Η τεχνητή νοημοσύνη (AI) έχει αλλάξει τον τρόπο που ζούμε τη ζωή μας σε πολλούς τομείς, χωρίς να αποτελεί εξαίρεση η υγειονομική περίθαλψη. Αν και παραδοσιακά καθυστερούσαμε να υιοθετήσουμε νέες τεχνολογίες υγείας, τα τελευταία χρόνια, καλύψαμε τη διαφορά, όσον αφορά τη χρήση της τεχνολογίας για τη βελτίωση και την ανάπτυξη της υγειονομικής περίθαλψης σε πολλούς τομείς.
Εδώ και χρόνια, η χώρα παλεύει με ένα διαρκώς αυξανόμενο βάρος χρόνιων μη μεταδοτικών ασθενειών (ΧΜΔ), οι οποίες φαίνεται να αυξάνονται ανεξάρτητα από τις μεθόδους που χρησιμοποιούμε για να επιβραδύνουμε την εξέλιξή τους. Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να είναι πολύ χρήσιμη σε αυτό το σενάριο για να κολλήσει ασθένειες όπως ο καρκίνος, ο διαβήτης και οι καρδιακές παθήσεις σε πολύ πρώιμο στάδιο και να δώσει στους γιατρούς ένα εργαλείο για να εξασφαλίσουν πιο ακριβή διάγνωση.
Με τη μηχανική μάθηση, η τεχνητή νοημοσύνη είναι σε θέση να παράγει και να αναλύει μεγάλες ποσότητες δεδομένων γρηγορότερα για να κάνει πράγματα όπως η ανίχνευση καρκίνου ευκολότερα και ακριβέστερα, σώζοντας έτσι ζωές. Όλοι μπορούμε να εκτιμήσουμε ότι η έγκαιρη ανίχνευση μπορεί να κάνει μεγάλη διαφορά στο εάν ένα άτομο μπορεί να αντιμετωπιστεί επιτυχώς.
Οι αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης που μπορούν να βοηθήσουν τους γιατρούς να επανεξετάσουν τις μαστογραφίες, τις ακτινογραφίες, τις αξονικές τομογραφίες και άλλα διαγνωστικά μπορούν να εντοπίσουν πρώιμα σημεία και ανάπτυξη αρκετών τύπων καρκίνου και άλλων παθήσεων. Διαφορετικά, αυτά μπορεί να περάσουν απαρατήρητα έως ότου γίνουν πιο προηγμένα και η αντιμετώπισή τους γίνει πιο τεχνική και δαπανηρή.
Σύμφωνα με τον Παγκόσμιο Οργανισμό Υγείας, η Τζαμάικα έχει ποσοστό επιπολασμού για διαβήτη στην ηλικιακή ομάδα 15 ετών και άνω της τάξης του 17,5%. Αυτό είναι σχεδόν το 20 τοις εκατό του έφηβου προς ενήλικου πληθυσμού μας. Πρέπει να χρησιμοποιήσουμε κάθε μέσο που έχουμε στη διάθεσή μας για να μειώσουμε τον αριθμό των ανθρώπων μας που πλήττονται από διαβήτη. Το AI μπορεί να είναι ένα χρήσιμο εργαλείο σε αυτή την προσπάθεια.
Μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την παρακολούθηση πραγμάτων όπως τα επίπεδα γλυκόζης, τη γενετική προδιάθεση και τη συμπεριφορά και τις πρακτικές των ασθενών, ειδικά εκείνων που σχετίζονται με τον τρόπο ζωής, και στη συνέχεια να χρησιμοποιήσει αυτά τα δεδομένα για να καθορίσει τον κίνδυνο εμφάνισης διαβήτη, πιθανές στρατηγικές μετριασμού και να βελτιώσει τα σχέδια θεραπείας εάν τα άτομα είναι διαβητικά ή προδιαβητικός. Αυτό μπορεί να μειώσει την πιθανότητα εμφάνισης διαβήτη και, εάν υπάρχει ήδη, συναφείς επιπλοκές, όπως νεφρική νόσο, απώλεια άκρων και τύφλωση.
Δύο άλλες σημαντικές ασθένειες στον πληθυσμό μας είναι οι καρδιακές παθήσεις και η υψηλή αρτηριακή πίεση. Η ακρίβεια των δεδομένων που παράγονται από την τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να εξοπλίσει τους γιατρούς να ανιχνεύουν πρώιμα σημάδια ανάπτυξης καρδιακών προσβολών ή εγκεφαλικών, οδηγώντας στη δυνατότητα γρήγορης και έγκαιρης δράσης για την πρόληψη αυτών και τη διάσωση της ζωής των ασθενών.
Αν και η τεχνητή νοημοσύνη είναι ασύγκριτη όταν πρόκειται να βοηθήσει με γρήγορες και ακριβέστερες διαγνώσεις συγκεκριμένων ασθενειών, μπορεί επίσης να χρησιμοποιηθεί ως γενικό εργαλείο για τη βελτίωση της αποτελεσματικότητας και της συνολικής διαχείρισης του συστήματος υγειονομικής περίθαλψης. Τα τελευταία χρόνια, εργαζόμασταν ενεργά και λάβαμε μέτρα για να βελτιώσουμε πράγματα όπως ο χρόνος αναμονής και η ευημερία του προσωπικού στις δημόσιες εγκαταστάσεις υγείας μας. Υπήρξαν βελτιώσεις, αλλά η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να προσφέρει ακόμη περισσότερα σε μικρότερο χρονικό διάστημα.
Για παράδειγμα, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την αυτοματοποίηση επαναλαμβανόμενων εργασιών και όσων είναι αρκετά απλές ώστε να μην χρειάζεται να αφιερώσουν χρόνο σε έναν επαγγελματία υγείας. Τα ρομπότ συνομιλίας εξυπηρέτησης πελατών είναι ένα εξαιρετικό παράδειγμα αυτού. Εάν τα άτομα χρειάζονται περισσότερες πληροφορίες ή έναν άνθρωπο για να μιλήσουν, τότε η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να τα κατευθύνει με αυτόν τον τρόπο. Ωστόσο, για απλές πληροφορίες και εκπαιδευτικό περιεχόμενο, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να καλύψει τομείς που τείνουν να ενδιαφέρονται συχνότερα οι ασθενείς.
Η τεχνητή νοημοσύνη είναι το μέλλον και εάν πρόκειται να προσαρμοστούμε στις συνεχώς αυξανόμενες απαιτήσεις περίθαλψης ασθενών και άλλων απαιτήσεων υγειονομικής περίθαλψης, τότε πρέπει να αγκαλιάσουμε την τεχνολογία και να τη χρησιμοποιήσουμε για να βελτιώσουμε τις υπηρεσίες μας. Έχουμε την ευκαιρία να φέρουμε επανάσταση στον τρόπο διάγνωσης και θεραπείας των ασθενών, να επιτρέψουμε στους γιατρούς να λαμβάνουν περισσότερες αποφάσεις βάσει δεδομένων, να βελτιώσουμε και να αυξήσουμε τις επιλογές θεραπείας και τελικά να παρέχουμε καλύτερη φροντίδα στον πληθυσμό μας.