Zbiranje ogromnih količin podatkov
Dandanes zdravniki uporabljajo veliko različnih vrst diagnostičnih testov in medicinskih postopkov, kot so MRI, CT, EKG, EEG, kolonoskopija itd., da pridobijo končne diagnoze za svoje paciente. Poleg tega naročajo paciente tudi na preiskave krvi, da pridobijo še globlji vpogled v njihovo zdravstveno stanje. Krvni testi so še posebej priljubljeni, ker so neinvazivni, lahko dostopni in poceni, hkrati pa razkrijejo veliko o naši notranji homeostazi. Ocenjuje se, da se vsako leto naroči več kot 14 milijard krvnih preiskav. Zadnjih nekaj desetletij se vsi ti podatki skupaj s končnimi diagnozami pacientov shranjujejo in do sedaj je diagnostično gledano zbranih ogromno uspešno rešenih zdravstvenih primerov.
Obdelava podatkov s pomočjo umetne inteligence
Podatkovna znanost in strojno učenje sta se razvila iz statistike posebej za reševanje tovrstnih nalog. S pomočjo sodobnih računalnikov nam znanost o podatkih omogoča obdelavo in preoblikovanje teh velikih zbirk podatkov, da bi pridobili boljši vpogled v temeljne vzorce v podatkih. Omogoča nam, da na podlagi teh vzorcev sklepamo in gradimo verjetnostne statistične modele ter jih uporabimo za predvidevanja na novo opaženih podatkov.
Čeprav podatkovna znanost in strojno učenje še zdaleč nista nova, hitro pridobivata na priljubljenosti zaradi razpoložljivosti večje količine podatkov in izboljšave računalniške moči, ki omogoča učinkovitejšo obdelavo in analizo teh velikih zbirk podatkov. Ker se prepoznava prava vrednost podatkov, povpraševanje po podatkovni znanosti še nikoli ni bilo večje in se bo le še povečevalo.
Na področju medicine se razvoj osredotoča na gradnjo modelov, ki temeljijo na obsežnih zbirkah podatkov uspešno rešenih zdravstvenih primerov. Cilj je, zgraditi prediktivne statistične modele, sposobne priti do enakih diagnostičnih zaključkov kot zdravniki, ki so podobne primere že rešili.
Bo umetna inteligenca nadomestila zdravnike?
Ker je umetna inteligenca v medicini tako pogosta, se mnogi sprašujejo: “Ali bo umetna inteligenca nadomestila zdravnike?” in odgovor je: »Ne! Umetna inteligenca ne bo nadomestila zdravnikov.” Vsekakor pa umetna inteligenca lahko zdravnikom pomaga in jim omogoča sprejemanje hitrejših in natančnejših odločitev. V naši trenutni družbi ima tehnologija ključno vlogo pri lažjem in učinkovitejšem delu.
Cilj umetne inteligence je tako pospešiti napredek v medicini, uporabljala naj bi se na način, ki splošnim zdravnikom in vrhunskim svetovnim strokovnjakom omogoča diagnosticiranje in zdravljenje katere koli bolezni. Avtomatizirane rešitve so pragmatična nuja za zagotavljanje kakovostnega zdravstvenega varstva, zlasti glede na to, da svetovno prebivalstvo raste hitreje od stopnje, s katero se lahko usposobijo zdravniki. Sodelovanje med ljudmi in tehnologijo je končni odgovor na naraščajoče izzive v zdravstvu. Študije kažejo, da sta umetna inteligenca in človek najmočnejša, ko sodelujeta.
Zakaj se je UI razvila v zdravstvu?
Umetna inteligenca (UI) se je v zdravstvu razvila zaradi velikega potenciala, ki ga ima za izboljšanje kakovosti in učinkovitosti zdravstvenega sistema. Spodaj je nekaj načinov, kako se UI uporablja v zdravstvu:
- Diagnostika: UI lahko pomaga pri diagnostiki bolezni in drugih zdravstvenih težav. Algoritmi za strojno učenje lahko pomagajo pri prepoznavanju vzorcev v zdravstvenih podatkih in slikah, kar lahko prispeva k bolj natančnim in zanesljivim diagnozam.
- Zdravljenje: UI lahko pomaga pri načrtovanju in izvajanju zdravljenja bolnikov. Algoritmi za strojno učenje lahko pomagajo pri prepoznavanju najboljših možnosti zdravljenja za posameznega bolnika, glede na njegove zdravstvene podatke in zgodovino.
- Spremljanje bolnikov: UI lahko pomaga pri spremljanju zdravstvenega stanja bolnikov in zgodnjem opozarjanju na morebitne težave. Algoritmi za analizo podatkov lahko pomagajo pri prepoznavanju vzorcev v zdravstvenih podatkih in opozorijo zdravstveno osebje na morebitne nevarnosti.
- Podpora odločanju: UI lahko pomaga pri podpori odločanju zdravstvenega osebja. Algoritmi za strojno učenje lahko pomagajo pri prepoznavanju najboljših možnosti zdravljenja, ob upoštevanju različnih dejavnikov, kot so starost bolnika, zdravstveno stanje in zdravstveni cilji.
- Raziskave: UI lahko pomaga pri raziskavah in razvoju novih zdravil ter zdravljenj. Algoritmi za strojno učenje lahko pomagajo pri prepoznavanju vzorcev v velikih količinah podatkov o zdravilih in zdravljenjih, kar lahko prispeva k razvoju novih zdravil in terapij.
UI ima velik potencial za izboljšanje kakovosti in učinkovitosti zdravstvenega sistema. Vendar pa je treba upoštevati tudi morebitne izzive in omejitve, povezane z uporabo UI v tem kontekstu, kot so zasebnost in varnost podatkov ter morebitna diskriminacija pri analizi podatkov.