EN kunstig intelligens i helsevesenet er et område innen informatikk som søker å lage maskiner og systemer som er i stand til å utføre oppgaver som normalt krever menneskelig intelligens, som å gjenkjenne mønstre, lære, resonnere og ta beslutninger, brukt i helsevesenets kontekst.
Å håndtere komplekse, sensitive og vitale problemer for menneskeheten er utfordringen med å bruke AI i helsevesenet, et av de mest lovende og utfordrende teknologiområdene.
Forbedring av kvaliteten, effektiviteten og tilgjengeligheten til helsetjenester, samt økt kunnskap og innovasjon innen det medisinske feltet, er fordelene med kunstig intelligens i helsevesenet, som kan defineres som bruk av AI-teknikker og verktøy.
Flere formål kan oppnås med bruk av kunstig intelligens i helsevesenet, for eksempel:
Innholdsfortegnelse
Diagnose med kunstig intelligens
AI kan hjelpe helsepersonell med å identifisere og klassifisere sykdommer, basert på kliniske data, bildeundersøkelser, laboratorieanalyser og annet.
AI kan også foreslå diagnostiske hypoteser, redusere feil og øke nøyaktigheten og hastigheten på diagnosen.
Behandling:
Med tanke på individuelle egenskaper, vitenskapelig bevis og pasientpreferanser, kan AI bidra til å definere den beste behandlingsplanen for hver pasient.
AI kan også overvåke pasientens fremgang, justere behandlingen avhengig av responsen og advare om mulige komplikasjoner eller uønskede effekter.
Forebygging:
Gjennom analyse av risikofaktorer, tidlig oppdagelse av varselsignaler og veiledning om sunne vaner, kan AI bidra til forebygging av sykdommer, samt oppmuntre pasienten til å følge forebyggende behandling, gjennom påminnelser, tilbakemeldinger og stimuli.
AI kan også oppmuntre pasienten til å følge forebyggende behandling, gjennom påminnelser, tilbakemeldinger og insentiver.
Forskning: AI kan akselerere og forbedre medisinsk forskning ved å samle inn, behandle og analysere store mengder data fra forskjellige kilder som elektroniske medisinske journaler, genomiske databaser, kliniske studier og vitenskapelige publikasjoner.
AI kan også generere nye hypoteser, oppdage nye mønstre og korrelasjoner, og lage nye modeller og algoritmer.
Revolusjonen innen diagnostisering og behandling av sykdommer gjennom kunstig intelligens i helsevesenet
Vi har noen eksempler på hvordan kunstig intelligens forandrer måten vi diagnostiserer og behandler sykdommer på:
– IBMs Watson er et AI-system som kan analysere kliniske data og medisinsk litteratur for å gi diagnose og behandlingsanbefalinger for ulike typer kreft, som leukemi, melanom og brystkreft.
Watson kan også identifisere genetiske mutasjoner som er relevante for kreft og foreslå spesifikke målrettede terapier for hver pasient.
- O DeepMind, fra Google, er et AI-selskap som utviklet et nevralt nettverk som er i stand til å oppdage mer enn 50 øyesykdommer, basert på bilder med optisk koherenstomografi (OCT).
Systemet kan også prioritere de mest presserende sakene og rute dem til de aktuelle spesialistene.
- O Ada, fra Ada Health, er en AI-app som fungerer som en personlig helseassistent som kan vurdere en brukers symptomer, gi informasjon om mulige medisinske tilstander og gi råd om de beste behandlingsalternativene.
Ada kan også spore en brukers helsehistorie og integrere med andre helsetjenester, som telemedisin og apotek.
– Eko, fra Eko Devices, er en AI-enhet som kan forsterke og analysere hjerte- og lungelyder ved hjelp av et smart stetoskop koblet til en smarttelefon.
Enheten kan oppdage abnormiteter som bilyd i hjertet, atrieflimmer og hjertesvikt og gi en detaljert rapport til legen.
Kunstig intelligens i helsevesenet har potensial til å forbedre folks livskvalitet og forventet levealder, samt redusere kostnader og ulikheter i tilgang til helsetjenester.
Men kunstig intelligens i helsevesenet medfører også utfordringer og risikoer, som etiske, juridiske, sosiale og tekniske spørsmål, som må vurderes og reguleres.
Kunstig intelligens i helsevesenet må brukes på en ansvarlig, transparent og human måte, og alltid respektere prinsippene om autonomi, velgjørenhet, ikke-ondskap og rettferdighet.
Referanse: LOBO, Luiz Carlos. Kunstig intelligens og medisin. Brazilian Journal of Medical Education, v. 41, s. 185-193, 2017.
