Η τεχνητή νοημοσύνη (AI) μπορεί να μεταμορφώσει τον χώρο της υγείας, βελτιώνοντας την ακρίβεια στις διαγνώσεις και περιορίζοντας τα ανθρώπινα σφάλματα. Η αξιοποίηση μεγάλων συνόλων δεδομένων δίνει στους επιστήμονες τη δυνατότητα να καταρτίζουν προληπτικά μοντέλα, τα οποία στηρίζουν την εξατομικευμένη ιατρική και την αποτελεσματικότερη φροντίδα των ασθενών.
Με τη χρήση αλγορίθμων AI, τα σύγχρονα απεικονιστικά μηχανήματα μπορούν να εντοπίζουν αλλοιώσεις που διαφεύγουν από το ανθρώπινο μάτι. Παράλληλα, η τεχνητή νοημοσύνη υποστηρίζει την ανάπτυξη φαρμάκων και τη διοίκηση δομών υγείας. Χάρη στη μηχανική και τη βαθιά μάθηση, οι υπολογιστές προσαρμόζονται αυτόματα μέσω της εμπειρίας, ανοίγοντας νέες προοπτικές για την ιατρική.
Για την αξιοποίηση της τεχνητής νοημοσύνης (AI) στην υγεία, οι επιστήμονες συνδυάζουν αλγορίθμους με υπολογιστική ισχύ. Με αυτόν τον τρόπο επιδιώκουν να εκτελούν σύνθετες εργασίες και να προβλέπουν πιθανά αποτελέσματα.
Η τεχνητή νοημοσύνη επιτρέπει στους ειδικούς να βελτιώνουν την ακρίβεια της διάγνωσης και να περιορίζουν σφάλματα που μπορεί να προκύψουν από την υποκειμενική κρίση. Επιπλέον, ενισχύει την εξατομικευμένη ιατρική, ώστε οι θεραπευτικές επιλογές να προσαρμόζονται περισσότερο στις ανάγκες κάθε ασθενή.
Μία από τις δυνατότητές της είναι η επεξεργασία μεγάλων συνόλων δεδομένων (big data). Για παράδειγμα, οι επιστήμονες μπορούν να συνδυάσουν ευρήματα γενετικών μελετών με κλινικοπαθολογικές και δημογραφικές πληροφορίες. Από την ανάλυση αυτή μπορεί να προκύψει ένα προληπτικό μοντέλο, χρήσιμο για την καλύτερη διαχείριση του ασθενή, είτε ως προς την πρόγνωση είτε ως προς την επιλογή θεραπείας και την πιθανότητα ανταπόκρισης σε αυτήν, μεταξύ άλλων.
Σε ποιους τομείς αξιοποιείται
Μικροσκόπια, υπέρηχοι, μαστογράφοι και άλλα νέα απεικονιστικά μηχανήματα διαθέτουν αλγορίθμους τεχνητής νοημοσύνης. Έτσι μπορούν να εντοπίζουν βλάβες που ενδέχεται να μην εντοπίσει ένα ανθρώπινο μάτι και να περάσουν απαρατήρητες.
Τα ευρήματα που προκύπτουν με τη βοήθεια της τεχνητής νοημοσύνης αξιολογούνται στη συνέχεια από τον γιατρό. Εκείνος είναι που συντάσσει την τελική γνωμάτευση για την απεικονιστική εξέταση.
Η AI αξιοποιείται ευρέως και στην επεξεργασία ερευνητικών δεδομένων, καθώς και στην πρόβλεψη των ασθενών που ενδέχεται να ανταποκριθούν καλύτερα σε μια συγκεκριμένη θεραπεία. Για να γίνει αυτή η εκτίμηση, ο γιατρός εισάγει διάφορες πληροφορίες, ακόμη και εικόνες από χειρουργεία ή διαγνωστικές εξετάσεις.
Μπορεί επίσης να βοηθήσει στον σχεδιασμό εξατομικευμένης φροντίδας, εκτιμώντας ποια θεραπεία ή ποια προσέγγιση είναι καταλληλότερη για τον κάθε ασθενή.
