας δυνατή τη δημιουργία μιας κατάλληλης συνταγής. Η Τεχνητή Νοημοσύνη όχι μόνο πραγματοποιεί την καλύτερη συνταγή για τους ασθενείς, αλλά είναι επίσης χρήσιμη στη βελτίωση της αποτελεσματικότητας και στην επιτάχυνση της ανάπτυξης στην φαρμακευτική ανάπτυξη.
Η Τεχνητή Νοημοσύνη πιθανότατα θα χρησιμοποιηθεί περισσότερο στον ιατρικό τομέα στο μέλλον. Επί του παρόντος, διεξάγεται έρευνα και ανάπτυξη για την υλοποίηση συστημάτων που μπορούν να προσδιορίσουν την πιθανότητα καρκίνου από παράγοντες που περιέχονται σε μια μικρή ποσότητα αίματος, συστήματα που σχεδιάζουν αυτόματα οδοντοστοιχίες για τους ασθενείς και συστήματα αξιολόγησης χρωμάτων για την αναπαραγωγή των τόνων των δοντιών. Λέγεται ότι στο μέλλον, η Τεχνητή Νοημοσύνη που βοηθά τους γιατρούς και τους νοσηλευτές κατά τη διάρκεια των χειρουργικών επεμβάσεων θα γίνει επίσης ευρέως διαδεδομένη.
Εάν βελτιωθεί η ταχύτητα και η απόδοση της επικοινωνίας, θα καταστεί δυνατή η απομακρυσμένη θεραπεία στην οποία η Τεχνητή Νοημοσύνη χειρίζεται ρομπότ. Επί του παρόντος, η Τεχνητή Νοημοσύνη εξελίσσεται δραματικά συνδυαζόμενη με υπάρχουσες τεχνολογίες όπως το 5G (σύστημα κινητής επικοινωνίας 5ης γενιάς) και οι τρισδιάστατοι εκτυπωτές. Η χρήση της Τεχνητής Νοημοσύνης στην ιατρική όχι μόνο αντισταθμίζει τις ελλείψεις εργατικού δυναμικού και αποτρέπει τα ανθρώπινα λάθη, αλλά αναμένεται επίσης να έχει μεγάλο μελλοντικό δυναμικό, όπως οι προοπτικές χρήσης όπως αναφέρθηκε παραπάνω και η βοήθεια προς τους ασθενείς να αναρρώσουν στο σπίτι.
Αναμένεται ότι η χρήση της Τεχνητής Νοημοσύνης (ΤΝ) στον ιατρικό τομέα θα συνεχίσει να αυξάνεται στο μέλλον. Προς το παρόν, χρησιμοποιείται για την έγκαιρη ανίχνευση όγκων και μελλοντικών κινδύνων ασθενειών, αλλά εξακολουθεί να υπάρχει υψηλός κίνδυνος παροχής εναλλακτικής ιατρικής θεραπείας αντί για γιατρούς όταν η ακρίβεια της ΤΝ δεν είναι υψηλή, και πρέπει να λαμβάνονται υπόψη μέτρα ασφαλείας κατά τον χειρισμό μεγάλων ποσοτήτων πληροφοριών ασθενών και ευαίσθητων ιατρικών δεδομένων. Είναι απαραίτητο να εξεταστεί ο τρόπος αξιοποίησής της αφού κατανοηθούν πλήρως τα πλεονεκτήματα και τα μειονεκτήματα εκ των προτέρων.