Στην ίδια κατηγορία ανήκουν και τα gadgets που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη. Ορισμένα καταγράφουν ή αναλύουν στοιχεία, όπως τον καρδιακό ρυθμό, ενώ άλλα απαντούν σε ερωτήματα, για παράδειγμα μέσα από εφαρμογές τηλεϊατρικής.
Η τεχνητή νοημοσύνη έχει ρόλο και στη διαδικασία ανάπτυξης φαρμάκων, αφού διευκολύνει την ανάλυση πολύ μεγάλου όγκου δεδομένων. Μπορεί ακόμη να υποστηρίξει τη λειτουργία των μονάδων υγείας, όπως στη διαχείριση κλινών ή των αποθεμάτων φαρμάκων στις αποθήκες.
Με ποιον τρόπο λειτουργεί
Οι επιστήμονες, στην πράξη, εκπαιδεύουν συστήματα μηχανικής μάθησης ή βαθιάς μάθησης (deep learning), ώστε να παράγουν αποτελέσματα που θα φανούν χρήσιμα είτε στην έρευνα είτε στην κλινική πράξη.
Προς το παρόν, κυριαρχεί η μηχανική μάθηση, η οποία είναι η απλούστερη μέθοδος. Με την πάροδο του χρόνου, ωστόσο, εξελίσσονται και διαφορετικές τεχνικές βαθιάς μάθησης.
Η μηχανική μάθηση αποτελεί πεδίο της AI και επιτρέπει στους υπολογιστές να μαθαίνουν αυτόνομα, αξιοποιώντας την εμπειρία, χωρίς να απαιτείται κάθε φορά να τους δίνονται ρητές οδηγίες προγραμματισμού.
Καθώς το σύστημα εκπαιδεύεται, μαθαίνει πώς να επεξεργάζεται τα δεδομένα και να καταλήγει σε αποτελέσματα. Με την πάροδο των ετών, τα λάθη διορθώνονται και οι γνώσεις του εμπλουτίζονται.
Η βαθιά μάθηση είναι πιο περίπλοκη, καθώς περιλαμβάνει ένα σύνολο μεθόδων μηχανικής μάθησης που προσομοιώνουν τη λειτουργία του νευρωνικού δικτύου του εγκεφάλου μας.
Ευχαριστούμε για τη συνεργασία τη Μαρία Γαζούλη, καθηγήτρια Βιολογίας, Γενετικής και Νανοϊατρικής στην Ιατρική Σχολή του ΕΚΠΑ.
Συνοπτικά
- Η τεχνητή νοημοσύνη (AI) συμβάλλει σε ακριβέστερες διαγνώσεις και λιγότερα ιατρικά λάθη, διευκολύνοντας παράλληλα την εξατομίκευση της θεραπείας.
- Αναλύοντας μεγάλο όγκο δεδομένων, το AI μπορεί να συμβάλει στην κατάρτιση προληπτικών μοντέλων για την αποτελεσματικότερη φροντίδα των ασθενών.
- Αλγόριθμοι AI ενσωματώνονται σε νέα απεικονιστικά μηχανήματα, ώστε να εντοπίζουν βλάβες που δεν διακρίνονται με γυμνό μάτι.
- Επιπλέον, το AI αξιοποιείται για την εκτίμηση της ανταπόκρισης των ασθενών σε επιμέρους θεραπείες, με βάση διαφορετικά δεδομένα.
- Με την επεξεργασία τεράστιων ποσοτήτων δεδομένων, υποστηρίζει τόσο την ανάπτυξη φαρμάκων όσο και τη διαχείριση των μονάδων υγείας.
- Χάρη στις μεθόδους μηχανικής μάθησης και βαθιάς μάθησης, οι υπολογιστές μπορούν να αποκτούν γνώση και να βελτιώνονται αυτόματα μέσα από την εμπειρία.
Το άρθρο στο ygeiax.gr: https://www.ygeiax.gr/health/mporei-i-techniti-noimosyni-na-epanastatisei-tin-ygeia-mas/3194
